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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 아우터 카테고리와 원피스 카테고리의 판매량이 증가했습니다. 상의 카테고리에서는 맨투맨의 판매율이 급감했고, 하의 카테고리에서는 데님 팬츠와 조거 팬츠가, 스커트 카테고리에서는 울, 코듀로이, 니트 소재의 롱 스커트가 좋은 판매율을 보였습니다. 소재별로는 폴리에스터, 코튼, 아크릴 등이 상위 트렌드를 이루었고, 디테일 및 핏에서는 밴딩, 루즈핏, 크롭 등이 인기를 끌었습니다. 컬러에서는 블랙, 아이보리, 스트라이프 등이 주요 트렌드로 나타났습니다. 1...2025.05.05
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2304(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 원피스의 전체 판매율이 증가하는 추세이며, 티셔츠의 강세가 지속되고 있습니다. 또한 데님 아이템들의 인기가 높아지고 있습니다. 세부 아이템별로는 베이직 후드집업, 베이직 카디건, 롱원피스, 베이직 티셔츠 등이 인기를 끌고 있습니다. 패턴별로는 체크, 레터링, 스트라이프 등이 인기이며, 색상별로는 블랙, 아이보리, 화이트 등이 선호되고 있습니다. 소재별로는 코튼과 폴리에스터가 주를 이루고 있으며, 디테일별로는 밴딩, 크롭, 루스핏 등이 인기를 끌고 있...2025.05.09
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 1주차2025.05.051. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 전체적으로 판매량이 감소한 가운데 스커트 카테고리의 판매량이 증가하였습니다. 상의 48.4%, 팬츠 24.1%, 스커트 9.7%, 아우터 9%, 원피스 8.8% 순으로 판매 점유율을 보였습니다. 세부 아이템별로는 롱원피스, 플리츠 스커트, 롱스커트 니트 울스커트 등이 인기를 끌었습니다. 날씨가 추워지면서 롱 패딩의 판매 점유율이 증가하고 있으며, 하의 카테고리에서는 조거 팬츠와 다양한 스커트가 좋은 판매율을 보이고 있습니다. 2. 의류 소재 트렌드 의류 소재...2025.05.05
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 1주차2025.05.051. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 영하권 날씨로 인해 아우터 제품의 판매량이 증가했습니다. 특히 패딩 점퍼보다는 카디건의 판매 점유율이 높게 나타났습니다. 원피스 카테고리에서는 홈웨어 롱 원피스와 연말에 입을 수 있는 여성스러운 원피스가 판매되고 있으며, 팬츠 카테고리에서는 편안하고 따뜻한 밴딩 팬츠와 기모 팬츠의 판매가 증가했습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 상의 49.3%, 팬츠 17%, 아우터 15.6%, 원피스 9.9%, 스커트 8.2% 순으로...2025.05.05
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
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인스타그램 수익창출 쉽게 배우기2025.01.241. 마케팅 퍼널 마케팅 퍼널은 잠재고객이 유입되어 구매까지 진행되는 일정한 단계와 경로를 의미합니다. 신규고객 유치와 유치를 위한 마케팅 전략에서 매출이 발생하는 과정을 분석하고 이해할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 콘텐츠의 시장 반응도를 파악할 수 있으며, AARRR 모델을 활용하여 획득/유입, 활성화, 재방문, 수익, 추천 등 각 단계별 전략을 수립할 수 있습니다. 2. 로컬 마케팅 로컬 마케팅의 목적은 지역 기반 고객을 확보하는 것입니다. 네이버 플레이스, 당근마켓 등의 플랫폼을 활용하여 비즈니스 프로필 세팅, 광고 집행,...2025.01.24
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DHL의 스마트 기술을 통한 물류 효율화2025.05.051. 물류 효율화 DHL은 과거의 출하 이력 데이터와 공휴일, 날씨, 구글 검색어, 온라인 고객의 쇼핑 행태 등의 빅데이터를 통합/분석하여 화물 운송수요 발생지역과 물량 등에 대한 예측 정확도를 높이고 공차운행을 감소시키고 있습니다. 또한 일별 배송 정보를 이용해 소비자의 물류서비스 이용 흐름과 패턴을 분석하고, 실시간 교통상황, 수신자 상황, 지리적/환경적 요소를 고려해 최적의 배송 경로를 도출하여 배송 실패율을 최소화하고 불필요한 연료 소모도 사전에 차단하고 있습니다. 2. 공급망 리스크 관리 DHL의 Resilience360은...2025.05.05
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 3주차2025.05.051. 패션 트렌드 분석 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 카테고리에서 티셔츠와 니트의 판매 점유율이 증가한 반면 뷔스티에/조끼의 판매 점유율은 감소했습니다. 아우터 카테고리에서는 패딩 점퍼보다 베이식 카디건, 니트 카디건 등 카디건에 대한 구매가 높게 나타났고, 하의 카테고리에서는 밴딩 팬츠와 밴딩 스커트와 같이 편안하게 입을 수 있는 아이템 위주로 판매되고 있습니다. 또한 보온성을 높일 수 있는 울 소재의 아이템이 각 카테고리에서 좋은 판매율을 보이고 있습니다. 2. 의류 소재 트렌드 의류 속성별 상위...2025.05.05
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(5주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 겨울이 지나가고 봄이 찾아오면서 청바지의 판매량이 증가하고 있습니다. 아우터 카테고리에서는 다양한 카디건 상품이 판매되고 있으며, 팬츠 카테고리에서는 울 팬츠의 판매량이 감소하고 일자 데님 팬츠의 판매량이 증가했습니다. 스커트 카테고리에서는 봄에 입을 수 있는 짧은 테니스 스커트의 판매량이 증가하면서 플리츠 스커트의 판매점유율이 증가했습니다. 2. 의류 속성별 상위 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 소재 면에서는 코튼, 아크릴, 스판, 울...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(3주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 품목 중 티셔츠가 25.5%로 가장 높은 판매 점유율을 보였습니다. 팬츠 품목 중에서는 데님팬츠가 14.0%로 가장 높은 비중을 차지했습니다. 전반적으로 다양한 실루엣과 소재, 화사한 컬러의 팬츠 아이템이 인기를 끌고 있습니다. 또한 의류 속성별로는 체크, 레터링, 스트라이프 패턴이 상위 트렌드로 나타났으며, 컬러는 블랙, 아이보리, 베이지 등이 인기를 끌고 있습니다. 소재 면에서는 폴리에스터와 코튼이 주를 이루고 있으며, 디테일로는 밴딩, 크...2025.05.09
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