项目目标

针对男装品类在季节性销售波动中的表现差异，优化选品策略，提升整体销售转化率

核心工作

1. 竞品对标分析：通过SWOT分析法对Zara、H&M等竞品进行市场定位对比，识别差异化机会点
2. 数据驱动选品：利用RFM模型对会员复购行为进行分析，识别出3个高潜力细分品类（功能性户外、都市通勤、基础款）
3. 供应链协同：与总部采购团队协作，建立'爆款预判机制'，准确率提升至87%（2016年冬季达历史新高）

实施成果

• 实现男装GMV同比增长32%，超额完成季度销售目标21%
• 新品淘汰率降低43%，滞销品库存周转天数缩短至180天
• 建立选品KPI体系，后续两年成为部门标准化参考模板

项目背景

面对线上美妆市场增速放缓，通过数据挖掘找出增长点，优化商品组合策略

方法论创新

1. 三维商品画像构建：建立'价格带-功效-肤质'多维度交叉分析矩阵
2. 客户旅程洞察：通过埋点数据分析，识别购物流程中的关键决策节点
3. A/B测试实践：对3个核心SKU实施详情页优化测试，转化率提升显著

突破性成果

• 发现中端价位（200-300元）品类存在巨大增长空间，贡献GMV占比达68%
• 通过'爆款+潜力款'组合策略，使新品上市毛利率提升17个百分点
• 建立商品健康度评估体系，预警机制使滞销品淘汰效率提升65%

研究目标

探索基于机器学习的智能推荐算法在提升用户购物体验和平台转化率方面的应用潜力。

研究方法

1. 数据采集：整合用户浏览记录、购买历史及商品属性数据，构建多维度用户行为数据集。
2. 算法优化：采用协同过滤算法结合深度学习模型，引入注意力机制提升推荐准确性。
3. 实验设计：通过A/B测试对比传统推荐策略与智能算法在实际业务场景中的表现。

研究成果

• 成功将推荐准确率提升23%，用户点击率增长18%。
• 提出「动态权重调节机制」，有效解决冷启动问题，适用于新用户及长尾商品推荐场景。
• 发表论文《基于深度强化学习的电商推荐系统优化》于行业核心期刊。

研究目标

建立科学评估体系，量化商品从引入到淘汰全周期的商业价值。

研究方法

1. 指标体系设计：融合销售数据、用户反馈、市场趋势等12项核心指标，构建多维评估模型。
2. 预测算法：运用时间序列分析结合贝叶斯网络，实现未来6个月商品表现的精准预测。
3. 应用场景：为库存管理、营销策略制定提供数据支撑，优化商品淘汰决策流程。

研究成果

• 建立「商品价值热力图」可视化工具，被应用于集团级商品管理系统。
• 预测准确率达到89%，显著降低滞销商品库存积压率37%。
• 获得公司年度创新项目二等奖，并输出行业白皮书《数字化时代的商品全周期管理》。