패션 예측

Fashion forecasting

패션 예측은 다가올 트렌드에 초점을 맞춘 글로벌 커리어다. 한 패션 예보관은 다가오는 시즌에 색, 직물, 질감, 재료, 프린트, 그래픽, 뷰티/그루밍, 액세서리, 신발, 스트리트 스타일, 그리고 그 밖의 스타일들을 예상한다.[1] 이 개념은 하나가 아니라 오트 쿠튀르, 기성복, 대량 판매 시장, 스트리트 웨어 등 패션 산업의 모든 수준에 적용된다. 패션 트렌드 예측은 자동차, 의약품, 식음료, 문학, 가정용품 등 다른 산업에 초점을 맞춘 전반적인 과정이다.[2] 패션 예측자들은 소비자들을 끌어들이고 소매업자들과 디자이너들이 그들의 브랜드를 팔도록 돕는 역할을 한다. 오늘날, 패션 산업 종사자들은 새로운 외모, 색상, 유명인 의상, 디자이너 컬렉션에 대한 정보를 검색하기 위해 인터넷에 의존한다.

패션 예측 과정에는 대상 고객의 비즈니스 비전과 프로필 이해, 가용 상품에 대한 정보 수집, 정보 준비, 트렌드 판단, 기업 및 대상 고객에게 적합한 상품 선택 등의 기본 단계가 포함된다.[1] 색과 스타일은 대부분의 구매자와 상품가들에게 예측해야 할 중요한 두 가지 대상이다.

장기예측

장기예측이란 다양한 출처를 검색해 식별할 수 있는 추세를 분석하고 평가하는 과정이다.[3] 그것은 2년 이상 지속되는 패션이다.[4] 시장과 소비자를 스캔할 때, 패션 예측자들은 도시와 교외의 특정 지역의 인구 통계뿐만 아니라 경제, 정치 시스템, 환경, 문화로 인한 소매업과 소비자들에게 미치는 영향을 조사해야 한다. 장기 예측은 국제 및 국내 인구통계학의 주요 변화, 시장 구조와 함께 패션 산업의 변화, 소비자의 기대, 가치 및 구매 의욕의 변화, 기술과 과학의 새로운 발전, 특정 국가 간의 경제적, 정치적, 문화적 동맹의 변화 등을 확인하고자 한다.[1] 장기적인 전망에 주력하고, 앞으로 다가올 일을 업계에 알리는 무역 박람회 등 행사에 참석하는 전문 마케팅 컨설턴트가 많다. 소비자의 니즈에 영향을 미치고 기업의 사업과 특정 틈새시장에 영향을 미칠 인구통계 및 정신통계학의 변화는 결정된다.[1]

단기예측

단기 예측은 계절적인 색상 팔레트, 원단, 실루엣 스토리를 통해 고객에게 전달할 수 있는 가능한 트렌드를 파악하기 위해 대중문화뿐만 아니라 국내외 시사점에 초점을 맞춘다.[1] 패션에 현대적인 반전을 선사해 눈길을 사로잡는 클래식한 룩을 연출한다. 환경을 스캐닝할 때 따라야 할 몇 가지 중요한 영역은 시사, 예술, 스포츠, 과학, 기술이다. 단기 예측도 유행 예측으로 볼 수 있다.[1]

단기 예측과 장기 예측의 차이

패션 예측은 1~2년 후 추세를 구상하고 컬러, 섬유, 스타일 등 신제품 특성과 5년 이상 추세를 예측하고 소재, 디자인에 관한 패션 산업의 방향에 초점을 맞춘 단기 예측, 장기 예측 등 두 가지 유형을 사용한다. 생산과 소매 장기적인 전망은 한 패션 회사의 개발 전략에 기여하며, 제품군의 재배치 또는 연장, 새로운 사업 개시, 브랜드 이미지 회복과 관련된 결정을 내리는데 도움을 준다.[5]

추세 예측 책임

각 유통업체의 동향 예측은 다양하며, 주로 도매 브랜드인지 사설 라벨 개발자인지에 따라 달라진다. 매 시즌 수백 명의 디자이너들이 일반 소비자들이 절대 볼 수 없는 숨 막히는 컬렉션을 선보인다. 중요한 것은 패스트 패션 소매점의 사내 디자이너와 구매자들, 어떤 스타일, 패턴, 컷이 일반 여성들에게 어필할 것인지 파악하고 예측하며 세심한 주의를 기울이는 사람들 등 누가 그들을 볼 것인가 하는 것이다."[6]

포에버21과 같은 대기업들은 다가올 시즌에 스타일, 옷감, 색상을 따라 하는 그들만의 트렌드 부서를 가지고 있다. 이를 수직적 통합이라고도 할 수 있다.[1] 자체 트렌드 부서가 있는 기업은 개발자가 협업해 판매층을 위한 통일된 룩을 만들 수 있기 때문에 그렇지 않은 기업보다 유리하다. 제품 개발자가 제공하는 계절별 컬렉션은 스스로 정의한 목표 시장에 초점을 맞춘 트렌드 연구의 결과물이다.

제품 개발자는 특정 제품 범주의 패션 트렌드 영향과 가격대에 따라 연간 2개에서 6개까지의 시즌 컬렉션을 제공할 수 있다.[7] 여성복 회사들은 패션의 변덕에 더 민감하며, 한 해에 4개에서 6개의 라인을 생산할 수도 있다. 남성복 업체는 1년에 2~4줄씩, 아동복 업체는 통상 3~4줄씩 계절별 컬렉션을 선보인다. 각 계절에 대해 컬렉션은 제품 개발자들에 의해 디자인되고 특정 테마를 기반으로 하며, 색상과 패브릭 스토리와 연결된다.[1]

머천다이저는 또한 다가올 트렌드의 방향에서 중요한 역할을 한다.[1] 개발자들과는 달리 상품 기획자들은 구매 경험이 훨씬 많고 소비자들이 무엇을 찾을지 잘 알고 있다. 디자이너는 특정 트렌드를 취하여 라인 및 의류의 스타일, 실루엣, 색상을 결정하면서 특정 시즌에 대한 전반적인 테마를 만든다.[1]

개인 블로거들도 패션 예측에 기여하고 디자이너와 제품 팀에 영향을 미친다.

다양한 추세 예측 방법

패션 브랜드와 기획사가 트렌드를 예측하는 고전적인 방법은 런웨이 쇼, 무역 쇼, 신문 & 잡지의 정보, 시장 조사[8] 등을 분석하는 것이다. 과거에는 이러한 출처는 패션 예측자들이나 브랜드와 소매업자들이 이 정보를 사용하여 미래의 컬렉션을 계획했다.[9] 그러나 패션 산업은 변화했고, 서술적 분석은 이제 규범적이고 예측적인 분석을 동반하고 있다. 인터넷, 그리고 결과적으로 소셜 미디어는 유행의 라이프 사이클을 가속화하고 패스트 패션과 글로벌 공급망과 같은 골치 아픈 현상을 만들어냈다. 디지털 시대의 결과로 지난 10년 동안 트렌드 버라이어티, 출시 기간 속도, 소비자 행태가 변화했다. 이제 신기술과 AI를 활용한 패션 예측 서비스가 등장하고 있는데, 패션 예측의 인공지능은[10] 소셜 미디어의 텍스트와 해시태그, 브랜드와 잡지가 발표한 온라인 컬렉션, 전자상거래의 소비자 행동을 분석하는 데 자주 사용된다.[11] 소셜미디어에서 머신러닝(machine learning)은 AI가 패션 트렌드를 예측하는 또 다른 방법이다. 이것은 의복과 액세서리의 많은 다른 특징을 결정하기 위해 큰 이미지의 데이터베이스를 분석하는 알고리즘 과정이다. 이 원시 데이터는 추세의 온라인 가시성 결정에서 미래 시장 수요에 이르기까지 사람의 개입으로 추세 예측으로 변환될 수 있다. 인공지능은 패션 예측에서 제품 분류, 고객 행동, 디자인 프로세스, 마케팅 등에 많은 응용 프로그램을 가지고 있다. 소셜 미디어와 고객 인식의 중요성이 커지면서 패션 예측에서 AI 채택 속도가 빨라졌다.

참고 문헌 목록

  1. "패션 예측 & 트렌드 리소스" 신시내티 UC 라이브러리 대학 웹. 2011년 4월 10일. <http://libraries.uc.edu/libraries/daap/resources/researchguides/design/forecasting.html>.
  2. "예측 패션 트렌드 : NPR." NPR : NPR : NPR : NPR : 뉴스 & Analysis, World, US, Music & Arts : NPR. Web. 2011년 4월 10일. <https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=1432978>.
  3. 키저, 산드라 J, 그리고 미라 B. 가너. 비욘드 디자인: 의류 제품 개발의 시너지. 뉴욕: 페어차일드 출판사, 2008. 인쇄하다
  4. 밀러, 클레어 케인 하이 패션 디자이너들은 하이테크 시대에 진입했다: 뉴욕 타임즈 2008년 9월 8일. <https://www.nytimes.com/2008/09/08/technology/08trend.html?pagewanted=print&_r=0>.
  5. '패션트렌드: 분석과 예측' 김은덕 피오레(2013-05-09)
  6. "The Fashion Forcasters - 컬러와 트렌드 예측의 숨겨진 역사"는 Regina Lee Blaszzzyk와 Ben Wubbs가 편집했으며, 275쪽 Bloomsbury가 출판했다.

참고 항목

참조

  1. ^ Jump up to: a b c d e f g h i j K, Akhil J. (2015-09-22). Fashion Forecasting. Akhil JK.
  2. ^ http://libraries.uc.edu/libraries/daap/resources/researchguides/design/forecasting.html
  3. ^ Keiser, Sandra J.; Garner, Myrna B. (2012-06-15). Beyond Design: The Synergy of Apparel Product Development. A&C Black. ISBN 9781609012267.
  4. ^ "NellyRodi". www.nellyrodi.com (in French). Retrieved 2016-05-31.
  5. ^ Kim, Eundeok; Fiore, Ann Marie; Kim, Hyejeong (2013-05-09). Fashion Trends: Analysis and Forecasting. Berg. ISBN 9780857853158.
  6. ^ Mayer, Lindsay. "Q&A with the Founder of SHIPSHOW". Retrieved April 21, 2014.
  7. ^ "Product developers may offer anywhere from two to six seasonal collections per year, depending on the impact of fashion trends in a particular product category and price point. - Google Search". www.google.com. Retrieved 2016-03-08.
  8. ^ https://www.pointsofmeasure.com/tutorials-education/fashion-trend-forecasting
  9. ^ '패션 예측가 - 색채와 트렌드 예측의 숨겨진 역사'는 레지나 블라스츠지크가 편집하고 벤 뷔브스가 275쪽 블룸즈버리가 출간했다.
  10. ^ https://arxiv.org/abs/2005.00986#:~:text=Analyzing%20 pashion%20trends%20is 필수, Analyze20 and%20pecimate20pecific%20pashion20%20trends.&text=%20%20%pinds20%20%A.I.
  11. ^ "Trend Forecasting: How Does It Really Work?". Highsnobiety. 2017-04-05. Retrieved 2021-04-17.