ビッグデータ分析とは

ファッションビジネスに載っての2大リスクは「在庫のコントロール」と「プロモーション」です。

ファッションビジネスにとって「在庫」と「プロモーション」は二大リスクと言われていますが、 そのプロモーションの手法が従来のメディア（雑誌、TVなど）だけでは効果を得られなくなり、消費者との直接的な関係を構築する新たなマーケティング手法が求められています。
この新たな手法とは、自社サイトの構築やSNSによる情報発信などのトリプルメディアと言われるマーケティング戦略です。
このことはファッションビジネスのマーケティングにおいて、テクノロジーの活用がとても重要になったことを意味します。

マーケティングの利益最大化はデータマイニングと数理統計技術が最適です。

最適なマーケティングを実現するために、時系列に発生する異なる大量なデータ（顧客情報、購買データ、天候、人口統計データ）を収集・加工、そして分析し、顧客のセグメント化を導きだします。
その際に用いられる技法が「データマイニング」であり、「数理統計技術」です。導き出されたモデルは実績の検証により最適化し、精度を向上させます。

正しいモデルの構築には業界の知識・理解が必要です。

ファッション業界の知識と商慣習の理解なしに、正しいモデルの構築はできません。例えば大量のデータから、特殊な要因により発生したノイズデータを取り除いたり、細かく定義される商品属性を正確に分類することは部外者にはとても困難なことです。
ジェイモードエンタープライズはアパレル業界に特化した販売在庫管理を現状８０社２２００店舗で稼働している、ファッション業界の技術エキスパート企業です。長年培ってきた業界知識と、最新のテクノロジーを兼ね備えたノウハウによって、最先端のビッグデータ解析を実現しています。

ジェイモードエンタープライズのビッグデータ分析サービス

コンサルティングフェーズにより、顧客に対しての効率良いアプローチを実現するための、セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングといったマーケティングにとって重要な要素を整理し、モデル構築の基礎を固めます。
モデル構築では時系列に発生する異なるデータ（POSデータ、SNSデータ、気象データ、人口統計データ、顧客情報など）を収集・加工し、新たなルール、パターンを発見し、R言語などによりプログロミングし、予測モデルを構築します。
モデル実施・検証とはモデルに適切なパラメータ数値を付与し、実際に実行し算出された予測データにより、価格改定、レコメンド、プロモーションを実施し、その結果に対して検証します。検証によって得られた内容は新たなモデルとしてフェィードバックし、学習させ精度を向上させます。