패션 빅데이터 트렌드 레포트

패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2305(1주차)

문서 내 토픽

1. 의류 품목별 판매점유율

이번 주 의류 품목별 판매점유율은 상의 51.2%, 팬츠 19.9%, 아우터 12%, 원피스 11.4%, 스커트 5.5% 순으로 나타났습니다. 티셔츠가 26.6%로 가장 높은 판매율을 보였고, 블라우스/셔츠 12.9%, 니트 9.8% 등의 순으로 나타났습니다.
2. 의류 속성별 상위 트렌드

의류 속성별 상위 트렌드로는 패턴의 경우 체크 25%, 스트라이프 20%, 레터링 19%, 플로럴 13%, 로고 6%가 나타났습니다. 색상은 블랙 19%, 아이보리 13%, 화이트 10%, 베이지 10%, 블루 9%가 상위를 차지했습니다. 소재는 코튼 30%, 폴리에스터 29%, 스판 10%, 레이온 7%, 아크릴 7%가 주를 이루었습니다. 디테일로는 밴딩 11%, 크롭 9%, 스트링 8%, 루스핏 8%, 워싱 6%가 상위를 차지했습니다.
3. 품목별 인기 연관 키워드

품목별 인기 연관 키워드로는 아우터의 경우 '깔끔한', '고급스러운', '가벼운', '부드러운'이 높게 나타났습니다. 원피스는 '여성스러운', '고급스러운', '깔끔한', '편안한'이, 상의는 '깔끔한', '부드러운', '여성스러운', '여리여리한'이, 팬츠는 '편안한', '탄탄한', '깔끔한', '부드러운'이, 스커트는 '편안한', '여성스러운', '깔끔한', '고급스러운'이 주요 키워드로 나타났습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 의류 품목별 판매점유율

의류 품목별 판매점유율은 의류 산업에서 매우 중요한 지표입니다. 이를 통해 각 품목의 시장 점유율과 인기도를 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 셔츠와 바지의 판매 점유율이 높다면 이 품목에 대한 투자와 홍보를 강화할 수 있습니다. 반면 드레스나 정장 등의 점유율이 낮다면 이 품목에 대한 개선이 필요할 것입니다. 또한 계절별, 연령별, 성별 등 다양한 기준으로 분석하여 세분화된 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 소비자의 니즈를 보다 정확히 파악하고 만족도를 높일 수 있을 것입니다.
2. 의류 속성별 상위 트렌드

의류 속성별 상위 트렌드를 파악하는 것은 의류 산업에서 매우 중요합니다. 소비자들의 선호도와 구매 행동을 이해하고 예측할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 최근 친환경 소재와 지속가능성에 대한 관심이 높아지면서 이에 부합하는 의류 제품들이 인기를 끌고 있습니다. 또한 편안함과 활동성을 중요시하는 트렌드로 인해 스포츠웨어와 캐주얼웨어의 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 트렌드를 파악하여 적절한 제품 개발과 마케팅 전략을 수립한다면 경쟁력 있는 의류 브랜드를 구축할 수 있을 것입니다. 나아가 소비자의 니즈를 선도하는 혁신적인 제품을 선보일 수 있을 것입니다.
3. 품목별 인기 연관 키워드

의류 품목별 인기 연관 키워드를 분석하는 것은 의류 산업에서 매우 중요한 전략적 도구입니다. 이를 통해 소비자들의 관심사와 구매 행동을 보다 깊이 있게 이해할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 셔츠 품목의 경우 '편안함', '스타일', '통기성' 등의 키워드가 상위에 랭크될 수 있습니다. 이를 통해 셔츠 제품 개발 시 이러한 속성들을 강조하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 또한 계절별, 성별, 연령별 등 다양한 기준으로 분석하여 세분화된 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 소비자의 니즈를 보다 정확히 파악하고 만족도를 높일 수 있을 것입니다.