ファッション×Pythonでできそうなマーケティング的アイディア3選

テクノロジーとファッションという組み合わせはとても相性がいい。と最近思います。

最近では、体型をスマホで測ることができたり、自分にあった色をレコメンドしてくれたり、はたまた自分に似合うオススメの服を提案までしてくれるものまであります。

僕自身、Pythonというプログラミング言語でファッションに関する記事を書いてきたこと、実際販売員をしていたので、そこの視点から、ビジネスよりの視点からPythonとファッションという組み合わせで、できそうな面白いことをこの記事ではまとめていきます。

ZOZOTOWNのランキングのデータをスクレイピングし、価格帯やカテゴリを分析する

ファッションという領域は、日毎に目まぐるしくトレンドが変化するカテゴリです。

特に今何がはやっているのか、どんな価格帯のものなのか、そしてどんな色が人気なのかを自分の感覚ではなく、実際に売れているリストから理解することは、特にアパレル関係に勤めている方にとってはすごく重要なのではないでしょうか。

特に店舗に勤めている方にとっては、他のブランドではどのような商品が売れているのか、またお客さんは今どんな商品を求めているのかを実際のデータから簡単にPythonで情報収集することができます。

▼参考書籍

スクレイピングしたデータを単語ごとに分け、今日のファッショントレンドを知る

Pythonを使うと、情報収集したデータを細かく分析することができます。

例えば僕がやっていたような、キーワードを単語ごとに切り分け、頻出キーワードを分析するということです。

キーワードを細かく算出することで、どんなカテゴリ(ボトムスなのかトップスなのか)やトレンドキーワードを実際のデータとして理解することができます。

特に、時期的なトレンドや、頻出のキーワードを並べて分析することで意外な発見や気づきが得られるので個人的に超おすすめです。

 

▼参考書籍

ZARAの新作の画像から機械学習でトレンドカラーを分析する

こちらは先ほどの2つとはかなり異なり、画像からメインカラーを抽出し、コーディネートのカラーの組み合わせや、商品単体の色の組み合わせなどを機械学習によって分析することができます。

実際にZARAにおける新作のトレンドカラー調査をPythonを使って実際に行ってみたのがこちらの記事となります。

また、コーディネートを服というバイアスで見るのではなく、カラーパネルという形で見ることができるので、意外な組み合わせを発見できたり、ブランドごとにコンセプトが見えたりするのでこちらもおすすめです。

▼参考書籍

ファッション×ITはとにかく面白い領域だと思う

僕自身、アパレルの販売員をやっていて思ったのが、圧倒的に今のファッションのトレンドや時流を分析という観点から理解していないということです。

店舗で働いている人にとってすごくあるあるだと思うのが、自分のお店の中にいると、他のお店はどういった商品が売れているのかを知る機会はあまり多くないと個人的に思います。ちゃんと他店と売り上げの共有をしているお店はもちろんあると思うのですが、あくまでその地域のトレンドであって、全国的な視点から実際に売れているものトレンドを理解して、接客につなげている人はそう多くないのではないかというのが本音です。

特に、今回紹介したような分析は、ほとんどの販売員の方は実践していないし、アパレルマーケティングの方も実際のデータからマーケティングに落とし込むといった手法を取ることはそんなに多くはないでしょう。

ぜひ、時間があったらやってみてください。かなり面白いですよ。

SPONSORED LINK