Прогнозирование и адаптация модных трендов на примере компаний женской одежды

Концепции постмодерна. Культура постмодерна связана с формирующейся глобальной экономикой, фрагментацией в обществе, эклектизмом в использовании знаков и символов, беспокойством с последствиями современности и изменчивостью социальных идентичностей. Коллекции с постмодернистским уклоном сосредоточены на смешивании символов разных культур и времен и на защитной функции одежды.

Как говорит дизайнер Джил Сандер: «Мы не знаем, что принесет будущее. Мы в замешательстве и чувствуем себя потерянными в нашем обществе массовых потребителей с его глобальной информационной системой». Мода не стоит на месте, и конструкция одежды меняется в соответствии с событиями в мире.

2.3 Примеры адаптации коммерческого модного тренда в ассортименте

В этом разделе я опишу примеры адаптации коммерческого модного тренда в fashion продукт.

В зависимости от своей маркетинговой стратегии каждая компания определяет индивидуально:

Четкую целевую аудиторию;

Стратегию работы с ассортиментом, в том числе скорость внедрения модного тренда в коллекцию.

Важно понимать, что поскольку восприятие трендов у целевой аудитории разной степени инновативности отличается от графика проявления тренда в fashion среде, то компании имеют возможность ориентироваться на различные по актуальности тенденции.

Что это значит: при позиционировании на аудиторию Раннее большинство и Позднее большинство, для марки не целесообразно копировать тенденции с подиума SS20 для актуальной коллекции SS20. При этом есть возможность проанализировать ритейл коллекции бенч-брендов и лидеров рынка на сезон SS19 и выбрать наименее рисковые тенденции и коммерческие прототипы моделей. Таким образом компания может снизить риски на внедрение тренда, который не достиг ЦА и, возможно, ей не понятен, и как следствие превратится в остатки на складе, а не в покупку.

Для разработки эффективной коллекции и выстраиванию менеджмента по разработке коллекции важно ориентироваться на особенности внедрения модных тенденций в ассортимент для различных ЦА по степени инновативности.

Это различные подходы к формированию коллекции по: демонстрации тренда в коллекции, использованию различной «скорости» внедрения модного тренда, анализу практики внедрения тенденций в сезонные коллекции.

В качестве компаний-примеров в своей дипломной работе я хочу использовать несколько российских компаний, которые специализируются на совершенно разной стилистике, а также мировые бренды из сегмента масс маркет.

2.3.1 Российские ритейлеры

Первая компания, которая была выбрана мной, это компания, специализирующаяся на женской одежде - EVONA.

Что о своей компании пишет владелец, цитата взята с интернет-сайта компании: «Наша компания была создана в 2008 году. Мы ставили перед собой амбициозную задачу: сделать моду доступной современным женщинам. В коллекциях достигается тонкий компромисс между уникальностью, характерной для высокой моды, и комфортом, которого иногда так не хватает в повседневности. Наши покупательницы - уверенные в себе девушки, которые ищут комфорта и уюта, но не готовы жертвовать индивидуальностью и стилем. Наши клиенты всегда выглядят привлекательно и современно в любой одежде, ведь они знают, как проявить свою оригинальность, дополнив образ разнообразными аксессуарами». Всего у компании 29 магазинов по всей стране.

Розничная сеть EVONA работает в высококонкурентном массовом сегменте одежды, называя в качестве основных своих конкурентов компаний-представителей fast fashion, таких как: Befree, Stradivarius, Bershka, Lime, Concept Club. На сегодняшний день позиция компании на рынке сложилась благодаря эффективной цене (нижний ценовой сегмент), а также сервису и ассортименту, которые по качеству соответствуют маркам более высокого ценового сегмента (средний).

Было определено, что целевая аудитория EVONA по степени инновативности относится скорее к «Раннее большинство» и «Позднее большинство». Эти две аудитории подразумевают различную технологию работы с коммерческим модным трендом.

В ходе исследования было выявлено, что технология «Скорость внедрения модного тренда» позволила бы компании EVONA выбирать тенденции, побуждающие покупателя к покупке. Таким образом, внедрение тренда, хорошо воспринимаемого аудиторией, помогло бы продавать всю коллекцию целиком, а не только часть с внедрением модного тренда.

Однако для точного выбора скорости внедрения модного тренда важно выбрать одну ЦА по степени инновативности. Технология скорость внедрения модного тренда для аудиторий Раннее большинство и Позднее большинство отличаются, поскольку в качестве ориентира используются различные сезонные тренд-прогнозы и различные марки-ориентиры для анализа проявления тренда в ритейле.

Итак, при условии, что компания решит использовать технологию «Скорость внедрения модного тренда», ей будет необходимо разделить её на два направления в соответствии с группами Раннее большинство и Позднее большинство. Ориентиром для меня был сезон SS 19 - как стоило бы строить внедрение тренда при разработке коллекции на сезон SS 19.

Для группы Раннее большинство необходимо будет использовать тренд-прогнозы не ранее прогнозов коммерческих трендов на сезоны SS 19, FW 18/19. Анализ проявления тренда в ритейле в fast fashion в сезоне SS 18, FW 17/18 в марках, ориентированных на более инновативную аудиторию Ранние последователи. В качестве марок, сопоставимых по ЦА, можно выбрать: ZARA часть аудитории, MANGO, LOVE REPUBLIC, RESERVED, STRADIVARIUS часть аудитории, TOPSHOP.

В случае с группой Позднее большинство картина немного меняется: в качестве используемых тренд-прогнозов - не раннее прогнозов коммерческих трендов FW 18/19, SS18. Анализ проявления тренда в ритейле - массовый сегмент SS 18, FW 17/18 в марках, ориентированных на более инновативную аудиторию - Раннее большинство. В качестве марок, сопоставимых по ЦА, можно выбрать: BENETTON, MARKS&SPENCER, BANANA REPUBLIC, OODJI, O'STIN, INCITY, ТВОЕ, ZOLLA, ZARINA.

В качестве другого примера можно привести компанию МЕХА MALINA. Цитата: «Центр кожи и меха МАЛИНА (Malina) находится в городе Киров. В магазине этого бренда представлена кожаная и меховая одежда для женщин, мужчин и детей, а вежливые консультанты помогут вам подобрать одежду исходя из ваших предпочтений и параметров фигуры. В меховом салоне магазине Малина вы найдете более 5000 различных фасонов меховых шуб курток, плащей и дубленок, доступных в различных оттенках. Меха Малины является официальным представителем более чем 100 меховых фабрик Турции, Китая, Европы и России».

В ходе исследования было определено, что целевая аудитория компании MALINA распределена по трём основным группам: Ранние последователи, Раннее большинство и Позднее большинство.

Технология «Скорость внедрения модного тренда» позволит MALINA выбирать тенденции, побуждающие покупателя к покупке. Таким образом, внедрение тренда, хорошо воспринимаемого аудиторией, помогает продавать всю коллекцию целиком, а не только часть с включением модного тренда.

Данная технология для аудиторий Ранние последователи, Раннее большинство и Позднее большинство отличаются, поскольку в качестве ориентира используются различные сезонные тренд-прогнозы и различные марки-ориентиры для анализа проявления тренда в ритейле. А использование горячих трендов для аудитории Ранние последователи позволит привлечь внимание к ассортименту в целом и будет «событием» для менее инновативных аудиторий.

Поскольку специфика компании - верхняя одежда и меха, коллекции сменяются дважды в год. Исследование проводилось до совершения закупки на сезон FW 19/20, поэтому в качестве перспективного для внедрения тренда был выбран именно он.

При условии использования технологии «Скорость внедрения модного тренда» для сезона FW 19/20 компании MALINA необходимо будет разделить тактику на три направления для разных групп: Ранние последователи, Раннее большинство и Позднее большинство. Для группы Ранние последователи лучше использовать самые свежие прогнозы - горячие тренды, которые были отмечены на неделях моды FW 19/20 и соответствуют актуальным социальным трендам, а также тенденции, заявленные как коммерческие для сезона FW 20/21. Бенч-бренды с сопоставимой по инновативности ЦА для анализа практики использования тенденций в сезонных коллекциях: PRADA, GUCCI, BALENCIAGA, Универмаг: ZARA, RESERVED, TOPSHOP.

Для группы Раннее большинство - тенденции, заявленные в коммерческих прогнозах FW 19/20, которые базируются трендах, появившихся в сезоне FW 18/19. Бенч-марки с сопоставимой по инновативности ЦА для анализа практики использования тенденций в сезонных коллекциях: MAXX MARA, ESСADA, LOUIS VUITTON, Универмаг: ZARA, RESERVED, TOPSHOP.

А для Позднего большинства - тенденции, заявленные в коммерческих прогнозах FW 18/19, которые базируются трендах, появившихся в сезоне FW 17/18. Бенч-марки с сопоставимой по инновативности ЦА для анализа практики использования тенденций в сезонных коллекциях: ARMANI, HUGO BOSS, LORO PIANA, MARKS&SPENCER, MASSIMO DUTTI, GAP.

Это совершенно различные подходы к формированию закупки моделей по: демонстрации тренда в коллекции, использованию различной «скорости» внедрения модного тренда, анализу практики внедрения тенденций в сезонные коллекции.

2.3.2 Международные ритейлеры

Что касается международной практики - по моему мнению хорошим примером могут выступить компании группы INDITEX. ZARA является одной из крупнейших мировых компаний в сфере производства модной одежды. Она входит в группу INDITEX, одну из крупнейших мировых дистрибьюторских групп. Утверждается, что ZARA требуется всего 2 недели от разработки дизайна до поступления новой линии в продажу, по сравнению со средним показателем в индустрии -- 6 месяцев. Более того, в течение года разрабатывается более 10 000 новых дизайнов.

Ассортимент ZARA ориентирован сразу на несколько групп инновативности: Ранние последователи, Раннее и Позднее большинство. Благодаря исследованию по поиску подтверждения трендов в ритейле было выявлено, что бренд тестирует модные тенденции на сезон ранее. Исследование проходило в ноябре 2018 года - в разгар сезона FW 18/19, и было выявлено, что в ассортименте бренда представлены тенденции, заявленные на сезон FW 19/20.

Такая же практика была отмечена и у других брендов, входящих в состав группы INDITEX: Stradivarius, Massimo Dutti, Pull&Bear.

Для каждой компании необходим собственный индивидуальный подход по внедрению модного тренда в ассортимент. Это зависит от следующих факторов: степень инновативности целевой аудитории и стратегия работы с ассортиментом. В зависимости от этих факторов зависит то, какой способ внедрения трендов выберет компания.

Заключение

Прогнозирование модных тенденций часто зависит от компании и, скорее всего, зависит от интуиции и личного вдохновения. Прогнозирование трендов считается движущей силой индустрии моды в определении новых модных тенденций в тканях, цветах и конструкциях.

В ходе исследования было выявлено, что существует недостаток информации об использовании и применении прогнозирования трендов в российской практике. Необходимо было изучить применение прогнозирования тенденций в современном дизайне и в розничной торговле на примере зарубежных ритейлеров.

В первой главе мною была описана методика прогнозирования модных тенденций на основе зарубежных источников и описанных практик тренд-бюро. Было установлено, что модный тренд - это совокупность многих явлений, в том числе событий мирового масштаба, глобальных проблем и поведенческих особенностей потребителей в fashion среде.

Вторая глава моей работы раскрывает методику промышленного прогнозирования на уровне цветов, материалов (в том числе принтов и графики) и конструкций. Также в этой главе были приведены результаты исследования по подтверждению проявления трендов в ритейле, что доказывает, что в зависимости от целевой аудитории бренда будет различаться выбор методики внедрения тренда в ассортимент.

Прогнозирование - это огромный ресурс, который помогает анализировать тенденции в индустрии моды. Модный аналитик должен объединить свои знания в области дизайна моды и истории с информацией о потребителях. Прогнозирование и адаптация трендов в продукте - это мощный инструмент, который имеет прямое влияние на продажи и увеличение прибыли компании.

Список использованной литературы

1. Гофман А. Б. Мода и люди. Новая теория моды и модного поведения. 3-е изд. СПб. Питер, 2004. 208 с.

2. Akhil Jk. Fashion Forecasting. Washington., Create space an Amazon company. 2015.168 p.

3. Brannon E.L. Fashion forecasting. New York., Fairchild publications, INC., 2000. 439 p.

4. Kim E., Fiore A.M., Kim H. Fashion trends: analysis and forecasting. New York. 2011. 192 p.

5. McKelvey K., Munslow J. Fashion forecasting. John Wiley & Sons., 2009. 232 p.

6. Reilly A. Key Concepts for the Fashion Industry. London. Bloomsbury Publishing., 2014. 152 p.

7. Sandra Keiser, Myrna B. Garner Beyond Design: The Synergy of Apparel Product Development. New York., Fairchild books. 2002. 607 p.

8. Scully K. Colour Forecasting for Fashion. London. Laurence King Publishing Ltd. 2012. 193 p.

9. Twine C. The use of trend forecasting in the product development process. Manchester., Metropolitan University., 2015. 322 p.

10. Периодические издания на русском языке

11. Богатырева А.А. Формирование модной тенденции как инструмент регулирования потребительского поведения // ТЕRRА ECONOMICUS, Том 9, № 4, Часть 2. 2011. 52-56 с.

12. Валиулина С.В. ОПЫТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МОДНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ // Вестник СГАСУ. Градостроительство и архитектура. № 3. 2011. 120-122 с.

13. Васильева Ж.В. Мода будущего: прогнозирование трендов // Вопросы культурологии. Москва. 2011. 81-86 с.

14. Виниченко И.В. Прогнозирование спроса в модной индустрии // International journal of applied and fundamental research №11. 2017. 140-142 с.

15. Виниченко И.В., Баландина Е.А. Потребительские предпочтения населения как исходная информация при проектировании одежды. Омск. 2011. 11 с.

16. Данилова О.Н., Зайцева Т.А. Адаптация методов прогнозирования в дизайне современного костюма // Территория новых возможностей. Вестник ВГУЭС. 2015. №1(28). 109-112 с.

17. Клочко И.Л., Метляева Т.В. Определение природы модного продукта // Фундаментальные исследования. № 8-2. 2014. 381-385 с.

18. Лагода О.М. К вопросу прогнозирования в дизайне и моде. в статье рассматриваются цель, принципы и процесс прогнозирования модных тенденций // Теорія та практика дизайну. Киев. 2012. 82-87 с.

19. Лебсак-Клейманс А.В. Долгосрочное прогнозирование моды на основании социологической модели циклических изменений // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2010. 24-33 с.

20. Новикова А.С. Работа тренд-бюро и специфика прогнозирования модных трендов // Качество и жизнь. 2014. 75-78 с.

21. Рыбакова С.Н. Прогнозирование в индустрии молодежной моды // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. 2010. 74-77 с.

22. Сагателян В.А. Культурантропологические теории изменения моды в системе культуры // Теория и практика общественного развития, 2013, № 5. 197-200 с.

23. Сафина Л.А., Тухбатуллина Л.М., Ибрагимова З., Газизова Н. Прогнозирование тенденций моды на примере одежды из натурального меха // Научный журнал «Костюмология», 2018 №1

24. Ames A. Fashion design for a projected future // Clothing and Textiles Research Journal. Т. 26. № 2. 2008. 103-118 p.

25. Cassidy T. Personal colour analysis, consumer colour preferences and colour forecasting for the fashion and textile industries // Colour: Design & Creativity, vol.1, No. 1, 2007, 1- 14 p.

26. Elnashar E.A. Fashion philosophy // Textile, Clothing, Leather & Technology. Egypt. 2018. 226-227 p.

27. Guedes M.G., Buest A. Fashion designer, fashion consumer, fashion learner // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. 1-6 p.

28. Hogg M., Oulton D. Predicting the Future: An Overview of the Colour Forecasting Industry // Design Journal, Volume 4, Issue 1, 2015. 18 p.

29. Ilieva J., Zlatev Z.D. Prediction of colors in fashion trends // Textile and garment magazine. Vol.3. 2018. 80-85 p.

30. Powers D. Thinking in trends: the rise of trend forecasting in the United States // Journal of Historical Research in Marketing, Vol. 10 Issue: 1. 2018. 2-20 p.

31. Rita A.A., Jeny U.M. Fashion Trend and Forecasting: Branding For a New Trend Name // Journal of Business and Management, Volume 20, Issue 5. Ver. II. 2018. 76-89 p.

32. Silva E.S., Hassani H., Madsen D.Ш., Gee L. Googling fashion: forecasting fashion consumer behavior using google trends. Soc. Sci. 2019

33. Vehvilдinen N. Trend Forecasting Underground Fashion. Metropolia University of Applied Sciences. 2013. 43 p.

34. Wiren J. Fashion Forecasting // Hope Sweden. 2008. 80 p.

35. Ziad Al-Halah, Rainer Stiefelhagen, Kristen Grauman Fashion forward: forecasting visual style in fashion. 2017. 13 p.

36. Периодические издания на японском языке

37. Комори М. Содзай аттэ но иро о консэпуто ни фассёнкай дэ ко:динэссён (Координация цвета и материала в мире моды). // Club Palette Vol.38. 2018. 6 с.

38. Окада Д. Гэндай но фассён торэдо со:дзо: мэканидзуму. Кядзуму рирон о тсу:дзитэ но итико:сацу (Механизм создания современной моды. Рассмотрение через диффузную модель К.Роджерса). Коти. 2015. 7 с.

39. Сато О. Хаяри но кэйсэй катэй (Процесс формирования моды) // Выпускной исследовательский проект университета г. Коти. Коти. 2017. 72-102 с.

40. Тотокава Я. Фассён ни окэру но явакури ни цуитэ (О роли цвета в моде). // Club Palette Vol.37. 2018. 9 с.

41. Фассён ёсоку дзёхо: (Прогнозирование в моде). 36-39 с.Фукуда Акира Апарэру сангё: но мирай. Кокунай апарэру кигё: но кадай то сусумубэки мити. (Будущее швейной промышленности. Проблемы по производству одежды и пути их решения). Токио., 2017. 16 с.

42. Кравченко Г.С. [Электронный ресурс]: Да будет тренд! Как рождается мода и формируются обувные тренды // SHOES REPORT. 2014. URL: https://www.shoes-report.ru/articles/dizayn/da-budet-trend-kak-rozhdaetsya-moda-i-formiruyutsya-obuvnye-trendy/

43. Кравченко Г.С. [Электронный ресурс]: Технология планирования закупок и ассортимента OPEN TO BUY // MODA HSE. 2018. URL: http://moda.hse.ru/blog/assortment/art1

44. Мартынова С. В. Методы прогнозирования тенденций моды // Молодёжь и наука: Сборник материалов VII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, посвященной 50-летию первого полета человека в космос [Электронный ресурс]. -- Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2011. URL: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2011/section232.html

45. Banks L.[Электронный ресурс]: How to Tell the Fashion Future? // The New York Times. 2013. URL: https://www.nytimes.com/2013/08/27/fashion/how-to-tell-the-fashion-future.html

46. Blalock M. [Электронный ресурс]: New Article Tackles Trend Forecasting: Should It Be Based on Data or Intuition? // Style caster. 2013. URL: https://stylecaster.com/fashion-trend-forecasting/

47. Dhanapal P., Anita S. [Электронный ресурс]: Fashion forecasting // Fibre2Fashion. 2017. URL: https://www.fibre2fashion.com/industry-article/83/fashion-forecasting

48. Gordon G. [Электронный ресурс]: What Lies Ahead: A Visual Story of Fashion in 2019 // Savoir Flair. 2019. URL: https://www.savoirflair.com/fashion/345421/fashion-trends-forecast-2018-2019

49. Hart K. [Электронный ресурс]: The future of fashion forecasting // Not just label. 2015. URL: https://www.notjustalabel.com/editorial/future-fashion-forecasting

50. Seto F. [Электронный ресурс]: How Does Trend Forecasting Really Work? // High snobiety. 2017. URL: https://www.highsnobiety.com/2017/04/05/trend-forecasting-how-to/

51. Thompson J. [Электронный ресурс]: How to Do Fashion Forecasting for Your Business // Chron. 2017. URL: https://smallbusiness.chron.com/fashion-forecasting-business-77616.html

52. Wallace E. [Электронный ресурс]: Is Trend Forecasting an Art or Science? // GARAGE MAGAZINE. ISSUE 15. 2018. URL: https://garage.vice.com/en_us/article/9kmgza/trend-forecasting

Размещено на Allbest.ru