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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(5주차)

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최초등록일 2023.06.08 최종저작일 2023.01
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(5주차)
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    본문내용

    2023년 설 연휴가 지나고 여행에 대한 수요도 높아지면서 여성복 패션 시장은 활발했습니다.
    이번주 여성복 쇼핑 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보세요.
    · 추출 대상 : 주요 온라인 여성의류 판매 사이트 (여성 의류 판매가 주류인 쇼핑몰)
    · 추출 일자 : 2023-01-25 ~ 2023-01-31

    의류 품목별 판매점유율
    겨울이 지나가고 봄이 찾아오면서 청바지의 판매량이 증가하고 있습니다. 겨울 내내 판매점유율이 높았던 면바지, 조거 팬츠, 슬랙스 보다 청바지의 판매점유율이 높습니다. 해당 기간에 중분류별 판매 점유율은 상의가 48.5%로 가장 높게 나타났고, 아우터 16.8%, 팬츠 15.6%, 원피스 10.3%, 스커트 8.8%의 순으로 나타났습니다.

    세부 아이템별 판매점유율
    이번주 아우터 카테고리에서는 다양한 카디건 상품이 판매되고 있습니다. 팬츠 카테고리에서는 울 팬츠의 판매량이 감소하고 일자 데님 팬츠의 판매량이 증가했습니다.

    참고자료

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  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 패션 빅데이터 트렌드
      패션 산업에서 빅데이터 활용은 점점 중요해지고 있습니다. 소비자 구매 행동, 소셜미디어 데이터, 온라인 검색 트렌드 등 다양한 데이터를 분석하여 신속하게 변화하는 소비자 니즈를 파악하고 이에 맞는 제품 기획과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 특히 실시간 데이터 분석을 통해 시즌 트렌드를 예측하고 재고 관리를 최적화할 수 있어 비용 절감과 수익 향상에도 기여할 수 있습니다. 다만 데이터 수집과 분석에 대한 전문성이 필요하고 개인정보 보호 등 윤리적 이슈에도 주의를 기울여야 할 것입니다.
    • 2. 의류 속성별 상위 트렌드
      의류 제품의 다양한 속성별 트렌드를 분석하는 것은 소비자 니즈를 정확히 파악하고 이에 맞는 제품을 기획하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어 소재, 색상, 실루엣, 디테일 등의 속성별 선호도와 변화 추이를 분석하면 시즌별 유행 경향을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 소비자의 기호에 부합하는 제품을 적시에 출시할 수 있고, 불필요한 재고 발생을 최소화할 수 있습니다. 또한 속성별 트렌드 분석은 신규 소재 개발이나 디자인 방향 설정 등 제품 혁신에도 활용될 수 있습니다. 다만 이러한 데이터 분석이 단순히 과거 트렌드의 연장선상에 있는 제품 기획으로 이어지지 않도록 주의해야 할 것입니다.
    • 3. 품목별 인기 연관 키워드
      의류 제품의 품목별 인기 연관 키워드 분석은 소비자의 관심사와 구매 동기를 파악하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어 티셔츠 품목의 경우 '편안함', '캐주얼', '베이직' 등의 키워드가 높은 연관성을 보일 수 있고, 드레스 품목에서는 '우아함', '특별한 날', '파티' 등의 키워드가 주요하게 나타날 수 있습니다. 이러한 연관 키워드 분석을 통해 소비자가 해당 품목에서 어떤 가치와 혜택을 찾고 있는지 이해할 수 있습니다. 이를 바탕으로 제품 기획, 마케팅 메시지 수립, 판매 채널 선택 등 다양한 전략적 의사결정에 활용할 수 있습니다. 다만 키워드 분석만으로는 소비자의 전체적인 구매 여정을 파악하기 어려우므로, 다른 데이터 분석 기법과 병행하여 활용하는 것이 중요할 것 같습니다.
  • 자료후기

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      이 보고서는 여성복 패션 시장의 최근 동향을 상세히 분석하여 실용적인 정보를 제공하고 있습니다.
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