Нейросети для анализа трендов: как заранее узнать, что будет в моде
Получите бесплатную консультацию:
Почему стоит использовать нейросети при анализе трендов
Если использовать для анализа трендов нейросети — можно нивелировать сложность и стоимость традиционных исследований.
В классическом подходе прогнозирования сначала анализируется целевая аудитория: ее возраст, пол и другие характеристики. Затем проводятся опросы и глубинные интервью. На основе результатов анализируются сегменты аудитории, их ценности и предпочтения. Затем исследуются данные о продажах на настоящий момент. И составляется прогноз. Этот сложный процесс позволяет получить глубокое понимание особенностей и закономерностей поведения потребителей.
Однако можно составить прогноз быстрее, не прибегая к сложным дорогостоящим операциям. Для анализа можно использовать нейросети — тогда вы получите прогноз быстрее и с меньшими затратами. Искусственный интеллект позволяет автоматически обрабатывать большие объемы данных и выявлять тенденции, которые человек не всегда сможет обнаружить самостоятельно.
ИИ не только определяет закономерности и тенденции, но и учитывает уникальные особенности разных рынков, включая региональные различия и сезонные изменения. Например, он может зафиксировать растущий интерес к определенному стилю джинс в некоторых регионах мира и предложить скорректировать ассортимент в соответствии с этими данными.
И хотя нейросети все еще не идеальны и могут упускать некоторые тонкости, их использование поможет вам выделиться среди конкурентов на маркетплейсе.
Если использовать для анализа трендов нейросети — можно нивелировать сложность и стоимость традиционных исследований.
В классическом подходе прогнозирования сначала анализируется целевая аудитория: ее возраст, пол и другие характеристики. Затем проводятся опросы и глубинные интервью. На основе результатов анализируются сегменты аудитории, их ценности и предпочтения. Затем исследуются данные о продажах на настоящий момент. И составляется прогноз. Этот сложный процесс позволяет получить глубокое понимание особенностей и закономерностей поведения потребителей.
Однако можно составить прогноз быстрее, не прибегая к сложным дорогостоящим операциям. Для анализа можно использовать нейросети — тогда вы получите прогноз быстрее и с меньшими затратами. Искусственный интеллект позволяет автоматически обрабатывать большие объемы данных и выявлять тенденции, которые человек не всегда сможет обнаружить самостоятельно.
ИИ не только определяет закономерности и тенденции, но и учитывает уникальные особенности разных рынков, включая региональные различия и сезонные изменения. Например, он может зафиксировать растущий интерес к определенному стилю джинс в некоторых регионах мира и предложить скорректировать ассортимент в соответствии с этими данными.
И хотя нейросети все еще не идеальны и могут упускать некоторые тонкости, их использование поможет вам выделиться среди конкурентов на маркетплейсе.
Преимущества нейросетей при аналитике трендов
Нейросети уже активно помогают компаниям разных размеров прогнозировать спрос и улучшать свой ассортимент. Например, крупные бренды модной индустрии, такие как H&M и Zara, уже используют ИИ для анализа данных и прогнозирования, чтобы оперативно реагировать на изменения в модных тенденциях и быстрее обновлять коллекцию. Подобный подход также активно внедряется в ритейле, где анализ потребительских факторов позволяет сократить затраты на неактуальные товары и повысить лояльность клиентов.
Среди ключевых преимуществ нейросетей для анализа трендов можно выделить следующие:
Нейросети уже активно помогают компаниям разных размеров прогнозировать спрос и улучшать свой ассортимент. Например, крупные бренды модной индустрии, такие как H&M и Zara, уже используют ИИ для анализа данных и прогнозирования, чтобы оперативно реагировать на изменения в модных тенденциях и быстрее обновлять коллекцию. Подобный подход также активно внедряется в ритейле, где анализ потребительских факторов позволяет сократить затраты на неактуальные товары и повысить лояльность клиентов.
Среди ключевых преимуществ нейросетей для анализа трендов можно выделить следующие:
- Высокая точность прогнозов. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта можно предсказывать тренды с высокой степенью точности и минимизировать риски неверных решений.
- Экономия времени. Нейросети способны мгновенно обрабатывать огромные объёмы информации, что позволяет быстрее принимать важные решения. В отличие от ручного анализа, который может занимать недели, ИИ для анализа данных обрабатывает данные за минуты.
- Адаптация к изменениям. Нейросети оперативно реагируют на изменение трендов, например, на рост интереса к какому-либо стилю после его популяризации в соцсетях. Это позволяет брендам своевременно вводить изменения и оставаться конкурентоспособными.
- Рекомендации по персонализации. ИИ может адаптировать рекомендации под разные группы пользователей, учитывая их предпочтения. Благодаря этому можно повысить лояльность и увеличить продажи.
- Учет эмоциональных трендов. ИИ может учитывать не только фактические данные, но и культурные факторы: например, настроения в обществе, социальные движения или тенденции в поп-культуре. В мире моды это особенно важно, так как тренды часто основываются на эмоциональных реакциях. Например, стиль «Барбикор», ставший популярным летом 2023 года, смог привлечь внимание благодаря своей культурной оригинальности.
С осторожностью: что учесть при использовании ИИ
Хотя нейросети действительно упрощают процесс анализа трендов, они пока не идеальны, и их прогнозы стоит проверять. Рассмотрим, какие аспекты нейросети могут не учитывать при составлении прогноза:
Например, если прогноз укажет на популярность пастельных оттенков в интерьере, вы можете добавить эти цвета в ассортимент на следующий сезон — чтобы протестировать прогноз. Если он окажется верным и продажи пойдут хорошо, то вы уже выйдете на рынок с новым предложением раньше, чем это сделают конкуренты.
Хотя нейросети действительно упрощают процесс анализа трендов, они пока не идеальны, и их прогнозы стоит проверять. Рассмотрим, какие аспекты нейросети могут не учитывать при составлении прогноза:
- Сезонные и локальные особенности. Искусственный интеллект не может учитывать сезонные колебания спроса, обусловленные географическими условиями или климатическими условиями. Например, летние тенденции в южных регионах начинаются гораздо раньше, чем в северных.
- Контекст и культура. Нейросеть может не учитывать культурные и контекстные особенности. Это особенно важно для международных продаж, когда тенденции в одной стране могут не иметь популярности в другой.
- Внезапные социальные или культурные события. Нейросети ориентируются на исторические данные и часто не наблюдают внезапные тенденции, вызванные неожиданными событиями, выходом популярных фильмов или ростом интереса к новым темам в соцсетях.
- Личные предпочтения и вкусовые особенности. Тенденции, которые набирают популярность среди узких групп, могут оказаться менее актуальными для массовых запросов. Поэтому если работе с тенденциями для нишевых товаров, используйте дополнительные данные от экспертов.
- Конкуренция и маркетинговые ходы. Нейросети часто анализируют данные без учета маркетинговых тенденций. Например, успешные акции или кампании могут изменить спрос на товары, а нейросеть этот фактор не учтет.
- Изменения в алгоритмах маркетплейсов. Маркетплейсы периодически меняют правила и алгоритмы ранжирования — это также влияет на тренды. ИИ может упустить такие изменения, если о них в интернете еще нет данных.
Например, если прогноз укажет на популярность пастельных оттенков в интерьере, вы можете добавить эти цвета в ассортимент на следующий сезон — чтобы протестировать прогноз. Если он окажется верным и продажи пойдут хорошо, то вы уже выйдете на рынок с новым предложением раньше, чем это сделают конкуренты.
Как использовать нейросети для анализа трендов
Чтобы с помощью нейросетей предсказать, какие тренды будут востребованы, можно применить следующий порядок действий:
- 1Шаг 1. Определите ключевые источники информацииНачните с определения источников, где появляются новые тенденции о товаре в вашей категории. Например, для одежды и аксессуаров подойдут Instagram и Pinterest, а для бытовой электроники и гаджетов — форум Reddit и новостные сайты. Выберите те соцсети и сайты, где наиболее активно обсуждаются товары вашей ниши, чтобы получать наиболее релевантные данные.
Пример: для категории «товары для дома» можно начать анализ на Pinterest и TikTok, где люди часто делятся идеями интерьера и декора. При этом помните: многие тренды зарождаются на западе и постепенно приходят в Россию — исследуйте иностранные источники и анализируйте, подходят ли новые решения для русских покупателей. - 2Шаг 2. Соберите данные о популярных запросахС помощью Google Trends определите, какие запросы популярны на настоящий момент в Google. А с помощью Heuritech — выявляйте визуальные тренды по изображениям в соцсетях. Проследите, как часто эти тренды встречаются и как меняется их популярность со временем.
- 3Шаг 3. Запросите рекомендации у текстовых нейросетейИспользуйте ChatGPT или Яндекс GPT для анализа и составления отчета о текущих трендах. Попросите нейросеть сгенерировать прогноз трендов на следующий сезон на основании всех собранных источников, сведений и данных о вашей целевой аудитории. Затем запросите идеи по адаптации тренда для ваших товаров. Например, запросите список популярных тем и узнайте, что привлекает внимание пользователей в вашей категории.
- 4Шаг 4. Сегментируйте аудиториюНейросети могут разделить целевую аудиторию на сегменты на основе их интересов и потребностей. Это поможет выбрать тренды, которые больше всего подойдут каждому сегменту, и адаптировать стратегии продвижения в зависимости от предпочтений разных групп.
Пример: для модных аксессуаров сегментация может показать, что молодежь предпочитает яркие и нестандартные дизайны, а покупатели старше 35 лет отдают предпочтение классике. - 5Шаг 5. Проанализируйте результаты и скорректируйте прогнозКогда нейросеть выдала прогноз, подумайте, какие данные она могла не учесть: сезонность, территориальные особенности, последние события и т.д. Просите нейросеть корректировать ее прогноз с учетом важных сведений до тех пор, пока вас не устроит результат. Чтобы понять, почему ИИ дал именно такой прогноз — просите обосновать его. И если сомневаетесь, спрашивайте и редактируйте стратегию до тех пор, пока нейросеть не снимет все ваши возражения.Когда прогноз готов, можете использовать нейросети для анализа успешности тестовых кампаний. Тестируйте новые идеи, основанные на прогнозах, и наблюдайте за реакцией аудитории. Продолжайте анализ и корректируйте стратегию, чтобы максимизировать эффективность работы с трендами.
Даже если прогнозы нейросети окажутся не идеальными, они всё же позволят сделать первые шаги к адаптации ассортимента.
Как интегрировать результаты анализа трендов в маркетинговый сдвиг
Анализ тенденций с помощью нейросетей помогает компаниям в адаптации маркетинговой стратегии к изменяющимся предпочтениям аудитории.
На основе прогноза можно обновить ассортимент, добавить новые продукты или адаптировать существующие предложения. Например, сменить визуальный стиль бренда: если тренд указывает на популярность минимализма, компания может обновить карточки товаров, чтобы отразить этот стиль. Это делает продукцию привлекательной для покупателей, которые следят за актуальными направлениями.
Кроме того, компании могут запускать рекламные кампании, вдохновленные трендами — это поможет привлечь внимание целевой аудитории. Например, если нейросети выявляют популярность экологических продуктов, можно продвигать экологичные аспекты упаковки или использования товаров. Такой подход позволяет создать образы, близкие потребителю, и повысить его доверие к бренду.
Например, бренд Levi’s адаптировал свою стратегию, добавив экологически устойчивые линейки продукции в ответ на тренд осознанного потребления. Они не только изменили упаковку, но и интегрировали экологичные материалы в ассортимент, следуя запросам на устойчивое развитие. И таким образом увеличил свой оборот.
Анализ тенденций с помощью нейросетей помогает компаниям в адаптации маркетинговой стратегии к изменяющимся предпочтениям аудитории.
На основе прогноза можно обновить ассортимент, добавить новые продукты или адаптировать существующие предложения. Например, сменить визуальный стиль бренда: если тренд указывает на популярность минимализма, компания может обновить карточки товаров, чтобы отразить этот стиль. Это делает продукцию привлекательной для покупателей, которые следят за актуальными направлениями.
Кроме того, компании могут запускать рекламные кампании, вдохновленные трендами — это поможет привлечь внимание целевой аудитории. Например, если нейросети выявляют популярность экологических продуктов, можно продвигать экологичные аспекты упаковки или использования товаров. Такой подход позволяет создать образы, близкие потребителю, и повысить его доверие к бренду.
Например, бренд Levi’s адаптировал свою стратегию, добавив экологически устойчивые линейки продукции в ответ на тренд осознанного потребления. Они не только изменили упаковку, но и интегрировали экологичные материалы в ассортимент, следуя запросам на устойчивое развитие. И таким образом увеличил свой оборот.
Прогнозирование трендов с помощью нейросетей актуально для селлеров, которые работают с продуктами, склонными к изменению спроса. Например, с одеждой, аксессуарами, декоративными товарами или гаджетами. И наоборот, если вы продаете «стабильные» товары, которые всегда востребованы, — анализ трендов может только отнять время и не принесет дополнительных продаж.