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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(1주차)

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최초등록일 2023.06.08 최종저작일 2023.01
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(1주차)
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    본문내용

    2023년 계묘년 새해가 밝았습니다. 소망하시는 모든 일들이 순조롭게 이루어지는 한 해가 되길 기원합니다.
    이번주 여성복 쇼핑 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보세요.
    · 추출 대상 : 주요 온라인 여성의류 판매 사이트 (여성 의류 판매가 주류인 쇼핑몰)
    · 추출 일자 : 2022-12-28 ~ 2023-01-03

    의류 품목별 판매점유율
    이번주 의류 품목별 판매점유율에서는 아우터 카테고리가 전주대비 1.7%p 증가했으며 점퍼를 제외하고 카디건, 재킷, 코트의 판매량이 증가했습니다. 해당 기간에 중분류별 판매 점유율은 상의가 48.4%로 가장 높게 나타났고, 팬츠 18%, 아우터 15.5%, 원피스 10%, 스커트 8.1%의 순으로 나타났습니다.

    세부 아이템별 판매점유율
    아우터 카테고리에서는 여성스러운 무드의 베이식 니트 카디건이 좋은 판매율을 보이고 있습니다. 원피스 카테고리에서는 하객룩 원피스의 점유율이 증가했고 팬츠 카테고리에서는 와이드 팬츠의 점유율이 증가했습니다.

    참고자료

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  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 패션 빅데이터 트렌드
      패션 산업에서 빅데이터 활용은 점점 더 중요해지고 있습니다. 소비자 구매 행동, 소셜미디어 데이터, 온라인 검색 트렌드 등 다양한 데이터를 분석하여 신속하고 정확한 트렌드 예측이 가능해졌습니다. 이를 통해 기업은 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있고, 소비자의 니즈를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 또한 개인화된 제품 추천과 마케팅 전략 수립에도 활용되고 있습니다. 앞으로 패션 산업에서 빅데이터 활용은 더욱 확대될 것으로 보이며, 이를 통해 소비자 경험 향상과 기업의 경쟁력 제고가 가능할 것으로 기대됩니다.
    • 2. 의류 속성별 트렌드
      의류 제품의 다양한 속성별 트렌드 분석은 패션 기업에게 매우 중요한 정보를 제공합니다. 소재, 색상, 스타일, 핏 등 각 속성별 선호도와 변화 추이를 파악하면 보다 효과적인 상품 기획과 생산 계획을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 최근 친환경 소재에 대한 관심이 높아지면서 이를 반영한 제품 개발이 활발해지고 있습니다. 또한 계절별, 연령별, 성별 등 타깃 고객군에 따른 선호 속성 차이도 분석할 수 있어 맞춤형 상품 전략 수립이 가능합니다. 이처럼 의류 속성별 트렌드 분석은 패션 기업의 경쟁력 제고에 크게 기여할 것으로 보입니다.
    • 3. 인기 연관 키워드
      패션 산업에서 인기 연관 키워드 분석은 소비자 니즈와 트렌드를 파악하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 소셜미디어, 온라인 검색, 구매 데이터 등을 통해 특정 제품이나 브랜드와 연관된 키워드를 분석하면 소비자의 관심사와 선호도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 신제품 개발 및 기존 제품 개선에 활용할 수 있습니다. 또한 경쟁사 동향 파악과 시장 변화 예측에도 도움이 됩니다. 특히 최근에는 지속가능성, 개인화, 메타버스 등 새로운 키워드들이 부각되고 있어, 이에 대한 분석이 중요해지고 있습니다. 인기 연관 키워드 분석은 패션 기업의 경쟁력 강화를 위한 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 레포트를 통해 최근 여성복 시장의 구매 행태와 선호 트렌드를 종합적으로 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략 수립과 상품 기획에 활용할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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