市場の変化
ファッションのトレンドはSNSから生まれる
ランウェイに出る頃には、もう手遅れです。
一般に広がるまで
TikTokの最初の投稿から、一般に広がるまでの日数です。このタイミングを逃すと、売上も逃します。
購買への影響
Z世代が買うのは、ランウェイや雑誌ではなく、SNSで見たものです。
失われる売上
SNS発のトレンドへの対応が遅れたブランドが、毎年取りこぼしている売上です。
ファストファッションブランドは、毎週数千型を投入しています。
その裏にあるのは、トレンドが広がる前に動きをつかむ、リアルタイムのSNS分析です。
課題
手作業のSNSチェックはもう追いつかない
情報が多すぎる
ファッション関連の投稿は毎日数百万件。どれが大事かを見分けられず、見るべきトレンドが流れ続けるタイムラインに埋もれてしまいます。
スクロールに使う時間：
1日5時間以上
ターゲット層とのずれ
トレンド担当がフォローしているのは業界の人たち。実際のお客様は、まったく別のアカウントを見ています。
見ている層のずれ：
73%が不一致
スピードで負ける
フィードを眺めてトレンドに気づいた頃には、ファストファッションブランドはもう商品を店頭に出しています。
店頭投入までの期間：
自社：12週間
勘に頼った判断
見えているものが本物のトレンドなのか、アルゴリズムが生んだノイズなのか、確かめる手段がありません。高くつく判断ミスが毎日起きています。
失敗した商品投入：
平均320万ドルの損失
店頭投入までの差を試算
従来の方法
T-Fashionなら
発売を10週間前倒し。トレンド商品の売上は3倍に。
T-Fashionなら
いま実際に着られている服
SNSから集めたファッション画像を、自社のお客様の属性に合わせて絞り込んで見られます。
1. ブランドの特徴を分析
ターゲット属性
年齢層、地域、ライフスタイル
テイストと価格帯
テイスト、ポジショニング、価格帯
市場セグメント
ウィメンズ、メンズ、チームごとの区分
2. 専用のインフルエンサーリスト
ターゲット層に届くインフルエンサーを選び抜き、
「マーケット」としてまとめます
3. 何を着ているかを見る
リアルな着こなし
ターゲット層のフィードから
絞り込み・厳選済み
ファッションに関係する投稿だけ
目で見て探す
自分の目で傾向をつかむ
こんなチームにおすすめ
ファストファッション・EC
実際に着られているものに、すぐ対応できます。見えてきたビジュアルの傾向をもとに、小ロットのスポット企画を投入できます。
「新しいスタイルを見つけるために毎日見ています。お客様のクローゼットをのぞいているような感覚です」
コンテンポラリーブランド
自社のテイストが、ふだんの着こなしの中でどう変わっていくかがわかります。お客様が自社の服をどう合わせ、どう解釈しているかも見えます。
「思いもしなかった合わせ方をされていると知って、デザインの考え方が変わりました」
トレンドリサーチ担当
フィードを延々と追う必要はありません。自社の市場とターゲット層にとって意味のある画像だけを、厳選して見られます。
「ようやくお客様の目線でファッションを見られるようになりました。業界の人の目線だけでは見えなかったものです」
変化はもう始まっています：SNSで何が着られているかをつかんでいるブランドは、ランウェイのレポートを待つブランドを追い抜いています。
成果が出る理由
いまのトレンドの生まれ方に合わせた設計
ターゲットに絞って探す
「流行っている」かどうかを、自社のお客様の層で確かめられます。年齢、地域、興味関心、購買傾向で絞り込めます。
都市部の若手ビジネスパーソン、Z世代のクリエイターなど、狙ったターゲット層の着こなしを見られます。
勢いを追う
ビジュアルの傾向が生まれる様子をリアルタイムで確認できます。特定のスタイル、カラー、シルエットが増え始めるタイミングがわかります。
似た画像をまとめて見ることで、主流になる前の新しいテイストを見つけられます
先読みの分析
トレンドが広がる前に、いち早くチェック。感度の高い層が着始めたファッションを、AIが拾い上げます。
ファッション感度の高いクリエイターが着ているものを、主流になる前にチェックできます
売れるかどうかの見極め
見るべきファッションだけに絞り込めます。コスチューム、一点ものの奇抜な服、アルゴリズム狙いの投稿を除き、リアルな着こなしだけが残ります。
バズった瞬間だけでなく、実際に着られ、買われているリアルな着こなしを厳選