Comment repérer les tendances de la mode et les utiliser dans la planification des produits en faisant du crawling sur les sites de commerce électronique.

Comment décidez-vous quels articles pousser pour la prochaine saison?

Je peux avoir une idée de ce qui se vend bien ces jours-ci, mais il est difficile de le confirmer avec des données.

L'industrie de la mode évolue rapidement. Pour la planification de produits, il est essentiel de connaître les articles populaires sur les boutiques en ligne, les promotions des concurrents, ainsi que la satisfaction et les insatisfactions des clients.

Cependant, il y a des défis à relever.

• Vérifier manuellement les articles populaires sur plusieurs boutiques en ligne est fastidieux.
• Manquer les promotions et événements des concurrents est fréquent.
• Analyser systématiquement les avis sur nos produits est difficile.
• Il n'y a pas de système pour suivre les tendances en utilisant des données.

Se fier uniquement à l'intuition et à l'expérience du responsable peut entraîner des lacunes dans la détection des tendances.

Collecte de données sur les tendances de la mode via le crawling e-commerce

En utilisant Hashscraper, il est possible de collecter automatiquement des données sur les articles populaires, les promotions et les avis des clients des principales boutiques en ligne nationales.

Exemple de données de crawling réelles - Top 100 hebdomadaire

{
  "Channel": "무신사",
  "Category": "아우터",
  "Rank": "3",
  "Product Name": "오버핏 퀼팅 패딩 점퍼",
  "Brand": "OO",
  "Price": "89,000",
  "Original Price": "129,000",
  "Discount Rate": "31%",
  "Review Count": "1,247",
  "Rating": "4.8",
  "Collected Date": "2025-01-06"
}

Exemple de données de crawling réelles - Avis sur les produits

{
  "Channel": "무신사",
  "Product Name": "오버핏 퀼팅 패딩 점퍼",
  "Rating": "5",
  "Review Body": "핏이 예쁘고 가벼워요. 다만 주머니가 좀 얕아서 물건 떨어질까 걱정됩니다.",
  "Review Date": "2025-01-05",
  "Reviewer Info": "165cm / 55kg / M 구매"
}

En collectant régulièrement les classements des articles populaires et les avis des clients, il est possible de suivre les tendances à l'aide de données.

Surveillance des promotions et événements des concurrents

Les promotions dans le secteur de la mode e-commerce ont un impact direct sur les ventes. En comprenant quand et comment les plateformes concurrentes offrent des réductions, il est possible d'affiner notre stratégie promotionnelle.

Exemple de données de crawling réelles - Promotions/Événements

{
  "Channel": "W컨셉",
  "Event Type": "시즌오프",
  "Event Name": "WINTER SALE UP TO 70%",
  "Start Date": "2025-01-02",
  "End Date": "2025-01-15",
  "Target Category": "아우터, 니트, 코트",
  "Discount Range": "50~70%",
  "Promo Code": "WINTER70",
  "Min Purchase": "50,000원",
  "Collected Date": "2025-01-06"
}

{
  "Channel": "무신사",
  "Event Type": "브랜드 단독",
  "Event Name": "OO브랜드 신상 10% 쿠폰",
  "Start Date": "2025-01-05",
  "End Date": "2025-01-12",
  "Target Category": "전 상품",
  "Discount Range": "10%",
  "Promo Code": "NEWOO10",
  "Min Purchase": "30,000원",
  "Collected Date": "2025-01-06"
}

Éléments de données promotionnelles collectables

| Élément | Description |

|---------|-------------|

| Type d'événement | Soldes de saison, exclusivité de marque, réductions par catégorie, ventes flash, etc. |

| Nom de l'événement | Titre de la promotion |

| Durée | Date de début à date de fin |

| Catégorie cible | Catégorie/marque concernée par la réduction |

| Taux de réduction/prix réduit | Montant de la réduction |

| Code promotionnel | Code coupon |

| Montant minimum d'achat | Condition pour appliquer la réduction |

| Points de fidélité/points | Avantages supplémentaires |

| Avantages de livraison | Conditions de livraison gratuite |

Exemple d'utilisation des données promotionnelles

En collectant quotidiennement les promotions des concurrents, il est possible de créer un calendrier annuel des promotions.

| Période | Musinsa | W Concept | 29CM |

|--------|---------|----------|------|

| Début janvier | Soldes du Nouvel An (30~50%) | Soldes d'hiver (50~70%) | Coupon du Nouvel An (15%) |

| Mi-janvier | - | - | Semaine de la marque (20~40%) |

| Fin janvier | Promotion du Nouvel An lunaire | Vente du Nouvel An lunaire | - |

Sur la base de ces données :

• Lancer nos promotions lorsque les concurrents sont moins actifs en promotion.
• Offrir des avantages plus forts lorsque nous sommes en concurrence directe.
• Répartir efficacement le budget promotionnel annuel.

Cas d'utilisation : Planification de produits basée sur les données pour une entreprise de mode

Une entreprise de mode nationale souhaitait utiliser les données pour la planification de produits et le marketing. L'objectif était de comprendre rapidement les tendances du marché, d'analyser de manière systématique les tendances des concurrents et les réactions des clients à leurs propres produits.

Configuration du crawling

• Canaux cibles : Musinsa, W Concept, 29CM, SSF Shop, Handsome (5 boutiques)
• Éléments collectés : Top 100 hebdomadaire, événements/promotions, avis sur les produits internes
• Fréquence de crawling : Hebdomadaire (quotidienne pour les promotions)

Éléments analysés à partir des données de crawling

| Élément d'analyse | Utilisation |

|------------------|-----------|

| Articles populaires hebdomadaires | Identification des articles en hausse/baisse par catégorie, référence pour la planification de la prochaine saison |

| Analyse des gammes de prix | Vérification des fourchettes de prix populaires par catégorie, élaboration de stratégies de prix |

| Promotions des concurrents | Compréhension des périodes et de l'ampleur des réductions des concurrents, ajustement du timing marketing |

| Analyse des avis internes | Identification des éléments de satisfaction/insatisfaction des clients, intégration dans l'amélioration des produits |

| Suivi des tendances | Détection précoce des tendances à la hausse/baisse grâce à l'accumulation de données hebdomadaires |

Résultats quantitatifs

| Élément | Chiffre |

|--------|-------|

| Canaux surveillés | 5 boutiques |

| Volume de collecte hebdomadaire | Top 100 × 5 canaux = 500 produits |

| Collecte de promotions | Surveillance quotidienne |

| Fréquence des rapports | Rapports de tendances hebdomadaires |

Les données collectées sont synthétisées en rapports de tendances hebdomadaires et partagées avec les équipes de planification de produits et de marketing.

Exemples d'utilisation des données collectées

1. Découverte précoce des articles populaires

En suivant les fluctuations hebdomadaires du Top 100, il est possible de repérer rapidement les articles en forte progression.

| Semaine | Produit | Variation de classement | Signal |

|--------|--------|-----------------------|-------|

| Semaine 1 | Doudoune matelassée | 87e → 45e | En hausse |

| Semaine 2 | Doudoune matelassée | 45e → 12e | Forte progression |

| Semaine 3 | Doudoune matelassée | 12e → 3e | Tendance confirmée |

Un article en progression pendant 2 semaines consécutives a de fortes chances de devenir une tendance.

2. Amélioration des produits basée sur les avis

En identifiant les problèmes récurrents mentionnés dans les avis, il est possible de les prendre en compte pour les produits de la saison suivante.

| Mot-clé d'insatisfaction | Taux de mention | Axes d'amélioration |

|-------------------------|-----------------|-------------------|

| Poches peu profondes | 23% | Amélioration de la profondeur des poches |

| Taille petite | 18% | Amélioration du guide des tailles |

| Peluches | 12% | Amélioration de la qualité du tissu |

Autres cas d'utilisation

Planification saisonnière

En accumulant des données sur les articles populaires pour la même période l'année précédente, il est possible de s'en servir pour la planification de la saison suivante.

Lancement de nouvelles marques

Il est possible de prévoir les fourchettes de prix et les styles populaires dans la catégorie que l'on souhaite pénétrer.

Timing marketing

En analysant les modèles de promotion des concurrents, il est possible de déterminer le timing optimal pour nos promotions.

Méthodes d'intégration des données

Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes, et différentes méthodes d'intégration peuvent être choisies en fonction des besoins.

• Téléchargement Excel — données brutes
• Envoi par e-mail — réception des variations hebdomadaires du Top 100 et des promotions des concurrents
• Intégration API — intégration en temps réel dans le tableau de bord interne
• Intégration DB — chargement direct dans le système d'analyse interne

Conclusion

Les tendances de la mode se reflètent en premier lieu dans les données des boutiques en ligne.

En collectant des données via le crawling, il est possible de planifier des produits sur des bases factuelles telles que les articles en vogue, les promotions des concurrents et la satisfaction des clients.

Hashscraper se charge de l'exploitation, de la maintenance et de la surveillance du crawler. En cas de changement de politique de la plateforme ou de problème de collecte, le client n'a pas besoin d'intervenir directement.

Commencez dès maintenant

Avec Hashscraper, il est possible de collecter automatiquement des données sur les articles populaires, les promotions et les avis des clients des boutiques en ligne.

Accéder au bot de collecte de produits Musinsa

Si vous avez besoin de crawling sur d'autres boutiques en ligne ou de collecte de données personnalisée, n'hésitez pas à nous contacter.

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