西間木智

物流会社で20年経験しD2C EC スタートアップから中規模、大規模のeコマース事業者へフルフィルメントサービスの提供や物流の見直し・改善、スピード配送、複数拠点展開を設計して提唱している。事業者様の売上貢献するために「購買体験」「リピート施策」「Unboxing」やOMO対応での「オムニチャネル」「返品交換物流」を提案し、事業者と常に伴走して最新の物流設計を試みる。

SHEINのビジネスモデル要素を分割検証する #9 Trend：トレンドサーチ＆ウオッチ

2023年8月3日

D2C DNVB SHEIN ビジネスモデル

Written by
株式会社富士ロジテックホールディングス
通販営業部　部長
西間木　智

SHEINは、USでのIPOを目指すようになってから、USのこちらのサイトで広報活動を展開し始めています。
モデルも少しつづ変わってきているようです。

Eコマース・D2C・DNVBモデルを越えてきた、SHEINが採用しているビジネス要素を次に分解して、それを提供するスタートアップを探索・検証することでインサイトを得ていきます。

#9　トレンドサーチ＆ウオッチ　です。

SHEINシェインは新進気鋭のグローバルデザイナーと協力して、コレクションの立ち上げを支援しています。

SHEIN X インキュベータープログラム

https://www.youtube.com/playlist?list=PLEYEeo9eLryuDegkKZoAcOcMEx2rOa3CF

https://www.instagram.com/sheinx__official/

https://www.tiktok.com/@shein_x_official

では、20 か国以上のクリエイティブやアーティストが衣服をデザインできるようになり、SHEIN は生産とマーケティングを担当し、販売するためのプラットフォームを提供しています。

Generation Shein X

デザイナーは、デザインの販売と長期のコラボレーション契約から 10% のコミッションを受け取ります。

シェインの次の展開は

SHEINは常にフットプリント：足跡を拡大しています。消費者の需要に基づいて新しいカテゴリを追加する可能性があります。

「グローバルな小売業者として、SHEINは常にフットプリントを拡大しており、それはSHEINのビジネスの成長に伴います。言い換えれば、私たちはお客様が望むところに行きます。」

過去 10 年間で、SHEINはウィメンズアパレルを超えて動き出しましています。市場の需要に応じて、途中で新しいカテゴリを検討することは間違いありません. それは、消費者が何を望んでいるかに大きく依存しています。

＊正しく、データドリブンで、バスケットとCLTVを上げていくこと、そして、世代の成長に伴うライフスタイルの変化に対応していくということです。

SHEINは、日本をはじめとして、英国や米国を含む主要市場で定期的にポップアップショップをオープンしています。
SHEIN はロンドンのウエストエンドにある Noho Studios で最新のポップアップエクスペリエンスへの扉を開いていました。SHEINが恒久的な物理的な場所を開設する「意図はない」と述べています。
リアル店舗である、POP-Upでのタッチポイントは、人々が SHEIN とは何かを体験する機会を「提供すること」にすぎないと定義しています。消費者は製品に触れて感じます。それはSHEINに役立ってきましたし、今後もそうしていくでしょう。データとSNSマーケティングのために。

SHEINが採用しているビジネス要素で

マーチャンダイジングテック

での、トレンドサーチ＆ウオッチ関連のテクノロジーを提供するスタートアップのサービスを探索・検証してみます。

SHEIN x Klarna Wonderland

マーチャンダイジングテック

Trend：トレンドサーチ＆ウオッチ

トレンド識別テクノロジー（技術）は、ブランドが消費者の需要に焦点を合わせ、製品を理解するのに役立ちます。つまり、次のシーズンにどのような色、パターン、スタイル、ファブリックが流行するかを理解するのに役立ちます。

先見の明のあるブランドは、衣服やスタイルのトレンドを大規模に特定するソフトウェアやデジタルツールに対して、ますます目を向けています。
多くの企業は、ソーシャルメディアの画像や動画などのビジュアルデータの分析に重点を置いています、小売業者がターゲットユーザーに最高の衣料品を提供できるように支援しています。

現在では、

ファッショントレンド予測ソリューション、
需要予測ソリューション、
予測システム

は崩壊してモデルが壊れてきています。
既存のシステムは、主観的、専門家主導、または供給主導のトレンドに基づいていると言われています。

そのために、生成される廃棄物は、年間 6% の割合で増加し、1 年で 700 億着以上の衣類になっています。
思考のパラダイムシフトが必要と言われています。

ファッショントレンドの予測
受賞製品の発見
新製品の需要予測
バリューチェーン全体の在庫の最適化
店舗の品揃えのローカライズ

など、プラットフォームがすべてをカバーしていきます。

Heuritech

T-Fashion

AI を活用したトレンド予測プラットフォーム

ソーシャルメディアがファッション界を再形成している
4番目に使用されているハッシュタグは#ファッション
+50 億のファッション関連の投稿
消費者の 80% が Instagram で商品やサービスを購入するかどうかを決定します

衣料品のトレンドに関する予測分析を含む小売業者向けのサービスを提供しています。AI を使用してソーシャルメディアで共有されている画像を翻訳することで、ブランドは消費者が着ている色、形、プリント、生地を特定できます。

EYECUE

styumia

需要主導のトレンド
消費者インテリジェンス

予測できないことを予測する
現在の方法は、連想、従来の消費者調査ベース、または属性を使用した予測モデルのいずれかです。Apollo は、グローバルなファッションインテリジェンスと取引データを活用した画像とテキスト属性を組み合わせたアンサンブル機械学習モデルを通じて、人間の視覚に触発された、カスタマイズされた予測エンジンです。

成功する製品のアイデアを生み出す
ImaGenie は高度な予測分析機能
ランウェイ、ファッション Web サイト、e コマースの何百万ものファッションスタイルの画像とテキスト属性を処理および分析して、優れたデザインを生成します。、人工知能を倫理的に適用して、特定のブランド/デザイナーの DNA にキュレーションされたデザインアイデアの順列と組み合わせを生成する単純化されたゲーム化されたダッシュボードを使用して、デザインの候補リストを生成します。トレンドに関連するストーリーボードやムードボードをすばやく作成し、どのデザインコンセプトを追求するかを決定するファッションデザイナーの能力、

STYLESAGE

売れ残りの商品のためにマージンを犠牲にするのはやめましょう。
競争力のある品揃えのベンチマーク、価格の最適化、およびトレンド予測のための AI を活用したツールを使用して、人々が実際に望む製品を作り、収益性への迅速な道筋をつけます。

Market Intelligence Platform
Product Matching
StyleSage E-Commerce Smart Tagging API スマートタグ付け

画像認識とテキストの説明を介してアイテムの重要なデザインの詳細を抽出し、これらの属性をマスター分類法に標準化して、閲覧者を購入者に変換

アパレルであろうとフットウェアであろうと、各製品カテゴリには独自の特性があり、タグを付けて消費者が検索できるようにする必要があります。他のソリューションでは、多くの場合、製品の品揃えに独自の一般的で限定的な分類法が適用されます。StyleSage では、私たちのアプローチは正反対です。製品を分類法にマッピングし、必要に応じて属性を充実させます。

Stylumia はトレンド予測ソリューション企業であり、当社の製品は独自のファッション AI、消費者の需要シグナルで強化された独自のデマンドセンシング機械学習アルゴリズムによって強化されています。

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