Mode und soziale Medien entwickeln sich ständig weiter. Warum also nicht beides zusammenfügen? Neue Forschung in Fertigungs- und Servicebetriebsmanagement sagt, dass die Nutzung sozialer Medien zur Vorhersage des Verkaufs von Bekleidungs- und Schuhartikeln auf der Grundlage von Social-Media-Beiträgen und Interaktionen zum Thema Farbe möglich und erfolgreich ist.
„Wir arbeiten mit drei multinationalen Einzelhändlern zusammen – zwei Bekleidungs- und einem Schuhhändler – und kombinieren deren Datensätze mit öffentlich verfügbaren Daten auf Twitter und dem Google Search Volume Index. Wir implementieren verschiedene Modelle, um Prognosen zu entwickeln, die bei der Festlegung der ersten Lieferung verwendet werden können „Menge für einen Artikel zu bestimmen, ist wohl die wichtigste Entscheidung für Modehändler“, sagt Youran Fu von Amazon, einer der Autoren der Studie.
Trotz Herausforderungen wie kurzer Produktlebensdauer, langer Herstellungsvorlaufzeiten und ständiger Innovation bei Modeprodukten können Social-Media-Informationen zu Effizienz und höheren Umsätzen führen.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass feinkörnige Social-Media-Informationen eine erhebliche Vorhersagekraft bei der Vorhersage von Farb- und Passformanforderungen Monate vor der Verkaufssaison haben und daher bei der ersten Entscheidung über die Versandmenge sehr hilfreich sind“, sagt Marshall Fisher von der University of Pennsylvania .
„Die Vorhersagekraft der Einbeziehung von Social-Media-Funktionen, gemessen an der Verbesserung der mittleren absoluten Abweichung außerhalb der Stichprobe gegenüber der aktuellen Praxis, liegt zwischen 24 % und 57 %“, fährt Fisher fort.
Das Papier „The Value of Social Media Data in Fashion Forecasting“ belegt konsistente Ergebnisse bei allen drei Einzelhändlern. Die Forscher demonstrieren die Robustheit der Ergebnisse gegenüber Markt- und geografischen Heterogenitäten sowie unterschiedlichen Prognosehorizonten.
Die Forscher stellen fest: „Änderungen in der Modenachfrage werden eher durch ‚bottom-up‘-Änderungen der Verbraucherpräferenzen als durch ‚top-down‘-Einfluss der Modebranche vorangetrieben.“
Mehr Informationen:
Youran Fu et al., Der Wert von Social-Media-Daten in Modeprognosen, Fertigungs- und Servicebetriebsmanagement (2023). DOI: 10.1287/msom.2023.1193