0. ファッションMD、デザイナー、マーケターのためのコーディングなしでデータを収集して活用する方法
最近、ファッション業界もデジタル化を急速に推進しています。オンラインコマースが大きく成長する中、商品、価格、レビュー情報などさまざまなデータが生まれており、これらのデータはファッション業界のさまざまな職種にインサイトを提供することができます。
この投稿では、MD、デザイナー、マーケターが参考になるレビューデータの活用方法を紹介し、国内ファッション業界をリードするS社がどのようにレビューデータを分析し収集しているかを紹介したいと思います。
レビューデータはMD、デザイナー、マーケターにとって実務上必要なインサイトを提供します。しかし、データを収集し分析するプロセスはかなり複雑で技術的な知識が必要です。特に、ウェブスクレイピングやウェブクローリングに関する知識がないと容易ではありません。
MD、デザイナー、マーケターにとって、レビューデータは顧客のストーリーを直接聞くことができるチャネルであり、次のシーズンを構想する基礎資料として活用されます。各職種ごとにレビューデータをどのように活用できるか具体的に見てみましょう。
1. MDのための活用方法
1.1. 商品ラインナップ決定
レビューデータを通じて、どのカテゴリやスタイルの商品が顧客に人気があるかを把握することができます。
例えば、「持続可能なファッション」に対する肯定的なレビューが多い場合、次のシーズンに持続可能な素材と製造プロセスを強調した商品ラインナップを計画することができます。
1.2. 価格設定
レビューで顧客が「安い価格でよく買ったようだ」「価格が適切だ」または「コストパフォーマンスが良い」といった表現を使用すると、現在の価格が適正であることがわかります。
一方で「あまりに高価だ」といった意見が多い場合、価格を調整したりプロモーション戦略を立てる必要があります。
1.3. シーズントレンド分析
レビューから季節や特定イベント（例：クリスマス、夏休みなど）に関連するキーワードが頻繁に登場する場合、これを活用して次のシーズンの商品をどのように構成するか計画することができます。
例えば、冬シーズンに「暖かさ」や「保温性」に対する肯定的なレビューが多い場合、保温性を強調したアイテムをもっと準備する必要があるかもしれません。
2. デザイナーのための活用方法
2.1. 消費者の好み分析
レビューで頻繁に言及される色、パターン、素材などを分析することができます。
例えば、「パステルトーン」や「リネン」などのフィードバックを確認し、これを次のコレクションに反映することができます。
2.2. デザイン改善
レビューで挙がる着心地、耐久性、素材、長さなどの問題点を把握し、実際のデザインや製作プロセスでこれを修正することができます。
2.3. コレクションのターゲット設定
「20代女性」「大学生の娘」「通勤スタイル」「飾りたい日」などの情報をレビューから抽出し、次のコレクションでターゲット顧客のペルソナや着用時期などをより明確に設定することができます。
3. マーケターのための活用方法
3.1. プロモーション戦略開発
レビューデータから顧客が「割引」と関連するキーワードをどれだけ頻繁に言及しているかを確認し、季節ごとやイベントごとの割引戦略を調整することができます。
3.2. 商品ポジショニング
レビューの内容から「可愛らしさ」「高級感」「快適さ」「実用性」などのキーワードがどの商品に主に言及されているかを分析します。
これを通じて該当商品に適切なブランドメッセージや広告キャンペーンを企画することができます。
3.3. 消費者反応モニタリング
新製品の発売やマーケティングキャンペーン後、その効果をリアルタイムで確認するためにレビューデータを活用することができます。
商品のポジショニングやマーケティングメッセージと顧客の反応が一致しているか、レビューにどのように反映されているかをモニタリングすることができます。
4. 国内ファッションをリードするS社はどのようなレビューを見て、どのように分析しているのか？
先ほどファッション関連の主要な職種がレビューデータをどのように活用できるかを確認しました。今回は、ハッシュスクレイパーにオンラインレビューデータの収集と分析を依頼していたS社の事例を通じて、ファッション業界でどのようなデータに注目し、さらにどのように分析したいかを紹介します。
- 自社モールおよび外部モールのレビューデータ収集
S社はさまざまなブランドの商品を自社モールや外部モールで販売しています。そのため、自社モールと外部モールのレビューデータを収集し分析したいと考えました。
自社モールのデータはS社内で確保することができましたが、外部モールのデータはウェブスクレイピング方式で収集を行いました。
収集されたデータは上記のようにレビューの星評価、流通チャネル、レビュー作成日、レビュー内容などで構成されました。
このように構成されたデータをAI自然言語処理モデルを活用して感情分析を実行し、属性カテゴリごとに言及されたキーワードを抽出しました。
感情分析は個々のレビューを各文に分割して、文ごとの感情分析を行いました。
属性カテゴリはcolor、matter、fit、size、length、body、styleなどファッションアイテム関連のカテゴリを作成し、レビュー内容にカテゴリに属するキーワードが存在すれば属性カテゴリにマッチングする方式でキーワード分析が行われました。
この結果を活用して、S社ではブランドごとのMD、デザイナー、マーケターに提供し、先ほど述べたさまざまな活用方法を実務に適用しています。
ファッション業界で職種ごとにデータをどのように活用できるか、そして先進的なファッション企業ではどのようなデータを見てどのように分析しているかを見てきました。
5. 直接体験したい場合は
ハッシュスクレイパーのダッシュボードでは、コーディングを知らなくてもネイバーショッピング、무신사、クーポン、11stなどさまざまなオンラインコマースからデータを収集することができます。
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