چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها در بیزینس های مد استفاده کنیم ؟

چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها در بیزینس های مد استفاده کنیم ؟

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به بیزینس های مد کمک کند تا بتوانند تمام زنجیره کسب و کار خود از تامین تا توزیع را بهتر مدیریت کنند و برنامه ریزی مجموعه را ساده تر و دقیق تر از گذشته انجام دهند.
پیش‌بینی روندهای مد مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از رایج ترین کاربردهای تجزیه و تحلیل در صنعت مد و پوشاک است که رفتار روندها در آینده را بر اساس جغرافیا تا ظرفیت های بازار ارائه می‌کند تا برندهای مد را در فرآیند برنامه‌ریزی مجموعه راهنمایی کند.

تجزیه و تحلیل داده ها یک جنبه اساسی از فرآیند برنامه ریزی مجموعه برای برندها، ریتیلرها و مخصوصا خرده فروشان دیجیتال است. برندهای مد به طور فزاینده‌ای به دنبال تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند و مزایایی را که می‌تواند برای مدیریت موجودی، سودآوری، هدف‌گیری مصرف‌کننده و موارد دیگر به ارمغان بیاورد را تایید می‌کنند – اما متدهای مختلف از تجزیه و تحلیل داده‌ها همه دارای کیفیت یکسانی نیستند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

سه نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که اغلب در صنعت مد و پوشاک یافت می شود و برندها در تصمیم گیری از آنها استفاده می کنند.

  • تجزیه و تحلیل توصیفی: شامل خلاصه کردن داده ها برای توضیح آنچه قبلاً اتفاق افتاده است. این می تواند هر چیزی از داده های فروش های گذشته، رفتارها یا عادات مصرف کننده باشد.
  • تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: پیش بینی می کند که چه چیزی در آینده احتمال دارد (یا نه) اتفاق بیفتد. این روش از داده های تاریخی برای شناسایی الگوهای آینده با استفاده از آمار و الگوریتم ها، از پیش بینی رفتار مصرف کننده تا تقاضا استفاده می کند.
  • تجزیه و تحلیل تجویزی: در مورد نتایج احتمالی آینده توصیه می کند. به عبارت دیگر، این رویکرد سعی در هدایت تصمیمات در مورد آینده دارد.

چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها در بیزینس های مد استفاده کنیم

با تغییر رابطه ما با داده ها و کشف فناوری های جدید و نوآورانه، تجزیه و تحلیل داده ها به سرعت در حال پیشرفت است. این بیماری همه گیر به ویژه اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها را برای صنعت مد افزایش داد، زیرا به طور ناگهانی انطباق با زمان حال و برنامه ریزی برای آینده، به ویژه در مورد برنامه ریزی مجموعه های آینده، بسیار مهم تر از همیشه شد. یک شبه، برندهای مد و خرده‌فروشان با کمبود و مازاد عرضه، مجموعه‌های محصولاتی که دیگر مطلوب نبودند، و کمپین‌های بازاریابی و هویت برند که دیگر با تغییر ارزش‌های مصرف‌کننده منسجم نبود، مواجه شدند.

بنابراین تجزیه و تحلیل داده چه نقشی می تواند برای برندها و خرده فروشان ایفا کند؟

تجزیه و تحلیل داده بهینه برای برنامه ریزی مجموعه

در گذشته، تیم‌های درگیر در برنامه‌ریزی مجموعه عمدتاً بر تحلیل‌های توصیفی برای اطلاع‌رسانی تصمیمات خود متکی بودند. به عنوان مثال، داده های فروش یک جفت کفش کتانی خاص از زمستان گذشته، اغلب از طراحی محصول، تعداد مجموعه و تصمیمات بازاریابی برای همان جفت کفش کتانی یا مشابه آن در مجموعه زمستانی بعدی خبر می داد.

اما امروزه، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده کارآمدترین راه برای انتخاب گرایش‌ها برای گنجاندن یا حذف در مجموعه‌های آینده است، در کدام مجموعه، و برای کدام بخش مصرف‌کننده است. پیش‌بینی روند مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از انواع تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده است که رفتار روند آینده را از جغرافیا تا پتانسیل بازار ارائه می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده می تواند برای تیم های مختلف در یک برند مد مفید باشد:

طراحان: شهود خود را با داده ها پشتیبانی می کنند تا بتوانند محصولات مطلوبی ایجاد کنند.

مرچندایزرها: هنگام برنامه ریزی دسته ها و مقادیر مجموعه، یک راهنمای کمی در اختیار دارند.

مارکترها: بدانید که کدام بخش های مصرف کننده را هدف قرار دهید و در طی چه فصولی باید با روندهای خاص ارتباط برقرار کنید.

مدیران اجرایی: تیم ها را از طریق همان زبان داده ها تراز میکنند

اما چگونه؟ با تکنولوژی تشخیص تصویر این حوزه ای از هوش مصنوعی است که بر تشخیص موارد خاص – مانند لباس یا کفش – در تصاویر تمرکز دارد. بدیهی است که این فناوری می تواند روندهای مد را در تصاویر رسانه های اجتماعی بر اساس نوع محصول و ویژگی ها، از جمله رنگ ها، الگوها، بافت ها و شکل ها تشخیص دهد. با کمک الگوریتم ها، ارتباط یک روند از طریق 4 مجموعه معیار تعریف می شود:

  • رفتار گذشته بازار
  • کشش بازار
  • پیش بینی رشد بازار
  • نرخ کیفیت ادراکی مصرف کننده

طراحی محصولی مطابق با هویت برند و انتظارات مشتری

به لطف تجزیه و تحلیل داده ها، آنها می دانند که برای برآورده کردن تقاضای مشتری و افزایش فروش، سبک های خاصی را که در حال از دست دادن یا به دست آوردن مطلوبیت هستند، انتخاب یا اجتناب کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها تطابق بین DNA برند و موقعیت محصول را پیدا می کند

اول، شناسایی رفتار و روند مد مهم است. آیا رشد سریع، به سرعت در حال کاهش، راکد، فصلی است؟ آیا شرکت زمان دارد تا محصول خود را قبل از کاهش نرخ جذب بازار عرضه کند؟ هنگامی که یک مدل لباس ورزشی مناسب انتخاب و در زمان مناسب به بازار عرضه شود، موفقیت تجاری در دسترس آن است و جایگاه برند تقویت می شود.

پیش‌بینی می‌شود که کفش کتانی لگ در پاییز 2021 در ایالات متحده 15 درصد افزایش یابد.
پیش‌بینی می‌شود تیشرت 30 درصد پلی استر در مدت مشابه نسبت به سال قبل 2 درصد کاهش داشته باشد.

معنی این اعداد این است که در مقایسه با فصل مشابه (سال قبل)، یک روند در طول فصل معین چگونه تغییر می کند. این نشانه تقاضای بالقوه بازار از یک روند است – البته، بزرگی بازار هم باید در نظر گرفته شود، زیرا این امر به تعیین کمیت مجموعه کمک می کند تا از کمبود یا بیش از حد موجودی جلوگیری شود. به‌علاوه، فصل خاص پربازدید هم ملاک هستند، زیرا نشان‌دهنده زمان بهینه راه‌اندازی برای یک روند خاص است.

در نهایت، قبل از راه‌اندازی کمپین بازاریابی بر اساس داده ها ، برندها بررسی میکند که سبک مورد نظر با هدف مشتری آنها همسو است یا خیر، به عنوان مثال:

اجی: افرادی با سبک جسورانه و متمایز علاقه مند هستند
مد روز: افراد شیک پوش به دنبال جدیدترین سبک ها هستند
جریان اصلی: افرادی که به دنبال انتخاب لباس ایده عال هستند

کلان داده و مد: چگونه صنعت را تغییر می دهد؟

کلان داده ها کلید موفقیت در هر صنعت سطح بالا از جمله صنعت مد هستند. همانطور که در یک مطالعه اخیر بیان شد، داده های بزرگ به طور فزاینده ای در صنعت مد برای “پیش بینی روند، مدیریت زنجیره تامین، تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، ترجیحات و احساسات” استفاده می شود. سال گذشته، Business of Fashion (BoF) تخمین زد که بیش از 75٪ از خرده فروشان مد روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری خواهند کرد، که با توجه به اینکه در سال 2020، نزدیک به 1 تریلیون دلار برای خرید تجارت الکترونیک توسط مصرف کنندگان انتظار می رود، منطقی است.

شخصی‌سازی نیاز بیشتری به داده‌های بزرگ ایجاد می‌کند

مد صنعتی است که نسبت به تغییر تقاضاها بسیار حساس است و همچنین صنعتی است که به سمت شخصی سازی بیشتر پیش می رود. خریداران مایلند گزینه های مختلفی برای انتخاب سبک، زمینه (مانند کار، لباس اجتماعی) و تأثیرات فرهنگی و موسیقیایی آنها ارائه شود. با افزایش تقاضا برای شخصی‌سازی، «سفارشی‌سازی انبوه» لباس‌ها نیز افزایش می‌یابد تا از تجمع سهام ناخواسته جلوگیری شود.

کلان داده برای مطابقت با انتظارات مصرف کننده

تولیدکنندگان در حال حاضر از داده‌های آنلاین (به‌دست‌آمده از فروش، تحقیقات بازار، و بازخورد رسانه‌های اجتماعی و تجزیه و تحلیل خرید) برای به دست آوردن داده‌هایی در مورد دسته‌های خاص استفاده می‌کنند.

اینها شامل انتخاب پارچه است که به طور پیچیده با احساسات، ترجیحات بافتی و ساختاری و فصول مرتبط است. مقوله کلیدی دیگری که به کلان داده وابسته است، طراحی است که به نوبه خود تحت تأثیر احساسات انسانی، زمینه، تأثیرات فرهنگی، مضامین و موارد مشابه است.

همچنین برای خانه‌های مد، داده‌های مربوط به بدن خریداران، به صورت دو بعدی یا سه بعدی، کلیدی است.

برای دو بعدی، اندازه گیری یا اندازه اقلام خریداری شده یا جستجو شده کافی است. 3D با تکیه بر اسکنرهای بدن برای درک بهتر اندازه و نوع بدن، قدمی فراتر می برد.

انتخاب رنگ (گرم در مقابل سرد، نرم یا سخت، پاستلی یا پررنگ و مانند آن)، و طراحی فنی (وسایل مورد نیاز برای دوخت، بافت، بافندگی و غیره) نیز به داده های به دست آمده بستگی دارد.

محوریت کلیدی در تصمیم گیری

اطلاعات جمع‌آوری‌شده از طریق هوش مصنوعی و سایر منابع، خانه‌های مد را قادر می‌سازد تا تصمیمات کلیدی مربوط به خرید آنلاین و خرده‌فروشی را اتخاذ کنند.

به عنوان مثال، شرکت هایی مانند Glossier و Warby Parker که هر دو به عنوان خرده فروشان آنلاین شروع به کار کردند، از داده های به دست آمده از مشتریان برای تعیین مناسب ترین مکان برای فروشگاه های فیزیکی خود استفاده کردند.

مشتریان تشویق می شوند در ازای پاسخ به نظرسنجی ها در مورد مواردی که ترجیح می دهند، برای تخفیف ها و اطلاعات کلیدی ثبت نام کنند. شرکت‌های باهوش علاوه بر این، خدمات «خریدار شخصی» را برای افزایش سفارشی‌سازی ارائه می‌کنند.

پیش بینی تقاضای محصول

برای برخی از خانه های مد و برندها پیش بینی انواع کالکشن ها با پتانسیل فروش بالا نسبتا آسان است. به عنوان مثال، این مورد در مورد برندهای تخصصی در مواردی مانند لباس جشنواره ها، رویدادهای بزرگ در سراسر جهان صادق است.

پیش‌بینی بر اساس داده ها در این زمینه ساده است زیرا فصلی هستند و الهام گرفته از موضوعی خاص هستند. 

کلان داده و اینفلوئنسرها

فناوری پیش‌بینی بر اساس داده ها، کاری بیش از شناسایی رنگ‌ها، برش‌ها و سبک‌های کلیدی خواهد بود. همچنین به برندها کمک می‌کند تا قبل از «رونق گرفتن یک محصول» به وسیله اینفلوئنسرها داده هایی که لازم است را استخراج کنند.

همانطور که در سال 2018 توسط محققان بیان شد، «میانگین ارزش رسانه ای به دست آمده به ازای هر 1 دلار هزینه در بازاریابی تأثیرگذار 5،20 دلار بوده است. این به این معنی است که ROI بیش از 5 برابر بود.

همچنین به ما یادآوری می‌کند که میکرو اینفلوئنسرها– که هزینه‌های آن‌ها برای خانه‌های مد بسیار کمتر از اینفلوئنسرها است – نقش فزاینده‌ای در بازاریابی بازی می‌کنند، زیرا آنها روابط قوی و ضریب اعتماد بالایی با مخاطبان خود دارند. بیشتر برندهای بزرگ دنیا از میکرو اینفلوئنسرها در جهت جمع آوری داده ها بهره میبرند و پس از یک بازه زمانی و با شهرت یافتن آنها میکرو اینفلوئنسر جدید را به مجموعه اضافه میکنند.

در نتیجه …

بیگ دیتا بازی مد را به کلی تغییر داده است. در حال حاضر، خانه‌های مد از داده‌ها برای انجام هر کاری از سفارشی‌سازی لباس گرفته تا ارتقای عملکرد لباس، انتخاب پارچه‌ها و تغییر روش‌های تجاری خود استفاده می‌کنند.

کلان داده همچنین ابزاری کلیدی در پیش‌بینی روندها و تطبیق لحظه ایی با نیازهای مصرف کنندگان است.

اشتراک گذاری:

مطالب زیر را حتما مطالعه کنید

دیدگاهتان را بنویسید