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[데이터 수집] 데이터 분석과 활용 : 패션 산업을 중심으로



패션 산업에서도 데이터의 역활이 중요합니다. 고객 데이터를 확보하여 고객에 대한 이해를 높이고, 비즈니스를 위한 의사결정과 전략 수립에 데이터가 유용한 역활을 합니다. 패션 디자이너와 마케팅 담당자 역시 비즈니스를 성공적으로 이끌기 위해 데이터 분석 결과를 참고합니다. 패션 산업에서 의사결정에 사용하는 데이터는 다른 산업에서 사용되는 데이터와 어떻게 다른지 알아보도록 하겠습니다. 패션 산업의 선두주자들은 이미 최신 데이터 분석 기법을 적용하고 있는데요, 어떻게 데이터를 활용 하는지에 대해서도 알아보도록 하겠습니다.



개인화 솔루션을 통한 매출 증대 전략

방대한 양의 데이터를 하둡과 같은 기술을 이용하여 분석하고 고객의 쇼핑 패턴과 인사이트를 발견하여 개인화 솔루션을 제공하고 있습니다. 개인 추천 알고리즘으로 매출을 증대시키고 시장 점유율을 높이고 있습니다. 인도의 한 유명 패션 업체는 선호도 분석을 바탕으로 카테고리간 교차 프로모션을 통해 성장률 50% 달성의 위업을 만들어 내기도 했습니다.

정교한 고객 세그멘테이션은 전사 통합 마케팅 전략 수립에 중대한 역활을 하고 있습니다. 고객 세그멘테이션 결과를 바탕으로 신규고객 확보, 캠페인 진행, 극대화 전략으로 고객의 참여와 충성도를 높일 수 있습니다.

또한 고객의 반응, 구매 행동패턴과 패션 트렌드를 종합해 마케팅 전략을 수립하도록 도와줍니다. 장바구니 분석, K-means, Churn, Propensity 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 광고를 진행한 결과 92%의 매출 성장을 이룰 수 있었습니다.



제품 분석

여러 국가에서 거의 모든 제품을 파는 쇼핑몰은 극히 드뭅니다. 패션 관련 쇼핑몰은 하나의 국가에서 또는 특정 도시에서만 운영되기도 합니다. 이러한 니치마켓을 타겟으로 하고 있는 쇼핑몰은 데이터를 수집하기가 쉽지 않은것도 사실입니다.

수천개의 제품 데이터를 수동으로 수집하는 것은 쉽지 않고, 시간과 비용이 많이 듭니다. 또한 수집된 데이터에 오류가 있을 가능성이 매우 높습니다. 그렇기 때문에 웹크롤링을 이용하여 데이터를 수집해야 합니다.


예상치 못한 날씨와 계절의 변동에 대응하기

규모가 작은 패션 업체들은 예상치 못한 계절과 날씨의 변화에 빠르게 대응하지 못할 경우가 있습니다. 그러나 웹크롤링으로 수집한 데이터를 바탕으로 경쟁사들의 가격을 분석하고, 발빠르게 시즌 상품에 대한 프로모션과 할인행사를 진행한다면 타사보다 경쟁 우의를 확보 할 수 있을 것입니다.

실시간으로 수집되는 데이터를 바탕으로 한 분석결과는 고객 요구의 변화를 잘 감지하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. 결과적으로 갑작스런 고객의 요구에 잘 대응하고 재고에 대한 손실을 줄일 수 있습니다.

실적 데이터 분석을 바탕으로 고객 수요에 대한 제품 공급과 물류 과정을 효과적으로 조절할 수 있습니다. 제품, 프로모션, 가격, 유통 그리고 인력에 대한 효율성을 극대화 할 수 있는 전략을 수립하는데 필요한 데이터를 수집할 수 있습니다.



고객 반응 분석

유명 브랜드 뿐만이 아니라 신규 브랜드 업체들도 패션 산업 인사이트와 현재 트렌드를 읽기 위해 데이터 분석에 열을 올리고 있습니다. 주류에 벗어나는 독특한 트렌드부터 주류 트렌드까지 웹크롤링으로 중요하고 도움이 되는 정보들을 수집할 수 있습니다.

업계 선도기업의 제품 정보를 수집하여 분석해 보면 현재 소비자 선호도 추이와 소비 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 정보들를 종합하여 신제품 개발에 필요한 아이디어를 만들어 낼 수 있습니다.

데이터 분석으로 소비자가 어떤 선택을 하고 어떤 제품을 선호하는지 예측해 볼 수 있습니다. 쇼핑몰은 고객의 요구와 반응을 알고 이해하게 해주는 완벽한 도구입니다. 웹크롤링으로 고객을 탐색하여 고객을 이해할 수 있습니다.

고객의 요구와 반응을 이해하는 것은 패션 산업에서는 필수 요소 입니다. 고객의 후기와 반응이 다른 고객의 구매와 선택을 결정짓기 때문입니다. 그렇기 때문에 고객 반응 분석으로 고객의 심리를 이해하고 미묘한 차이를 잡아내야 합니다.

고객 반응 분석은 패션 사업에서 기초가 되는 데이터 분석 활용의 예이며 웹크롤링으로 수집한 데이터는 고객 반응 분석의 기본 자료가 됩니다. 데이터 분석을 이용한 의사 결정등 데이터의 활용도의 비중이 높아짐에 따라 웹크롤링에 대한 요구도 점점 높아지고 있습니다.



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