データ分析がファッション業界に情報を提供する仕組み

ファッション業界は、往々にして突出した個性やスター、つまり本能と意志の力でトレンドを牽引するクリエイティブの天才たちによって牽引されてきました。この業界では、科学よりも芸術に頼らざるを得ないという考え方が一般的でした。ファッション分析は業界に新しい視点を提供し、ファッション・ビジネスが適量のデータドリブンな科学を用いてアーティスティックな側面を補完および支援できるようにするものです。

ファッション分析は、ファッションの売上、スタイル、トレンドに関する様々なソースからデータを引き出すアプリケーションを使用します。ファッション分析は、企業が過去のパフォーマンスを評価し、将来の結果を予測することで、どのようなコレクションを作るべきか、どのような在庫水準を維持すべきか、どの流通チャネルを利用すべきか、どのようなプロモーションがより多くの収益を生み出すことができるかについて、より適切な意思決定を行うことを支援します。

データ分析とは

データ分析は、データセットを調査して、そこに含まれる情報に関する結論を引き出すプロセスです。分析には人工知能の導入が進んでいます。人工知能はアルゴリズム・モデルにより、どこに目を向けて何を探すべきかを人間がシステムに指示することなく、データを検索してインサイトを探します。企業はデータ分析を利用して、大規模なデータセットを調べ、隠れたパターンや相関関係を見つけることで、より十分な情報に基づいた意思決定を行うために役立てています。データ分析はビジネス以外にも、科学モデルや理論、仮説を検証したり反証したりするために、科学者や研究者によって広く利用されています。

ファッションの分野では、データ分析は、小売業者が買い物客の行動をよりよく理解し、デジタルと実店舗のチャネルを横断してカスタマー・エクスペリエンスを最適化し、洋服のスタイルやフィット感、トレンドなど、過去の行動や関心に基づいてプロモーションをパーソナライズし、将来の需要をより正確に予測して適切な在庫水準を維持する上で役立ちます。

ファッション小売業者の需要予測を簡素化する3つのステップへのアクセス

ファッション分析とは

ファッション分析とは、ファッション業界の人々、特に小売企業のバイヤーやマーチャンダイザーが、データを活用して、どのようなトレンドが売れているのか、どのような顧客が購入しているのか、どれくらいの在庫を発注すればよいのか、将来的にどのような売れ行きになるのかを判断するために使用するプロセスです。

ファッション解析とは

ファッション解析には、戦略や戦術、テクノロジーなど、ファッション分析に必要なすべてのシステムやプロセスが組み込まれています。ファッション解析は、単純に過去を報告するだけでなく、人工知能や機械学習（ML）を活用することがますます増えています。小売AIと機械学習により、企業は動きの速いファッション市場のトレンドをさらに実用的に理解することができます。

ファッション解析は、売れているアイテムを把握するだけでなく、購入決定を形成している顧客の行動を可視化し、ガイダンスを提供します。このガイダンスは、小売業者が適切な価格を設定し、顧客が好みそうな関連商品を提供し、シーズンごとに適切な商品を棚やラックにストックするなど、重要な決定を下す際に役立てることができます。小売業者はファッション解析により、単に直感に頼るのではなく、スタイル、カラー、サイズ、店舗の在庫量などを決定する際に、実証的なデータを活用することが可能になっています。元Neiman Marcusの商品計画エグゼクティブであるGreg Flinn氏はこれを「芸術を科学で裏打ちする」方法だと言います。

主なポイント

• ファッション分析は、企業が季節や消費者のトレンドに対応した適切な在庫を適切なタイミングで仕入れ、最も収益性の高い価格帯で販売するために役立ちます。
• ファッション分析は、ファッション業界の企業が、顧客のターゲティング、トレンド予測、在庫管理、コレクションの企画とデザイン、商品のパーソナライズなどを、よりデータドリブンな要素に基づいてさらに的確に行えるよう支援します。
• ファッション業界の企業で使用されるファッション分析には、過去のパフォーマンスをレポートするための記述分析、ある問題の根本原因を特定する診断分析、将来の結果を予想する予測分析、次のステップを推奨する処方的分析の4つの主なタイプがあります。

ファッション分析の説明

ファッション分析は、オンライン・のショッピング・カート、ロイヤルティ・プログラム、POSソフトウェア・システム、在庫およびサプライチェーン・アプリケーション、マーケティング・キャンペーン、サードパーティの消費者データ・ソース、店舗調査などのデータ・ソースを組み合わせて、ビジネス上の意思決定を導きます。ファッション小売業者やメーカーは、ビジネス・パフォーマンスの評価、顧客の嗜好の学習、トレンドの特定、次のステップの提案の生成に分析を使用しています。これらの企業は、在庫をどれだけ再注文するかといった将来を見据えた予測に基づく意思決定や、どのようなオファーがオンライン購入者の購買意欲をそそるかといったリアルタイムのその時々の判断にファッション分析を適用しています。

ファッション分析が重要な理由

ファッション分析は、気まぐれな消費者の要望や行動に対するより優れたインサイトを得ることで、売上と利益の増加を望む小売業者にとって重要なツールを提供します。ファッションは変化の早い業界であり、流行がすぐに廃れてしまうため、小売業者やメーカーは、大幅な値引きが必要な時代に取り残された商品を抱えることになります。小売アナリストは、ビジネス・パフォーマンスをモニターし、移り変わる顧客の嗜好を素早く察知し、どのようなアイテムを在庫し、どのような価格を設定するかの判断をする際の情報源となるトレンドを特定できるよう、データに対する明確なインサイトを必要としています。そのためには、顧客向けのデータ・ソースと生産システムの両方から常にデータを収集する必要があります。顧客向けのデータ・ソースには、オンライン・ショッピング・カート、ロイヤルティ・プログラム、POSシステム、マーケティング・キャンペーン、店内調査などが挙げられます。重要な生産システムには、製造、在庫、倉庫、出荷、財務などがあります。

ファッション分析は、過去のパフォーマンスを正確に評価し、説明するためのツールを提供するだけでなく、消費者の将来の行動を予測し、さまざまな重要な活動において将来の行動を提案するためのより良い方法を提供します。小売業者にとって、祝祭日や新学期などの重要なショッピング・シーズンに向けて、実店舗やバーチャル店舗にどのような在庫を置くか、あるいはオンライン顧客にどのようなディスカウントやその他のオファーをリアルタイムで提供するかといった判断は、その成功と存続に大きく影響します。トレンドが極めて短命で、消費者の嗜好が流動的なことから、分析はファッション業界にとって特に重要です。ファッション分析は、小売業者が毎回トレンドを的中させることを保証するものではありませんが、分析の力は、ファッション小売業者がその確率を高め、このようなツールがない場合よりも迅速に間違いを発見し、修正する上で役立ちます。

ファッション分析の4つのタイプ

ファッション・データ分析には、過去のパフォーマンスをレポートするための記述分析、ある問題の根本原因を特定する診断分析、将来の結果を予想する予測分析、次のステップを推奨する処方的分析の4つの主なタイプがあります。これらの分析アプローチを組み合わせて使用することで、小売業者は顧客の行動をよりよく理解し、デジタルおよび物理的なチャネル全体でカスタマー・エクスペリエンスを最適化し、適切な商品の在庫を確保し、服のスタイル、フィット感、トレンドなど、顧客の行動や関心に基づいてプロモーションをパーソナライズすることができます。次に、4つの各分析アプローチについて詳しく説明します。

ファッション・ブランドによるデータの収集方法

ファッションブランドは、ファーストパーティ・データと呼ばれる社内システムや、サードパーティ・データと呼ばれるデータ・アグリゲータからデータを収集（PDF）します。サードパーティ・データのソースには、次のものがあります。

• POSシステム：小売業者はPOSシステムを使って顧客の支払いを処理し、現金またはデジタル決済（クレジットカード・デビットカード、デジタルウォレットなど）を受け入れます。また、企業はPOSシステムを使用して、限られた量の顧客情報を収集します。最新のPOSシステムでは、電話番号やロイヤルティ番号などの店舗ロイヤルティ識別子を使用して、支払いを顧客に結び付けることができます。
• 顧客関係管理 (CRM) アプリケーション： CRMシステムは、連絡先情報、企業の担当者とのやりとり、購入、サービス要求、見積もりや提案など、顧客と企業とのつながりに関する適切な情報を収集および管理します。CRMシステムは、企業が顧客との関係をより強固なものにするために役立ちます。営業担当者やそのマネージャーは、いつでも何人の顧客と接触しているのかについてのレポートを作成したり、取引を行う可能性を推定するなどの作業を行うことができます。ファッション・ブランドは、CRMを使用して、場所、購入嗜好、周期性、生涯価値など、顧客の基本的な特性に関するデータを管理することができます。
• カスタマー・エクスペリエンス（CX）アプリケーション：CRMよりも包括的なCXシステムは、顧客と企業との相互作用に関する情報を収集および集計する以上のことを行います。これらのアプリケーションは、販売代理店やサービス代理店がオファーを出したり、マーケティング・キャンペーンやオンライン広告を展開する上で役立ちます。CXシステムは一般的に、顧客との最初の接点から販売、そして顧客がサービスを受けたり、サポートを受けたり、新たな販売サイクルに関わるまでの、顧客とのやり取りを組織が追跡できるように支援するように設計されています。
• エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）アプリケーション： ERPシステムは、ビジネスが顧客に請求し、顧客から支払いを回収し、生産と在庫を追跡し、サプライヤーとの取引を管理し、リスク管理とコンプライアンス活動を実行し、総勘定元帳をを保存できるようにします。完全なERPスイートには、組織の財務結果に関するプランニング、予算編成、予測、レポートでチームを支援するソフトウェアである経営管理ソリューションも含まれています。ERPシステムは、このような多数のプロセスを結び付け、プロセス間のデータの流れを可能にします。ERPシステムは、複数のソースから組織で共有しているトランザクション・データを収集して、データの重複を排除し、監査可能な真のシングル・ソースを使用した形で、統合データを提供します。
• オンライン・ショッピング・カート: eコマースにおいて、オンライン・ショッピング・カートは注文を受け、支払いを受け取り、顧客が閲覧したけれど購入を見送ったものを追跡することもできます。これにより、機械学習やその他のAIアルゴリズムを適用して、放棄されたデジタル・カートの傾向を特定し、アイテムが購入されなかった理由についての仮説立案を行うのに特に適したデータ・ソースが作成されます。
• ロイヤルティ・プログラム：ロイヤルティ・プログラムは、顧客が買い物をするたびに使用できるロイヤルティ番号を割り当てることで、小売業者があらゆるチャネル（オンライン、電話、カタログ、対面）で顧客を追跡できるようにするものです。顧客は、プロモーション、ディスカウント、その他の金銭的・非金銭的な報酬を得られるため、ロイヤルティ番号を利用するインセンティブがあります。それと引き換えに、企業は顧客のニーズや嗜好をより深く理解することができます。例えば、ロイヤルティ・プログラムの会員は、アンケートに答えたり、特定の基準以上の支出をしたりする代わりに、新製品をいち早く入手することができます。Z世代の消費者に人気の美容ブランドであるe.l.f. Cosmeticsを例に挙げると、ロイヤルティ・プログラムの会員に、コンテンツの投稿、フィードバック、コンテストへの投票に対する報酬を提供しています。会員はポイントを獲得し、現金やギフトカード、その他の特典と交換することができます。
• 顧客との通話ログ：企業はAIを使用して顧客との通話ログを確認し、度重なる製品の不具合など、特定の懸念事項を特定するとともに、口調や言葉の選択、その他の指標の分析を通じて、顧客感情の傾向を把握することができます。
• オンライン・チャット・ログ：企業はAIを使ってチャット・ログを確認し、顧客がなぜ連絡してきたのか、不満があるのか満足しているのかを理解し、将来のサービス改善に役立てることができます。

ファッション業界におけるデータ分析の活用法

ファッション分析は、ファッション企業にとって必要不可欠なツールであり、消費者行動の理解、コレクションの企画およびデザイン、在庫管理、トレンド予想、買い物客のターゲティング、直感だけでなくデータに基づいた意思決定などを支援します。ファッション分析を活用することで、ファッション小売業者やデザイナーは競争力を高め、売上を伸ばし、利益率を向上させ、パーソナライゼーションを通じて顧客満足度を最大化することができます。次に、ファッション分析が使用される分野の一部をご紹介します。

• コレクションの計画とデザイン：十分に計画およびデザインされたコレクションは、競争の激しいファッションの世界で成功するために不可欠です。ファッション分析は、最新のトレンドに関するインサイトを提供し、ファッション小売ブランドが適切な購入者にアピールするコレクションを作成できるようにします。分析により、ファッション・アナリストは、色、スタイル、フィット感、アクセサリーなどの分野におけるトレンドの上昇や下降について、より広範でニュアンスのある情報を提供することで、企業の購入決定を支援します。
• 在庫管理：ファッション分析は、企業による製品のパフォーマンス追跡を可能にし、それに応じた在庫計画の立案を可能にします。顧客の需要に合わせて在庫水準を効果的に管理している企業は、人気アイテムの品切れや、人気のない商品の過剰な値引きを回避することができます。
• トレンド予想：ファッション分析は、現在および将来のトレンドのインサイトを提供し、この手法をコレクション計画とデザインに密接に結びつけ、ファッション企業が購入者の現在の好みを的中させるコレクションを作成できるようにします。
• 消費者ターゲティング：ファッション分析は、企業が製品やマーケティング・メッセージを最も受け入れやすい購入者に製品を提供する上で役立ちます。トレンド予測を利用して、最新のスタイルに合わせたコレクションをまとめたファッション企業は、消費者ターゲティングを利用して、適切な人々に適切なアピールを行い、売上を促進することができます。
• 売上予測：ファッション分析が提供するインサイトを活用することで、企業はより正確に売上を予測することができるため、売上を伸ばし、在庫の値引きや清算の必要性を低減することに役立ちます。消費者には買い物をする場所の選択肢があり、欲しいものの在庫がない小売店は見捨てる可能性が高いため、適切な予測は特に重要です。オラクルの調査によると、63%の消費者が、再入荷を待つくらいならブランドを変えると答えています。
• データドリブンな意思決定：ファッション分析は、顧客の行動や嗜好に関する貴重なインサイトを提供し、企業がより高い売上と利益をもたらし、直感よりもデータに基づいた意思決定を行うことを可能にします。
• パーソナライゼーション：ファッション分析は、企業が顧客のニーズに合わせてコレクションやマーケティング・メッセージをパーソナライズする上で助けとなり、その結果、満足度や売上が向上します。

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ファッション・アナリストの役割とは

ファッション・アナリストは、マーチャンダイザーやプランナーがファッション・トレンドに関する正確なデータにアクセスできるようにするだけでなく、特定のスタイルをどれだけ仕入れるか、商品をどこで販売するか、どのように価格設定するかについて助言を提供します。また、企業の最近の業績やエクスペリエンス、競合他社の業績を調査します。アナリストはまた、ソーシャルメディアのデータを綿密に追跡し、人々が何を見て、共有しているかを理解しています。ファッション・アナリストは、これらすべてのソースからのデータを組み合わせてクリーンにし、製品、購入、プロモーションの意思決定を行う人々にとって貴重で関連性のあるストーリーやトレンドに変換することが求められます。

ファッション分析の6つのフェーズ

ファッション分析とは、衣服のスタイル、トレンド、消費者行動に関するデータを収集および分析し、ファッション小売企業がコレクションをよりうまく構築し、利益を最大化するためのインサイトを提供するプロセスです。ファッション分析のプロセスは、データ検出、データ準備、モデル計画、モデル構築、結果の伝達、結果の運用という6つの異なるフェーズで構成されています。

• データ検出では、ファッション小売業に関連するデータを調査および収集します。それには、利用可能なデータ・ソース、最も関連性の高いデータ・ソース、およびそれらの利用方法の決定が含まれます。
• データ準備には、分析のためのデータのクリーニング、構造化、フォーマットなどが含まれます。これは、エラーや外れ値をチェックし、欠損値を埋め、データを分析に適した形式に変換することで、統計モデルで使用するためのデータを準備する作業を伴います。このプロセスには、データがすべてのソースで一貫したラベルを使用していることを確認し、分析エンジンで重複したり、誤った解釈をしたりしないようにすることも含まれます。
• モデル計画には、分析に使用する最適な統計モデルを決定し、モデルの入力と出力を選択することが必要です。
• モデル構築では、統計モデルを構築、テスト、実行し、結果を分析します。
• 結果の伝達は、結果の視覚化と要約を含むレポートを作成し、それらの結果を最も役立つ形で関係者に提示することが中心です。
• 運用は、分析結果を実行可能なインサイトに変える必要があるため、おそらく最も困難なフェーズです。このステップでは、分析結果を実施し、インサイトを実践するための戦略や計画の立案に焦点を当てます。

ファッション分析のメリット

ファッション分析は、店舗で取り扱うべきスタイルや色の組み合わせ、在庫切れや過剰在庫を避けるための在庫水準、より高いマージンで収益を生み出す可能性の高い販促活動など、企業が重要な問題についてより適切な判断を下す上で役立ちます。ファッション分析は、ターゲットを絞ったプロモーションを提案することで、顧客エンゲージメントを促進することにも役立ちます。

次に、ファッション分析の利点を示す例をいくつかご紹介します。

• 在庫切れの状況の回避ファッション分析は、小売業者が適切な商品をより多く在庫し、適切なチャネルで販売するために役立ちます。購入者は、品揃えに不満があったり、欲しい商品が品切れだったりすると、すぐにブランドや小売業者を変えて、別のWebサイトや実店舗に移動します。
• 最大の収益性の獲得分析は、ファッション企業が収益を最大化し、シーズン終了時の値引きの必要性を減らすために商品の価格を設定する上で役立てることができます。
• 適切なチャネルの特定ファッション分析は、人々が適切なマーケティング・メッセージを目にし、小売業者がオンラインであれ店舗であれ、最も効果的に販売チャネルを確実に利用できるようにする上で企業を支援することができます。

ファッション分析の課題

優れたデータはビジネス・リーダーがより高い業績を達成するのに役立ちますが、誤ったデータは分析モデルが誤った結論を指し示すため、不適切な意思決定を下す速度を速めることになりかねません。分析ツールの価値は、使用するデータ次第です。この問題は、「ゴミを入れればゴミが出てくる」、通称「GIGO」という表現に端的に表されています。次に、潜在的な問題の例をいくつかご紹介します。

• 不良データ.例えば、顧客が年齢を重ね、特定のトレンドやファッションカテゴリから外れたような場合、顧客データが古いと、小売業者は機会を逃したり、顧客に不適切な提案をする可能性があります。
• 一貫性のないデータ管理。データ・ラベル付けに一貫性がないと、データの誤った解釈につながる可能性があります。これは、企業がPOSシステム、マーチャンダイジング、在庫管理、およびその他の情報テクノロジー環境の部分で異なるテクノロジー・ベンダーを使用している場合に、ベンダーごとに色、サイズ、フィット感、割引などのコードが異なることから、よく発生します。
• 不完全なデータ購入者のデータを可能な限り完全に把握し、企業全体でさまざまなシステムを活用することは困難ですが、非常に重要です。人々が企業と長期的に接するにつれて、コールセンターのログ、請求書の記録、ロイヤルティ・カード・アプリケーションなど、さまざまなシステムにその人々に関するデータが入力されます。これらのデータ・ポイントはすべて、分析、ひいては販売者に情報を提供する顧客についての充実したビューを作成する上で役立ちます。「分析を構築するための非常に豊富なデータセットがなければ、あらゆる分析機能を自由に活用することはできません」と、元Neiman Marcus のマーチャンダイズ・プランナーであるFlinn氏は言います。

ファッション分析の始め方

ファッション分析は反復的なものであり、各ステップは前のステップをもとに構築されます。例えば、記述分析から始めてビジネス・パフォーマンスを把握することは、企業の取り組みが一定の成熟度に達した時点で、予測分析および処方的分析に何を求めるべきかをアナリストが判断する上で役立ちます。ファッション分析を始めるにあたって、以下のような流れが考えられます。

ファッション分析の未来

ファッション分析の未来が明らかになるにつれ、成功を収めている小売業者は、記述分析にとどまらず、現在人間が処理している多くの定型作業を自動化するために処方的分析を活用するようになるでしょう。これにより、より多くのアラートと対応判断が自動化されるため、従業員は需要の変化により迅速に対応できるようになります。また、企業も意思決定の影響をより迅速に測定できるようになり、意思決定がさらに改善されるでしょう。さらに小売業者も、地域ごとの天候など、より多様なデータを活用することで、原因と結果についての理解を深め、より効果的に需要を予測することができるようになります（PDF）。そして、より多くの小売業者が機械学習やその他のAI技術を分析に導入し、これまで以上に多くの要素や選択肢を検討するようになるでしょう。

データドリブンな意思決定で成長をサポート

オラクルのようなクラウド・プラットフォームにより、AIや機械学習を活用した分析ツールなど、より多くの企業が高度なビジネス・アプリケーションを利用できるようになりつつあります。AIと機械学習機能を組み込んだオラクルのファッション分析は、企業が適切な製品を提供しながら、販売量とマージンを最大化するように製品価格を設定することで、顧客の満足度とロイヤルティを維持する上で役立ちます。

グローバルなファッション小売複合企業は、Oracle Retailのテクノロジーを使用して、部門横断的なプロセスの合理化、新ブランドの立ち上げ、地理的な拡大を図っています。小売業者は Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Serviceを使用して予測精度を最大限に高め、定型作業を自動化することで、従業員の時間を顧客対応により多く割くことができるようにしています。オラクルはまた、Oracle Retailの計画および最適化ソリューションを使用して、店舗で最新の人気ファッションを取り扱い、マージンを圧迫する値下げの削減を目的とした最適な価格決定を行うようにしています。

ファッション業界はかつてないほど競争が激しくなっており、ソーシャルメディアのインフルエンサーの増加により、ブランドがトレンドを予測し、競合他社に差をつけ、顧客のロイヤルティを維持することはかつてないほど難しくなっています。ファッション分析ツールが、新たな勝ち組と負け組のトレンドを見極め、小売業者に適切な商品構成の選択と在庫を誘導する能力において、より強力になるにつれ、これらのツールを上手に使っている企業とそうでない企業の差は、ファッション購入者にとっても、ファッション企業の投資家にとっても、ますます明確になっていくでしょう。.

ファッション分析のFAQ

ファッション・データ・サイエンティストが行うこと
ファッション・データ・サイエンティストは、ファッション業界の企業がさまざまなデータ・ソースから関連データを収集し、データが正確で一貫性のあるラベル付けがされていることを確認し、現実を正確に反映したデータに対してアルゴリズムを適用できるように支援します。ファッション・データ・サイエンティストは、レポートを作成し関係者に配布することで、企業がデータに対して行ったクエリの結果を理解する支援をします。

ファッション予測は仕事か
その答えは「はい」です。ファッション予測担当者は小売業者で働き、ファッション・データ分析を用いて、シーズンごとのコレクションの組み立てや在庫管理の意思決定を支援します。

ファッション分析における人工知能と機械学習が持つ役割とは
最新のクラウドベースの分析エンジンは、AIやMLを使用して、マーチャンダイザーやその他の小売業のエグゼクティブが膨大な量のデータを分類してトレンドを発見し、推奨することを支援します。従来は「直感レベル」の判断に頼っていたものにデータ・サイエンスを適用することで、どのようなファッションを扱い、どのように価格を設定するかという企業の意思決定を支援することができます。

小売業者によるファッション分析の活用方法
ファッション分析は、どのようなスタイルやカラーを組み合わせるか、どのような在庫水準を維持するか、どのような販促活動がより高いマージンで収益を生み出す可能性が高いかなどに関する、小売業者のより良い意思決定を支援します。