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根據經濟部統計處統計,台灣 2020 年零售業網路銷售總額達 1005 億。電商龍頭蝦皮購物 Shopee 亦指出,由於第四季節慶連連加上電商造節也集中於這一季,因此,第四季的銷售額往往成為全年度巔峰。隨著台灣疫情趨緩,2021 下半年消費競爭程度可能更勝以往,眾多品牌有望在下半年的節慶大檔大展身手,為此 KOL Radar 特別統整所有下半年節慶大檔,協助品牌提前佈局!
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經濟部統計 資料庫 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI幫你配衣服 掀服飾業新商機
2021-02-17 22:58經濟日報 記者李珣瑛 / 新竹報導
過年宅在家上網血拚,還在用「相似商品推薦」找合適的產品,就太遜啦!
經濟部技術處看準這一波宅經濟的發展,主導研發AI人工智慧落地應用,支持工研院攜手電商平台將AI人工智慧與網購市場結合,首創電商人工智慧服飾穿搭推薦功能,利用服飾屬性標記、風格穿搭推薦技術,辨識衣服類型找出最適合穿搭,讓民眾在能最短時間內找到喜愛服飾,更為服飾產業數據標準化,利於掌握產業流行趨勢,帶動時尚產業上下游發展。
工研院資訊與通訊研究所組長林慶達表示,這套Fashion AI技術,採用深度學習建立服飾屬性模型與資料庫,例如款式、長度、腰身形狀、顏色等140種資料,更與網路家庭旗下PChome 24h購物應用在特定產品類別進行試營運。
林慶達指出,這項技術推出首月即帶動PChome 24h購物試營運專區版位點擊率提升44.5%。相較一般網站相似商品的推薦功能,此技術是參考服飾心理學,依照個人風格、場景推薦消費者適合的穿搭。
受到疫情影響,今年過年預計宅經濟將又有一波成長。根據經濟部統計,零售業網路銷售平均每年增12.2%,去(2020)年上半年更因宅經濟帶動零售業網路銷售額新台幣1,587億元,年增17.5%,優於實體零售業。
為了建立電商市場的產業鏈,拓展大型綜合電商市場,經濟部技術處支持工研院研發服飾屬性標記技術,及風格穿搭推薦技術,期望協助產業做到更精準的行銷策略。
首先,將服飾商品照片透過Fashion AI辨識模組做分類,透過圖像辨識、文字剖析、購買者分析、點擊者分析等分析結果;再經由系統給予商品特徵與風格的定義,提升整體服飾特徵辨識準確率至80%以上;最後加上業者自訂的系統演算法,給予消費者適合的服飾推薦。
林慶達指出,期望未來能透過產研合作進行大規模的線上服飾商品分析,取得特定市場的服飾發展屬性,增加我國服飾產業對於本地、掌握特定國際區域市場流行趨勢,帶動時尚產業上下游發展。
資料來源:https://money.udn.com/money/story/121852/5256842?fbclid=IwAR2DdVFgxafw6NACCrLBbWxcD-yDCLrSw26LHGFl0k2mC2Tfsz0bSo1SWlk
經濟部統計 資料庫 在 經濟部中小企業處 Facebook 的精選貼文
【政策簡單說】臺灣中小企業創新能力
影響企業創新能力可區分為內部因素和外部因素,內部因素包括:研發家數占比、研發經費和人力、技術購買及銷售金額,以及專利取得;外部因素則是中小企業進行研發與外部單位的合作。
透過科技部之科學技術統計要覽資料庫、歷年經濟部統計處之工廠校正及營運調查,以及108年中小企業營運動向調查,觀察影響臺灣企業創新能力的內部與外部因素,摘要說明如下:
⭐內部因素:中小企業規模越大,投入研發比例越高;中小企業研發經費以經常性支出為主,研發資本支出較低;中小企業內部的研發人員,學士、專科學歷自2014年起開始減少,碩士、博士微幅增加。
⭐外部因素:較大規模(150~199 人)的中小企業與外部研發合作方式更具多樣化,1~4 人的微型企業則以委外研發、與同業或異業公司合作的比例較高。
資料來源:中華經濟研究院(2019),中小企業創新能力指標分析。
#創新能力 #差異化研發補助 #資本研發投入
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