Анализ продаж в модных бутиках
Я выбрала для анализа датасет с аналитикой продаж в модных бутиках одежды. Так как я учусь моде, для меня эта тема была интересна не только лично, но и профессионально. Для поиска используемого мной датасета я обратилась к ресурсу kaggle.com.
Типы диаграмм и оформление
В рамках работы я использовала следующие типы диаграмм:
1. Столбчатая диаграмма. 2. Круговая диаграмма. 3. Линейный график. 4. Кольцевая диаграмма. 5. Тепловая карта.
Выбор типов диаграмм обусловлен желанием сделать визуализации максимально наглядными и легко интерпретируемыми
Палитра формировалась на основе наиболее популярных оттенков, используемых модными бутиками в своей визуальной и продуктовой коммуникации. В качестве ключевого цвета был выбран джинсовый синий — универсальный и вневременной оттенок, объединяющий как люксовые бренды, так и сегмент масс-маркета.
Палитра создана с помощью Adobe Color.
График № 1. Размеры одежды
Какой размер одежды можно считать самым востребованным, а какой — наименее популярным?
Для любого дизайнера одежды и модного бутика важно понимать, какой размер является самым востребованным среди покупателей. Эти данные позволяют выпускать достаточное количество моделей наиболее популярных размеров, оптимизируя производство и ассортимент.
Круговая диаграмма используется для наглядной демонстрации пропорции между разными размерами одежды.
Поразительно, но самым востребованным размером одежды оказался не средний M, а достаточно редкий для многих брендов масс-маркета XS. Это может быть результатом особенностей аудитории исследуемых брендов — ориентированность на более молодую, подростковую аудиторию или ограниченность ассортимента средних размеров в выпускаемых ими коллекциях.
График № 2. Оценка клиентов
Существует ли выраженное различие в оценках модных бутиков со стороны клиентов?
В первую очередь было интересно проанализировать, как клиенты оценивают модные бутики, представленные в выборке, а также проследить, наблюдаются ли значимые различия в оценках между разными брендами. Для визуализации этих данных был выбран наиболее наглядный тип графика — столбчатая диаграмма.
Столбчатая диаграмма используется для сравнения оценок клиентов по брендам.
На удивление, среди брендов не наблюдается явных «любимчиков» — оценки клиентов остаются примерно на одинаковом уровне. Это может быть связано с равным уровнем узнаваемости брендов, отсутствием очевидных различий между предлагаемым ассортиментов или однородностью клиентской аудитории.
График № 3. Популярность цветов по сезонам
Существует ли корреляция между временем года и цветами, востребованными у клиентов?
Интересно проследить, как изменяется популярность определённых цветов в каждом сезоне, а главное — проанализировать взаимосвязь между цветовой палитрой и предпочтениями клиентов.
Тепловая карта используется для выявления взаимосвязей между цветами и временами года.
Примечательно, что популярность цветов оказалась достаточно неожиданной: осенью лидировал розовый, летом — чёрный. Это позволяет рассматривать не столько традиционные сезонные палитры, сколько отдельные оттенки, которые становятся наиболее востребованными в конкретное время года.
График № 4. Самая популярная причина возвратов
Какую причину возврата товара можно назвать самой популярной среди всех?
Всем, кто связан со сферой моды, а также самим покупателям важно понимать, какая причина чаще всего приводит к возврату одежды в магазин.
Кольцевая диаграмма используется для наглядного отображения пропорций различных причин возврата, позволяя легко выделить самую популярную.
Достаточно ожидаемо, что одной из наиболее частых причин возврата товара становится изменение мнения о вещи, приобретённой под влиянием эмоционального состояния покупателя или удачного маркетингового приёма со стороны бутика. С подобной ситуацией хотя бы раз в жизни сталкивался практически каждый покупатель одежды.
График № 5. Возвраты по брендам и их причины
Какие закономерности можно выявить между причинами возврата товаров и модными бутиками?
Далее, углубляясь в тему возвратов, было интересно рассмотреть основные причины возврата и проанализировать их связь с конкретными брендами, а также попытаться выявить возможные закономерности.
На столбчатой диаграмме отчётливо прослеживаются различия в причинах возвратов у разных брендов: у Banana Republic чаще фиксируется несоответствие товара заявленному качеству, тогда как у Forever21 преобладают возвраты, связанные с несоответствием заказу. Это наглядно демонстрирует, что даже крупнейшие бренды одежды не застрахованы от возвратов по самым разным причинам.
График № 6. Продажи брендов по сезонам
Какую взаимосвязь можно выявить между модными брендами и сезонами, в которые их одежда пользуется наибольшим спросом?
И покупателям, и самим брендам важно понимать специализацию различных бутиков: пока одни ориентированы преимущественно на летнюю одежду, продукция других оказывается наиболее востребованной в зимний сезон.
Линейный график показывает изменения продаж по сезонам, позволяя отследить сезонные тренды.
Отчётливо заметно, как распределяется сезонный спрос: летом покупатели чаще выбирают H& M, осенью — Mango, а зимой — ZARA. Такой выбор может быть обусловлен особенностями ассортиментной политики брендов и сезонной направленностью их коллекций.
Вывод
Аналитика продаж в модных бутиках может быть полезной не только модельерам и брендам, но и самим потребителям. Анализируя причины возвратов, оценки брендов и их специализацию на определённой сезонной одежде, человек может составить более объективную картину рынка, принимать осознанные решения при покупке и выбирать бренды, наиболее соответствующие его потребностям и ожиданиям.
Описание применения генеративной модели
Для создания обложки проекта использовалась нейросеть Ideogram.
