의류 업계 빅데이터

목차

1. 서론- 의류업계의 빅데이터 도입배경

2. 본론- 의류업계 빅데이터 용례
1) K2
2) H&M

3. 결론 및 시사점

본문내용

수요예측이 성과를 거두려면, 우선 상품성이 있는 품목의 생산이 전제되어야 한다.
‘상품성= 트렌드’ 상품성을 기업이 아닌 소비자 입장에서 말하면 트렌드라 할 수 있다.
즉. 의류업계에서는 판매 이전에 앞으로 다가올 유행을 예측하는 것의 중요성이 크다.
보통은 패션쇼, 잡지 등을 통해 이러한 유행을 선도하고 가이드를 제시하여 소위 고객의 욕구를 디자이너가 만들던 시기도 있었지만, 다양해진 고객의 욕구와 자신들의 스타일을 더 강조하기 시작하는 생활방식 등이 나타남으로 고객의 욕구를 파악하고자 의류업계는 부단히 노력
그리고 그 노력의 부담을 줄여주는 것이 바로 빅데이터!

참고 자료

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“역사적 기후특성 분석자료”, 기상청, 14.01.02 http://www.kma.go.kr
“K2 플라이워크 ‘날았다’ 론칭 2주만에 2만족 판매”, 매일경제, 13.05.08 http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=357713&year=2013 <14.05.15>
“브랜드 그 이상 콜라보레이션”, TAPACROSS BLOG, 13.12.10 http://tapacross.tistory.com/m/post/470 <14.05.16>
“23시간 대기, 10분 쇼핑…H&M 콜라보레이션 뭐기에”, 헤럴드경제, 13.11.14 http://mkt.webpro.co.kr/go/61582 <14.05.16>
민후식, 『의류 업종 분석법』, 한국경제매거진, 제870호 2012년http://magazine.hankyung.com/apps/news?popup=0&nid=01&c1=1002&nkey=2012080300870000031&mode=sub_view
“빅데이터 시대 진입 한국은 왜 힘든가?”, 주간경향, 13.05.08 <14.05.21> http://www.bicdata.com/bbs/board.php?bo_table=news_clipping&wr_id=1777&page=57