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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2304(2주차)2025.05.091. 여성복 시장 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 원피스와 재킷의 판매가 증가하고 있는 반면 니트, 카디건, 베스트 등 니트류의 판매율은 서서히 감소하는 추세입니다. 상의 아이템이 전체 판매의 47.6%로 가장 높은 비중을 차지하고 있습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 상의 47.6%, 팬츠 17.5%, 아우터 13.4%, 원피스 13.4%, 스커트 8.1% 순으로 나타났습니다. 상의 중에서는 티셔츠가 24.2%로 가장 높은 비중을 차지했고, 팬츠 중에서는 데님팬...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2302(2주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 2월 2주차 패션 빅데이터 트렌드 레포트에 따르면, 졸업식, 발렌타인 데이 등 다양한 행사로 인해 단정하면서도 여성스러운 옷들이 인기를 끌고 있습니다. 아우터 카테고리에서는 밝은 컬러의 카디건과 재킷이, 원피스 카테고리에서는 단정한 무드의 미니 원피스와 플라워 롱 원피스의 판매가 증가했습니다. 상의 카테고리에서는 니트보다 티셔츠의 판매량이 많았으며, 하의 카테고리에서는 캐주얼한 데님 팬츠와 여성스러운 A라인 실루엣의 스커트 중심으로 판매되고 있습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서 빅데이터...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(3주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 품목 중 티셔츠가 25.5%로 가장 높은 판매 점유율을 보였습니다. 팬츠 품목 중에서는 데님팬츠가 14.0%로 가장 높은 비중을 차지했습니다. 전반적으로 다양한 실루엣과 소재, 화사한 컬러의 팬츠 아이템이 인기를 끌고 있습니다. 또한 의류 속성별로는 체크, 레터링, 스트라이프 패턴이 상위 트렌드로 나타났으며, 컬러는 블랙, 아이보리, 베이지 등이 인기를 끌고 있습니다. 소재 면에서는 폴리에스터와 코튼이 주를 이루고 있으며, 디테일로는 밴딩, 크...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2305(2주차)2025.05.091. 여성복 쇼핑 패턴 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 기온이 올라가면서 여름 시즌까지 활용도 높은 티셔츠와 원피스의 판매량이 증가했습니다. 지난 주 증가세를 보였던 니트의 판매량은 감소했습니다. 아이템별 판매 점유율은 상의가 가장 높고, 팬츠, 아우터, 원피스, 스커트 순으로 나타났습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 다음과 같습니다. 상의 48.9%, 팬츠 18.1%, 아우터 13.6%, 원피스 13.3%, 스커트 6.1%. 3. 의류 세부 아이템별 판매 점유율 의류...2025.05.09
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
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4차 산업혁명 시대의 제조업 혁신: 삼성전자의 경영생산 전략과 생산 형태 분석2025.01.091. 삼성전자의 경영생산 전략 삼성전자는 4차 산업혁명의 흐름을 이해하고 선도하기 위해 글로벌 스마트 팩토리를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전 세계 공장 간의 연결성을 강화하고 생산 데이터를 실시간으로 분석하여 생산 효율을 극대화하고 있습니다. 또한, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자동화 기술 등 첨단 기술을 적극적으로 도입하여 스마트 생산환경을 조성하고 있습니다. 삼성전자는 다양한 제품 라인업을 구축하여 시장의 다양한 수요에 빠르게 대응하고 있으며, 신제품 출시 주기를 단축하고 효율적인 생산 계획을 수립하여 빠른 시장 ...2025.01.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 마스크 착용 의무 해제로 인해 작년 동기 대비 판매량이 약 24% 증가했습니다. 의류 품목별 판매 점유율은 상의가 48.1%로 가장 높고, 팬츠 18.9%, 아우터 14.7%, 원피스 10.7%, 스커트 7.6% 순으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 베이직 후드집업, 베이직 카디건, 니트 카디건 등의 아우터와 베이직 티셔츠, 캐주얼 티셔츠, 베이직 니트 등의 상의가 인기를 끌고 있습니다. 패턴별로는 체크, 레터링, 스트라이프 등이 상위 트렌드를 이...2025.05.09
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CCMS(Consumer Complaints Management System)에 대해 설명하시오.2025.01.241. CCMS(Consumer Complaints Management System)의 개념과 기능 CCMS는 소비자가 제기한 불만 사항을 관리하는 시스템으로, 기본적으로 소비자의 불만 접수, 처리, 해결, 분석 등의 기능을 포함하고 있다. 이 시스템의 주요 목적은 소비자가 경험하는 불편함이나 불만을 신속하게 해결하고, 이를 통해 기업의 서비스 품질을 개선하는 데 있다. 또한, CCMS는 기업이 소비자의 요구 사항을 보다 명확히 이해하고, 이를 서비스 개선에 반영함으로써 고객 만족도를 높이는 데 기여한다. 2. CCMS 도입의 필요성...2025.01.24
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인스타그램 수익창출 쉽게 배우기2025.01.241. 마케팅 퍼널 마케팅 퍼널은 잠재고객이 유입되어 구매까지 진행되는 일정한 단계와 경로를 의미합니다. 신규고객 유치와 유치를 위한 마케팅 전략에서 매출이 발생하는 과정을 분석하고 이해할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 콘텐츠의 시장 반응도를 파악할 수 있으며, AARRR 모델을 활용하여 획득/유입, 활성화, 재방문, 수익, 추천 등 각 단계별 전략을 수립할 수 있습니다. 2. 로컬 마케팅 로컬 마케팅의 목적은 지역 기반 고객을 확보하는 것입니다. 네이버 플레이스, 당근마켓 등의 플랫폼을 활용하여 비즈니스 프로필 세팅, 광고 집행,...2025.01.24
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빅데이터 분석 적용사례 조사2025.01.241. 마케팅 분야의 빅데이터 활용 최근 기업들은 소비자의 행동 패턴을 예측하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하기 위해 빅데이터 분석을 적극 활용하고 있습니다. 아마존은 소비자의 구매 기록과 검색 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 상품 추천 시스템을 운영하고 있으며, 이를 통해 소비자 만족도를 크게 향상시키고 매출 증가에도 기여하고 있습니다. 2. 의료 분야의 빅데이터 활용 의료 데이터는 그 양과 복잡성이 매우 방대하여, 이를 단순히 사람의 판단만으로는 효율적으로 분석할 수 없습니다. 하지만 빅데이터 분석 기술을 활용하면 환자의 병력, 유...2025.01.24
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