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Signal Analytics为服装企业提供超过180万种产品的数据分析

2021-03-24 20:32:58 时尚 来源:

对于去年难以实现其收入目标的零售企业,其问题的答案可能在于数据。随着时装公司试图寻找新的机会领域并纠正2020年的错误,Signal Analytics扩大了其营销洞察力平台,以服务于服装市场并试图鼓励大流行性反弹。

Signal Analytics从13,000多个外部来源收集数据,这些来源从Instagram之类的社交媒体平台到亚马逊之类的在线市场,再到Nordstrom之类的百货商店。然后,将有关消费者购买行为的信息用于在整个行业范围内和单个零售商级别上为服装行业生成见解。该平台相信,这些见识将使公司具备为当今形势生成更相关策略的理解。

Signals Analytics的母公司Kenshoo的市场情报总经理Kate DuBois说:“ Signals Analytics收集并结合了数千个消费者,购物者和市场的见解,以指导从概念到商业的及时,关键业务决策。” “随着品牌进入市场,这些见解通常用于支持许多用例,包括确定消费者满足和未满足的需求;揭示类别内和类别间的趋势;并确定成功的合适产品组合。”

具体来说,该平台的服装市场概览收集了来自180万种产品,1,290万个消费者讨论,1300万条评论,20,400项主要意见领袖帖子和89,800项专利的数据。这种规模可以帮助支持较小的公司,这些公司在内部没有那么大量的数据,因此他们可以进行哪些分析可能受到限制。

然后,Signal Analytics的用户可以通过以下三种方式之一来使用此信息:整体上或单个类别上的现成市场上的销售手册;以及 量身定制的解决方案,可以考虑到特定地区或其他需求;或作为品牌现有智能解决方案的数据集成。即使是拥有完善数据管理程序的公司,也可能希望通过Signal Analytics系统中的其他数据点来支持这一点。

“ [当今的品牌]可能已经投资了Nielsen或IRI等工具来访问销售点数据;也许他们主持研究小组或使用社交聆听工具来了解消费者的讨论。” DuBois说。“但是,这些数据集通常是分散的,位于整个组织的孤岛上,只能使用户查看一个渠道,而不是整体情况。全面了解可以提高整个市场决策的准确性。”

对于许多制鞋企业而言,其成功与产品的特定管理息息相关,因此其数据需求在制鞋市场中是非常定制的。虽然Signal Analytics确实提供了整个行业的观点,但该平台认为其优势在于其能够过滤数据量并深入挖掘粒度的能力。

在其预先制作的剧本中,Signal Analytics将其见解分为精选的分类法,这些分类法解决了脚跟类型或脚趾样式等样式特征;性能优势,例如排汗或气味控制;材料; 合身; 和活动。用户可以按照这些剧本筛选其相关类别,并洞悉其市场的主要趋势,可用的机会以及该领域的最大竞争对手。

Signals Analytics首席产品官Guy Cohen说:“对于[服装公司]来说,在整个业务领域(从概念到商业)都采用强大的数据策略至关重要。” “一直以来,时尚一直被认为是创意而非数据驱动的领域,在洞察力驱动的决策中处于落后地位。通过将高级分析和预测功能(例如,信号分析)中的功能分层,品牌可以使用数据驱动的洞察力来创建产品线,从而有效地推动消费者在其在线购物车中添加商品,从而在艺术与科学之间取得平衡。”


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