美国NFCU银行资深商务智能咨询顾问江晓东（中国第一纺织网　martin　摄）

　　中国第一纺织网5月5日消息（首席记者　martin　浙江　绍兴　摄影　报道）：今天（5月5日）上午，2016中国纺织创新年会·柯桥峰会（以下简称“柯桥峰会”）在绍兴市柯桥区隆重召开，中国第一纺织网全程跟踪报道。

　　美国NFCU银行资深商务智能咨询顾问江晓东做了《如何从从大数据中看需求与供给》的演讲，以下为江晓东的发言全文：
　　
　　江晓东：我回国参加这么高大上的创新活动，还是蛮激动的，希望我讲的这些干货能够对大家在未来的工作里头有一些启发，我也讲一个故事，孙会长讲到意大利的经验，跟我的经验蛮像的，我在几年前去了庞贝古城，我去那个地方的时候是旅游，也想看看以前古人的生活方式，我们去的时候是下着下雨，走在一个被火山灰淹没过的古城，后来又被挖出来了，这样的场景蛮震撼的，在千年以前，当年的东汉时期，一天之内一个古城就没有了，挖出来的历史遗迹包括后来的进出口，因为这个古城是意大利那个半岛上非常重要的贸易集散地，那个地方就有很多从东方来的货物，它有一个特别的特点，当时他们会用进出港口的船，把所有的货物每一笔的交易，每一笔的价格全都记下来了，我最感兴趣的就是当时中国的丝绸，丝绸在那种社会，意大利的古罗马、宫廷社会和上流社会才能用得起，那个价格基本上堪比黄金，甚至比黄金还要贵，它的原因就是供需平衡严重失调。因为丝绸从汉朝通过丝绸之路运到古罗马通过层层关口，层层剥削，到了意大利就贵得一塌糊涂。今天我们讲供给侧的，这个平衡是非常重要的，对于古代的意大利来说，中国制造就是代表我们的一个品牌，是非常重要的，但是当下我们都在追逐着意大利各种各样的名牌，其实在那种情况下，当时我有一种时光倒退的感觉。现在我们讲供给侧改革的时候，有一个角度最起码可以用来做精准的判断，那就是大数据，这几年大家对大数据都比较了解，听了很多，大家也知道能做什么，大数据对我们企业有什么帮助？我知道了它，我要怎么用？可能很多企业会对这个比较感兴趣，我就比较聚焦在这一块。

　　我主要讲四个方面，从大数据的眼里头怎么来看需求，怎么看供给，最关紧的是如何用大数据来做转型，最后一个就是跟孙会长描述的愿景非常契合，怎么用大数据和现在的智能制造革命和新格局做一个融合。孙会长已经提到了很多数据，这个就是PCI的一个数据，从2020年开始，加拿大和美国的消费品人均需求量到2030年的预测，全世界的纺织业虽然需求量一直在那儿，红的这根线是印度，它的需求量并不是太大，2030年一年才有5公斤，一个人一年消耗这么多。所以欧美的市场还是很重要的，非常明显。绿颜色的这根线是中国，从80年改革开放开始，人均消耗才5公斤，到了2014年是个转折点，因为经济开始下滑，它有两个趋势，如果说新需求的趋势不会受影响，在2030年的时候差不多达到每人一年人均消耗30几公斤，跟欧美的水平就非常接近了，受经济下滑影响也就是在25公斤左右，还是不错的。这是一个统计数据，下面是城乡人口的收入水平跟每个人的服装需求数据，2009年，城乡的人均收入已经到了1284元，农村花在服装上一年大概是平均1800多块。

　　这是波士顿咨询和阿里去年12月的研究成果，从消费的角度来说，即使中国的GDP增长放缓到5.5%，到了2020年的时候我们的市场规模还是有6.5万亿美金这个需求量很大，所以没有什么被滚的理由。我们过去20年培养了很大一批，大概一亿消费数量的群体，购买需求相当强，我们不会担心生产出来的东西完全没有人要，这个担心是不必要的，但是我们要关注高端的消费生活方式，国内强消费能力的人对外国的产品，尤其是服装产品的认可度是在下降的，对国产的反而是上升的。最后一个是大数据角度，我在买一款服装产品的时候要经过哪些流程，比如说你到京东、淘宝，你经过比较之后终于下了单，这就是大数据，我们企业要关注每个个体消费者对我生产出来的东西，是以什么样的方式找到我的，怎么去买东西的，这个是大数据的角度，非常准确，就不是传统的角度了。

　　战略的角度，市场需求怎么样，统计的角度，全球消费者对时尚服装需求怎么样，从我们现在讲的大数据角度，每天从天猫、淘宝平台上看到每个人每天可能有几个激发他买产品的感兴趣的点，他可能平均每天要搜索4次，在欧美消费市场，当我们天丝的产品在夏天每天搜索量达到10万次的时候，它的消费量可能就上升20%，同时可能会带动其它一些天然服装品的搜索和销售。如果我们的企业家能够掌握这些很精准的数据，在搜你产品的时候就埋伏在那个地方，他刚好搜到你的产品，你就给他提供一个方便，这是大数据的看法。

　　从供给侧这边，中国的纺织品供给是从2000年的15%，现在差不多是37%、38%，这个是宏观的。蓝色的这个线是欧洲的，持续在下降，但是也稳定在差不多25%，也就是说欧洲还是我们强劲的对手。印度就是这根红线，它实际上是在上升，不到8%，2000年的时候，到2013年的时候刚好在10%左右，就算是我们的一个对手，但是我觉得还差得蛮远的。红色的线是东南亚，也就是我们前面提到的斯里兰卡这些国家，企业家要投资可能会在这些国家设点，这是一个考虑的方向。所以从大数据的角度讲，现在全球的需求怎么样，我就供给你什么样的产品，可能是高端的、绿色的、环保的、可穿戴的产品，我们要给全球提供全新的三品，中国制造的时尚品牌。对内是两个方面，一个主要是迎合中高层富裕阶层对国产服饰品的需求，还有一个就是要兼顾中下层市场，可能要扩大产品和提高品质，这是从宏观的角度。

　　从统计角度，供给的统计数据，我们现在有2300万从业人员，他们的工资都很高。从的数据的角度，很多企业家都很关心如果我的这个产品要卖到国外去，我的消费对象是什么样的人，他们的行为是什么样的，我怎么根据他的行为来提供相应的产品，比方说就要考虑到亚马逊、推特等等地方去获得海量的个人消费者的行为数据，通过这种数据，我们研发出跟他们需求相关的产品，这是对海外的。对内就是大数据全行业的应用，我们要在精准实时了解相互人群很细的基础上，我们可以协同企业来提供生产效率，做产品的创新，实现企业转型，这是供给侧大数据的特点。

　　这个我就讲一下比较实战的，我们前面提到两个问题，第一个是大数据能做什么，怎么做。我们从收集到的数据里要做各种智慧的挖掘，我们要建立企业自己的商务系统，为企业做最好的决策，这是大数据一般的应用。我讲一下案例，我特别采集了五个案例，以欧美为主，大陆和台湾都有一个，红领集团，很多人都听说了，我也不用讲太多，但是他们最让我觉得有意思的地方，我们以前传统的生产是说大概知道这个市场需要什么东西，我生产出来以后，就会递给客服端。红领的做法是把客户从产业链的最后端移到最前端，根据它沉淀了差不多20年的数据，做了很多数学模型放在软件里头，可以做精确的定制，这个是很多企业以后可以参考的思路。但是你要积累数据的时间会比较长，所以这里会有这种考虑，但是至少可以用你收集来的数据做全企业的，从研发到生产到物流的整个环节的改造，这个是可以做的。

　　第二个案例，不知道多少人听说过台湾宏远兴业，这家企业在亚洲是第一名的服装创新企业，每年研发是投到利润还是营销的1/3，以纳米和环保再生技术为核心，用大数据和云计算和物联网，再造纺织品从新材料研发到生产、运营和销售的全流程，而且他们是绿色技术、绿色化学，这一点上做的非常好，在亚洲都非常好，他们的三废、节能减排基本上没有哪个其它国家能比的，比大陆要好，这一点也可以算是比较好的案例。

　　第三个案例是Bureerry，它是做名牌的，它通过跟社交网站的契合，可以在伦敦时装周以前把设计的服装样子放到推特上面，根据那个点击量，根据大家对每款服装的吐槽或者喜欢的评价的收集量来分析，有多少人喜欢，最喜欢什么款式，根据这样的数据就把这个东西通过个性化的定制送给你，这样不会有任何库存，效率最高，利润也最高，这就是数据的应用。

　　美国的黑色星期五销售期间，那些使用大数据服务的服装零售商，首先要看看这些产品是不是有人欢迎，是不是有人要，别定来了没人要就浪费了钱，用了这些服务的人就会问你，你以前到那些网站去做过购买的喜好，历史数据分析，根据数据的分析，把它整合在一起，在促销的时候就非常有针对性的对所有感兴趣的客户提供你想要的产品，他们的利润率是17%，一般在促销季节利润率只有2%-3%，实际上是花了小钱赢得了一大批客户，而且这些客户的数据又被你重复使用。

　　第五个案例，旧金山的一家企业叫Stich Fix，是哈佛商学院的学生做的，它是一个零售商是卖服装的，但是不是随便凭着经验和习惯去卖，它是在收集大数据的情况下把网络上收集好以后每个月寄给你，知道你想要什么样的服装，每个月寄给你五个服装，基本上有一个模式，它知道你的退货率基本上是零，如果你五件服装都要了就给你25%的折扣，如果你五件服装都退回来了就只收20块钱的手续费，所以对它来说是零库存的，但是这个模式非常，现在很多企业也在学习，这个就是服装行业的一些应用案例。

　　我们怎么用这个大数据？很多人知道今天听这个人说怎么用，明天听人家说怎么用，我们首先要确认业务怎么样，业务哪些地方需要用大数据，所以找一个突破口，比如说你的目标是想扩大营销，获得更多订单，控制原材料成本，或者找替代材料，你把这个搞清楚以后就通过这个业务的需求去定你想找的数据，比方你可以到淘宝上去，或者京东这些地方，根据某个地区，比如说广东、新疆，哪个人群里头哪款产品卖得最好，你们这个企业有没有相关的产品或者替代产品，或者到美国的社交网站上去收集相关的信息，这样你就有很准确的需求要求。如果在这个时候，你就可以生产出相对的，你的客户可能是企业客户，可能是个体客户，你精准地知道他们想要什么，你就提供给他们。

　　最后用大数据建立一套企业能够随时，包括你一线的销售人员，中层管理人员，包括企业老板，能够随时掌握的动态数据，销售数据，运营数据，所有对手的数据，上下游供应链的数据，如果都能掌握到，你每天拿手机就可以外面指挥你的工作，这个就是的数可以用的一个具体做法，任何时候要做一个决策以前用数据去做一个思维考虑。

　　还有智能穿戴，已经能够在网球衫上面做一个智能穿戴，用金属片测你的心跳，提问，告诉你的运动员哪些方面需要提高。大家看到这是米兰完全用啤酒做的一个裙子，这是绝对绿色的，没有任何的费用，因为这个裙子完了以后完全可以降解掉，他们也是做了很多研究，根据数据研究，他们在14年做了一款用葡萄做的，葡萄的味道都还能闻得到，这就是大家能够通过数据来分析，指导你做一些生产跟设计。第三张照片是英国以后，我觉得会有颠覆性的记录，就是做三维打印，他们声称可以规模化了，这是我们以后智能制造的一个趋势。这些技术在进步的时候，我帮你做调试，帮你做测试，帮你做测量，我们现在用大数据来测量你的标准执行得怎么样，这个效果怎么样，这才是最重要的，您定一个很高的标准，不能测量，或者你测量的手段不准确，其实这个离你的愿望还是有一定距离的，这是大数据做的很多的方法，包括你的用户体验。谢谢！