「(ZOZOが扱う様な)ファッションはデータとの相性が良い」のは当たり前

ZOZOもファッションも知らない人間の感想文だけど.

ファッションはデータとの相性が最もいい?ZOZOのデータサイエンスアドバイザーに聞くデータ活用の鍵 – fashionsnap.com

を読んで,まずは標題の様に思った.ファッションに興味は無いし,詳しくもないが,ファッションというのは自然発生的に生じるものではなくて,トレンドカラーが決められ,その色に基づいて素材やデザインが展示会やらなんたらコレクションといった形で発信され,ファッション誌を通じて情報が発信,共有されていく.つまり,ファッションというのはモデルドリブンであって,非常に演繹的なパラダイムの下で形作られる.言い換えれば,ファッションというのは,ファンクションジェネレータで作られた信号と同じで,現実の信号(観測データ)というのは,ノイズまみれ,もっと云えばノイズが入っているのかどうかも分からない信号を,事前情報に基づいて仮定を置いたり,或いは事前情報を一切考えずに処理したりと,データを使える様にする事が最も難しい(そして差が出る)所になるが,ファッションというのは綺麗なデータなので,7割8割終わっている様なもの.「ファッション」の性質上,入力の時点でセグメンテーションとターゲッティングはできている様なものなので,後はポジショニングの為に,バイラルマーケティング,インフルエンサーマーケティングを考えて,期待利得を最大化する為にはどうするかをデータドリブンに処理をするだけ.

勿論,実際にはそこまで単純な話ではないし,ハイブランド,ローブランド,ファストファッション等々,入力(扱うデータ)の質によって,考え方は異なるだろうし,例えば上記はハイブランドではそうだけど,(ZOZOってファストファッションを扱っているのか知らないけど)ファストファッションの場合はノイズも考慮すべきだろう(欲しいから買うのではなく,安いから買う,必要だから買う;『出先でパンツが破れて仕方なく最寄りのユニクロやイオンでパンツを買う』みたいな).そして,ファストファッションの場合,質的な変化(コンセプトドリフト)も容易に起こる(例えばワークマンなんか,「手軽さ」という価値基軸で評価されていたものが,今はある種のブランド化している).

まあ,究極的には,「データとの相性が悪いセクターなんて無い」と考えるが(データに対する捉え方の問題とそもそもの必然性の問題),確かにファッションというのは目的が明確で,(そしてZOZOの様にハイブランドを扱っていると;ZOZOを利用した事が無いので勝手なイメージだが)ノイズの少ない綺麗なデータが得やすいだろうなと思った.例えば「食品」と比べると,食品はどうしてもマス化してしまうだろうし,そうするとどうしても期待利得を最大化するよりも,機会損失を最小化する方向が考えやすいだろうなと.

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