制鞋行业作为传统行业，有着复杂的业务流程，同时鞋类产品也是直接面向消费者，因此，鞋业符合大数据建设的目标“通过更深层理解客户习惯，更好地提升客户体验”，制鞋行业的大数据平台如图3-1所示。
图3-1 制鞋行业的大数据平台
（1）流行趋势数据
流行趋势的搜集和分析，是鞋类设计情报的重要环节。对于流行的研究，从广义上来讲是一个主观的评价过程，不同的研究者对流行的理解和看法不尽相同。鞋是由很多属性元素共同组成的产品，而流行的识别，很大程度上来源于对流行元素的识别。不同的属性元素有着不同的流行趋势，而鞋类的设计就是由这些不同的流行要素汇总而成的表达形式。因此，为了更好地把握鞋类流行趋势脉络，最行之有效的办法就是对鞋类流行元素进行量化分类，并通过一定的统计学分析方法，实现流行科学性预测。但由于鞋类的流行是以图片的形式进行展示的，并无确切的概念，也无法直接进行量化计算，因此，在鞋类流行元素的量化研究中，首先需要对鞋类流行元素的分类进行定义，确定相关的维度，从而为下一步进行筛选和分类制定统一的标准。如表3-1所示，鞋类产品的流行元素包括：风格、楦型、跟高、跟型、色彩、效果、结构、配饰、跟色和鞋底十类要素。
表3-1 鞋类流行元素的变量定义
（2）产品研发数据
产品研发数据指的是在鞋类产品开发中所涉及的款式、跟、底、楦、材料、扣饰件等信息，这些信息大多是图片或是三维模型，可以通过建立数据库、对产品设置标签的方法来对产品属性进行定义（图3-2）。
图3-2 鞋类部件三维数据库
（3）生产数据
生产数据是指在鞋类产品生产过程中的数据流、报表、生产指令单等信息，可以通过ERP系统进行数据采集。ERP包括了六个方面：生产加工管理、人事工资、经营管理、成本管理、采购管理、供应商管理。常见的ERP系统结构如图3-3所示。
图3-3 传统的ERP系统结构
（4）产品终端数据
产品终端数据指的是产品受关注程度。所谓的受关注程度指的是在门店终端或是线上终端，产品被拿取、点击的次数。在线下终端，可以通过安装RFID设备对产品的拿取情况进行关注；而在线上终端，可以通过系统后台记录产品的点击情况，如淘宝数据魔方中专门有产品点击率和转化率的模块。(www.xing528.com)
（5）销售数据
销售数据包括线下数据和线上数据，线下数据主要指销售数据，可以通过ERP系统进行采集；而线上数据，可以使用类似于数据魔方的分析工具。
（6）消费者数据
消费者数据包括两个层面的内容：消费者的脚型数据和消费者的消费行为数据。对消费者消费行为的研究包括以下三个方面的探讨：
①不同年龄、不同性别消费者的消费行为和特征。
②不同年龄、不同性别消费者所购买产品的特征。
③不同年龄、不同性别消费者消费行为和产品特征之间的关系。
（7）售后反馈数据
产品售后反馈数据包括了产品的质量问题、设计问题或其他问题，售后反馈数据可以通过售后部门进行数据采集。
（8）社交评论数据
免费的网络资源主要是微博和微信公众号或时尚类博主的个人主页（图3-4），从中一方面可以快速了解当下的流行，另一方面可以看到某些鞋款的流行度和潜在的可开发指数，以大众客户的角度再次审慎对流行的分析，更好地为鞋企提供有用的资讯信息。
图3-4 时尚微博博主
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
