データビジュアライゼーションがファッション業界でのブランドの認知度を高める方法

公開: 2022-04-20
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Web データ クロールが役立つ 3 つの方法: e コマース版
シェア オブ ボイス: トレンド ブランド
競合状況とは
ブランド認知度の作り方
チェックすべき事項: データ分析ソリューション

プラットフォームとしての e コマースは、人々の買い物の仕方に影響を与えます。 低価格構造でインターネットの普及が進むことで、エンド カスタマーはすぐにさまざまな製品やサービスにアクセスできるようになりました。 最近の covid19 パンデミックにより、オンライン ショッピングの利用者数が加速し、世界人口の 90% 以上がインターネットを使用しています。 e コマースのユニコーン ブランドを例にとると、Shein は 2021 年に評価額を 150 億ドルから 300 億ドルに倍増させ、年間売上高は 100 億ドルに達しました。

eコマースが増加していることは明らかです。 毎日、より多くの企業がデジタル化を進めており、ニッチ市場での競争も激化しています。 活況を呈している小売業は、リードを獲得し、トレンドを理解して収益を増やす方法を模索することに重点を置いています。

Web データ クロールが役立つ 3 つの方法: e コマース版

シェア オブ ボイス: トレンド ブランド

ここで状況を説明するために、Google または Bing の最初の数ページに表示される製品が最も多く購入されていることに気付きましたか? 製品の信頼性も向上するため、ブランドがカテゴリ ページの結果に表示され続けることが重要です。 これらの上位の製品は、購入者の心に刻み込まれる可能性が高く、ブランドの想起値に直接影響します。

これにより、コンテンツの豊富な情報を分析するための主要なソースの 1 つとして、カテゴリ インデックス ページが作成されます。 「https://www.myntra.com/tops」の最初のページにリストされているさまざまなブランドの存在を、さまざまな並べ替えオプションで視覚化してみましょう。 Myntra のトップ 2 ブランドを比較し、Marks & Spencer と H&M の製品トレンドを分析しました。 Marks and Spencer の製品はカテゴリ ページの 25% 以上を占め、H&M が 16% を占めています。 また、これらの商品は総じて評価が高いです。 したがって、ユーザーはこれらの製品を価格に関して高品質であると認識しています。

ファッション業界におけるデータ可視化
ファッション業界におけるデータ可視化
並べ替えを「人気」に変更すると、トレンドはササフラス、アテナ、H&M などのブランドにシフトします。 このデータから推測できることの 1 つは、レビュー数が多く、ユーザーからの評価が高いため、H&M 製品が人気であることです。 現在、各市場には人気のある製品を特定するための独自のアルゴリズムがありますが、販売数と製品の評価がかなりの重みを持っていると想定しても安全だと思います. したがって、ブランドとしての目標とそれに関連する取り組みは、カテゴリ リスト ページの最初のページ、または少なくとも最初の 5 ページに表示されるようにする必要があります。

競合状況とは

eコマースプラットフォームの台頭により、新しいプレーヤーにチャンスが生まれました。 トレンドを「新しい」順に並べ替えると、競合状況の分析により、H&M や Bossini などの人気ブランドが新製品をリリースしており、Dechen や Indo Era などの新しいブランドには、新しいコレクションをリリースすることで名声を上げる機会が平等にあることがわかります。 .
割引を使用して並べ替えると、リストされているブランドのほとんどが割引を実行しているため、クラスター化されたデータが混在しています。 しかし、このデータを製品の平均評価と組み合わせると、これらの割引製品の平均評価が 0.39 と非常に低いことがわかります。 したがって、割引率の高い製品は一般的に評価が低いか、市場に出回っている新製品はまだユーザーによって評価されていないことを示唆するのは公正です.

ファッション業界におけるデータ可視化
ファッション業界におけるデータ可視化

この統計に別の次元を追加すると、後者であることがわかります。 下の図の右側の統計は、ユーザーによる評価が 1 つ以上ある場合の評価の平均数です。 この平均が 3.88 に跳ね上がっていることに注目してください。 これは、十分な評価がない製品が最も高い割引を提供する製品であることを示しています。

この統計に別の次元を追加すると、後者であることがわかります。 下の図の右側の統計は、ユーザーによる評価が 1 つ以上ある場合の評価の平均数です。 この平均が 3.88 に跳ね上がっていることに注目してください。 これは、十分な評価がない製品が最も高い割引を提供する製品であることを示しています。

ファッション業界におけるデータ可視化

ブランド認知度の作り方

ブランド認知度を理解するには、人気度の並べ替えオプションを使用してデータを分析および視覚化し、その情報をブランド レベルでの平均評価に関連付けて、最初の 5 ページにリストされている製品について、何が人気があり、トレンドになっているのかを詳しく知る必要があります。

ファッション業界におけるデータ可視化

棒グラフが示すように、Sassafras には、ページ番号が 5 以下の評価が 100 以上ある製品のリストがあり、買い物客の間で人気のある傾向を示しています。 これらの傾向は、製品の平均評価で並べ替えると変化し、サッサフラスがトップ 15 ブランドにリストされていないことが明らかになりました。 このブランドの平均評価は 4.2 であるため、トップ 15 スロットをわずかに逃しています。 したがって、このブランドは最も高いスクリーン スペースを占めており、評価も高いと結論付けることができます。

チェックすべき事項: データ分析ソリューション

データの洞察は、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 インサイトを絞り込んで、さまざまな指標を追跡し、販売数を増やすことができるため. ビジネスの方向性を決定する前に、内省すべきいくつかの質問のリストがあります。

  1. どんなブランドになりたいですか？ 最高の割引を提供するものですか、それとも人気があるものですか?
  2. リストされた製品の可視性をどのように確保しますか?
  3. 人口統計情報を使用してマーケティング戦略を設計する準備はできていますか?
  4. あなたが活動しているカテゴリーの新しいプレーヤーは誰ですか?
  5. 新しいプレーヤーはあなたの直接の競争相手ですか?
  6. カテゴリーの人気商品は？
  7. あなたの製品はどのように人気を得ることができますか?
  8. 評価は重要な指標ですか？
  9. 最初の数ページまたはそれ以下に表示される製品が増えていますか?

データと同じくらい価値のあるリソースを持つことで、ブランドが望む収益性と可視性を確保するための機会は無限になります。 リソースを利用する準備ができている場合は、当社に連絡して、信頼できるデータにアクセスしてください。