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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2304(2주차)

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최초등록일 2023.06.08 최종저작일 2023.01
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2304(2주차)
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    본문내용

    따듯했던 봄 날씨가 주춤하지만 여성복 시장에서는 여름을 준비하는 움직임이 보이고 있습니다.
    이번주 여성복 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보세요.
    · 추출 대상 : 주요 온라인 여성의류 판매 사이트 (여성 의류 판매가 주류인 쇼핑몰)
    · 추출 일자 : 2023-04-07 ~ 2023-04-13

    의류 품목별 판매점유율
    이번 주 판매점유율에서는 원피스와 재킷의 판매가 증가하고 있습니다. 반면에 니트, 카디건, 베스트 등 니트류의 판매율은 서서히 감소하는 추세입니다. 이번 주 아이템 판매 점유율은 상의가 47.6%로 가장 높게 나타났고, 팬츠17.5%, 아우터 13.4%, 원피스 13.4%, 스커트 8.1%의 순으로 나타났습니다.

    참고자료

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  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 여성복 시장 트렌드
      여성복 시장은 지속적으로 변화하고 있습니다. 최근 몇 년간 주목할 만한 트렌드로는 캐주얼 스타일의 확산, 개인화된 맞춤형 제품 선호, 지속가능성과 윤리적 소비에 대한 관심 증가 등을 들 수 있습니다. 캐주얼 스타일은 편안함과 활동성을 중시하는 소비자들의 니즈를 반영하고 있으며, 개인화된 제품은 소비자들의 개성과 취향을 반영하여 높은 선호도를 보이고 있습니다. 또한 환경과 사회적 책임에 대한 관심이 높아짐에 따라 지속가능성과 윤리적 소비가 중요한 구매 기준으로 자리잡고 있습니다. 이러한 트렌드를 반영하여 기업들은 다양한 전략을 모색하고 있으며, 앞으로도 여성복 시장은 지속적으로 변화할 것으로 예상됩니다.
    • 2. 의류 품목별 판매 점유율
      의류 품목별 판매 점유율은 지속적으로 변화하고 있습니다. 최근 몇 년간 주목할 만한 변화로는 캐주얼웨어와 스포츠웨어의 점유율 증가, 정장 및 드레스 등 정장류의 점유율 감소 등을 들 수 있습니다. 이는 소비자들의 라이프스타일 변화와 함께 편안함과 활동성을 중시하는 트렌드를 반영하고 있습니다. 또한 온라인 쇼핑 채널의 확대로 인해 소비자들의 구매 패턴이 변화하면서 의류 품목별 판매 점유율에도 영향을 미치고 있습니다. 향후에도 소비자 트렌드와 유통 채널의 변화에 따라 의류 품목별 판매 점유율은 지속적으로 변화할 것으로 예상됩니다.
    • 3. 의류 속성별 상위 트렌드
      의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 최근 몇 년간 주목할 만한 변화로는 편안함과 활동성을 중시하는 '기능성' 트렌드, 개인의 취향과 스타일을 반영하는 '개성' 트렌드, 그리고 환경과 사회적 책임을 고려하는 '지속가능성' 트렌드 등을 들 수 있습니다. 기능성 트렌드는 소비자들의 라이프스타일 변화와 함께 더욱 중요해지고 있으며, 개성 트렌드는 개인화된 제품에 대한 선호도 증가와 맞물려 있습니다. 또한 지속가능성 트렌드는 환경과 사회적 책임에 대한 관심이 높아짐에 따라 중요한 구매 기준으로 자리잡고 있습니다. 이러한 트렌드를 반영하여 기업들은 다양한 전략을 모색하고 있으며, 앞으로도 의류 속성별 상위 트렌드는 지속적으로 변화할 것으로 예상됩니다.
    • 4. 품목별 인기 연관 키워드
      의류 품목별 인기 연관 키워드를 살펴보면, 최근 몇 년간 주목할 만한 변화로는 캐주얼웨어와 스포츠웨어 관련 키워드의 증가, 정장 및 드레스 관련 키워드의 감소, 그리고 지속가능성과 윤리적 소비 관련 키워드의 등장 등을 들 수 있습니다. 캐주얼웨어와 스포츠웨어 관련 키워드의 증가는 소비자들의 라이프스타일 변화와 함께 편안함과 활동성을 중시하는 트렌드를 반영하고 있습니다. 반면 정장 및 드레스 관련 키워드의 감소는 정장류 제품의 판매 점유율 감소와 맥락을 같이 합니다. 또한 지속가능성과 윤리적 소비 관련 키워드의 등장은 환경과 사회적 책임에 대한 관심이 높아짐에 따른 것으로 볼 수 있습니다. 이러한 변화는 의류 기업들이 소비자 트렌드를 반영하여 다양한 전략을 모색하고 있음을 보여줍니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 리포트는 여성복 시장의 최신 트렌드를 종합적으로 분석하여 제공하고 있으며, 실제 구매 데이터를 기반으로 한 객관적인 정보를 제공하고 있습니다.
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