データ分析でトレンド把握【事例：2020年秋ファッション】

株式会社オン・ザ・プラネット様が運営されているファッションサイト「wearmap」において、ソーシャルデータを活用しファッションの需要・トレンド予測をおこない商品を仕入れるまでの活用事例を今回ご紹介いただきました。
ゴール設定としては、ソーシャルメディアを通じて現在のトレンドや注目ポイントを市場調査し、商品仕入れの参考にすることです。
このようなトレンドをソーシャルデータから把握するときに、過去データと比較することが有効です。BrandwatchはTwitterのオフィシャルパートナーでありTwitterの完全なデータにアクセスすることが可能なことから、過去に遡ったソーシャルメディア分析も簡単に実施することができます。

ソーシャルリスニングで”2020年秋ファッション”のトレンドを分析！

4つのデータ分析からトレンドを把握

ソーシャルメディアによるトレンド分析において、その動向把握に当たりミスリードしないための重要な確認ポイントがあります。
・予測精度のためには、分析対象データを一定量確保すること
・時系列的な比較として、例えば昨年比などの過去データも収集対象とすること
・分析目的に沿った、ソーシャルメディアの投稿者属性に絞り込むこと
・ファッションという平面のみの調査だけではなく、ファッションを構成する要素（アイテム・素材・カラー・スタイル）に分解して分析すること

データからトレンド分析をするための5つの条件設定【事例：2020年秋のファッション】

ソーシャルメディア調査にあたりその条件設定から、分析結果の考察までの一連の市場調査の流れをご紹介いただいております。

具体的には以下の流れで非常に分かりやすくご説明いただきました。
１．キーワードと期間を設定する
２．ターゲットユーザーを選定する
３．ジャンル別にクチコミトレンドを調査・分析する
４．ジャンル別のトレンドを調査・分析する
（1）トレンドカラー
（2）トレンドアイテム
（3）トレンド素材
（4）トレンドスタイル
５．ソーシャルメディアを通じた市場調査結果からの考察と、実際の商品仕入れへのトレンド考慮方法

オン・ザ・プラネット様によるご紹介内容の全文は以下よりご確認いただけます。

ソーシャルリスニングで”2020年秋ファッション”のトレンドを分析！