时尚零售业的5大分析趋势

技术丰富了整体客户体验。因此，当今领先的时装公司正在寻找多种方法，以在当今的时装零售业中利用新兴的分析技术。

让我们看看今天发生这种情况的一些方式。

数字营销和社交媒体分析

随着品牌和广告业务的蓬勃发展，数字营销分析费用在 2015 年增长了 60%。随着线下和线上客户体验不断融合，手机上的社交媒体和在线广告将继续增长。这反过来又提高了消费品牌以数字方式影响客户的能力，并以数字方式增强了客户影响品牌形象和价值的能力。

通过个性化进行交叉销售和追加销售

由于技术的进步以及当今可用数据的大量增加，各行各业的企业都在利用 Hadoop等廉价技术 来分析大量客户数据、理解模式并随后为客户提供个性化服务。反过来，这有助于他们超越竞争对手。“更多的数据讲故事等于更多的参与”。

一家领先的印度零售商通过基于亲和力分析的定制活动以及儿童、婴儿世界和玩具等类别之间的交叉促销，将类别增长提高了 50%。

战略性客户细分使企业能够在所有概念中推动一致的营销策略。客户获取、保留活动和最大化策略提高了客户参与度和忠诚度。通过了解客户的态度、他们的购买行为并识别时尚趋势，他们可以做出更明智的营销决策。

通过使用市场购物篮分析、K-Means、客户流失和倾向等模型开展有针对性的零售活动，特定类别的销售额增长了 92% 。

预测时尚风格的未来趋势

Analytics 正在帮助零售商从全球范围内的各种来源(零售网站、社交媒体、设计师时装秀报告和涵盖趋势的博客)收集时尚趋势和销售信息，并使其实时可用——涵盖男装、女装、儿童服装、配饰和美容产品。

除了能够结合内部和外部数据源之外，用户现在还可以访问更多的数据上下文，这最终会带来更多的洞察力和更好的决策。

Nihal Fashions是一家在时尚零售业中有效利用这些分析趋势的公司，它通过为客户实施个性化购物体验。

管理季节性波动

时尚零售商通常难以快速应对季节性波动并抓住意想不到的机会。很多竞争优势将在创新中获得，这些创新可以帮助零售商在保持客户忠诚度的同时获得最大的收益。

凭借正确的实时洞察力，零售商可以缩短季节性周期以满足不断变化的客户偏好。反过来，这可以帮助消除客户需求的意外并最大限度地减少损失。

通过使用分析，时装零售商可以更灵活地响应供应链。通过使用现代分析解决方案获得洞察力并优化 5P​​(产品、促销、定价、布局和人员)，还可以通过季节性控制实现更高的精确度。

健身领域的物联网设备

虽然健康和保健一直很受欢迎，但在过去几年中，在可穿戴技术的推动下，它已成为许多人的时尚生活方式选择。

智能技术被嵌入到服装、运动鞋和追踪器中。从这些连接的传感器获得的大量信息与上下文数据相结合，可以为消费者带来非常有用和有趣的见解。

跟踪每天的步数和心率、监测血糖水平、遥测和体重只是消费者可以从其可穿戴设备获得的数据的几个例子。如果可穿戴健身设备有助于他们过上积极健康的生活方式，消费者已经开始响应此类性能反馈和分析。通过使用信标和实时分析，零售商可以开展创新的参与活动，进一步增强消费者对生活方式的选择，从而提高忠诚度。