مجله بنیادی 

صنعت مد امروزه از طریق پلتفرم‌های مختلف فعالیت می‌کند و در نتیجه حجم عظیمی از داده‌ها را در هر ثانیه ایجاد می‌کند. این داده‌ها می‌توانند بینش‌های عمیقی در مورد رفتار و تجربیات مشتری، بهینه‌سازی موجودی، استراتژی‌های قیمت‌گذاری، برنامه‌ریزی مجموعه کالا و موارد دیگر ارائه دهند و تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای خرده‌فروشان و کسب‌وکارها ضروری کنند.

ترجیحات بازار مصرف کننده بسیار پویا و همیشه در حال تغییر و تحول شده است. این ترجیحات تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله روندها، تغییرات اجتماعی، پیشرفت‌های فناوری، شرایط اقتصادی، تجربیات فردی، کمپین‌های بازاریابی، استراتژی‌های قیمت‌گذاری، تأثیر تجارت الکترونیک، روش‌های پرداخت، دسترسی و در دسترس بودن محصولات و خدمات، بازاریابی تجربی، محیط‌زیست هستند. و نگرانی های پایداری، تفاوت های نسلی و سایر عوامل جمعیتی. این عوامل در طول زمان تغییر می کنند و بازار را بسیار نوسان و پویا می کند و بر ترجیحات و انتخاب های مصرف کننده تأثیر می گذارد. چنین تغییراتی را می توان با تجزیه و تحلیل داده های موجود از طریق رسانه های مختلف مانند تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی، فروشگاه های فیزیکی، گزارش های شخص ثالث و غیره مشاهده کرد. بنابراین، تجزیه و تحلیل داده ها در مدیریت خرده فروشی و تعیین آینده آن ضروری می شود.

تجزیه و تحلیل داده ها در خرده فروشی فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خرده فروشی است، مانند فروش، موجودی، ترافیک و قیمت گذاری، برای به دست آوردن اطلاعات در مورد روند محصول، الگوهای خرید مشتری، الگوهای فروش و تاریخچه فروش، الگوهای قدمت، نقشه موجودی، و اثرات قیمت گذاری. . چنین تجزیه و تحلیلی می تواند به خرده فروشان کمک کند تا نتایج را پیش بینی کنند، برنامه های خرید را توسعه دهند، روندهای حال و آینده را شناسایی کنند، سطح موجودی، تخفیف ها و فروش ها را مدیریت کنند، OTB (باز برای خرید)، و تصمیمات تجاری سودآور را اتخاذ کنند.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت مد

• می تواند به شناسایی فروشندگان و تامین کنندگانی که الزامات خاص یک خرده فروش را برآورده می کنند، کمک کند، مانند تامین کننده ای که به استانداردهای انطباق تولید پایدار پایبند است.

• می تواند به طراحان کمک کند خطوط متعددی را برنامه ریزی کنند و یک ترکیب محصول بهینه را برای دستیابی به حداکثر فروش و کاهش ضایعات موجودی ایجاد کنند.

• می تواند الگوهای خرید مصرف کننده را تجزیه و تحلیل کند و خریدهای آتی آنها را پیش بینی کند.

موضوعات مرتبط

• تجزیه و تحلیل داده ها می تواند از طریق تجسم داده ها گزارش تولید کند. این تجسم‌ها می‌توانند به شناسایی و رفع تنگناهایی مانند بهره‌وری پایین، اهداف تولید، خرابی تجهیزات و اتفاقاتی که بر کیفیت در یک طبقه تولید تأثیر می‌گذارند، کمک کند.

• تجزیه و تحلیل تجویزی و هوش مصنوعی می تواند به برندها کمک کند تا از تولید با کیفیت بالا اطمینان حاصل کنند و فرآیندهای تولید را برای بهینه سازی ساده کنند.

• تجزیه و تحلیل داده ها بینش هایی را در مورد عملکرد محصولات، کانال های توزیع، و ترجیحات مشتری ارائه می دهد، که می تواند به مدیریت سطوح موجودی و جلوگیری از انباشت و انباشت بیش از حد موجودی کمک کند.

منابع داده

داده های خرده فروشی را می توان از منابع مختلف به دست آورد، از جمله:

• داده های نقطه فروش (POS): POS داده های معاملاتی مربوط به هر فروش، از جمله اقلام خریداری شده، مقادیر، قیمت ها و بازده را ارائه می دهد. داده ها بینش هایی را در مورد اندازه متوسط ​​سبد (ارزش و حجم)، الگوهای خرید مشتری، اقلام پرفروش و ترجیحات مشتری ارائه می دهد. این به خرده فروشان کمک می کند تا سطوح موجودی را در زمان واقعی ردیابی کنند و شرایط موجودی خارج از انبار و موجودی اضافی را به حداقل برسانند. داده های تاریخی فروش به پیش بینی تقاضا، شناسایی روندهای محبوب و اقلام کم فروش کمک می کند. این اطلاعات ضروری در مورد الگوهای خرید مشتری یا رفتار خرید به فرد می دهد. این اطلاعات می تواند به طراحی استراتژی های بازاریابی برای مشتریان فردی کمک کند، مانند ارائه پیشنهادات ویژه در تولدها و سالگردها. این باعث بهبود تجربه مشتری و تعامل با خرده فروش می شود.

بخش اول 

FIBRE2FASHION

در مورد صنعت مد بیشتر بخوانید :

روندهای صنعت مد در سال 2024 - لیست نهایی

ساختار کتاب و مجلات مد چگونه است و چطور آنها را برای خودمان تولید کنیم (2024-25)

مد چقدر سریع می تواند تأثیرات محیطی خیره کننده خود را کاهش دهد (2024-25)