Взгляд со стороны: Разбираемся с научными данными о моде на кофейной гуще

Что должен сделать бренд, чтобы завоевать лояльность миллениалов и поколения Z?

В PreciseTarget мы использовали технологии машинного обучения, чтобы проанализировать более 5 миллиардов транзакций покупок, охватывающих более 2300 модных брендов.

Анализ ясно показывает, что молодые потребители переключаются на другие бренды, хотя маркетологи часто неправильно понимают этот признак. Эти два поколения — вместе взятые, Gen Zennials — являются продуктом непрерывных социальных сетей, алгоритмически разработанных для трансляции чего-то нового, необычного и часто шокирующего каждый раз, когда они берут в руки свои телефоны.

Социальные сети создали класс искателей новизны, которые постоянно ожидают чего-то нового и непохожего на других. Они не испытывают неприязни к вам, им не нравится, что вы не новичок. Прежде чем списывать их со счетов как постоянных клиентов, вы должны знать, что они отличаются исключительной лояльностью. Они верны своим личным вкусам. В их гардеробе может быть семь джинсов разных марок, но каждая пара будет удивительно похожа на другие. Наш анализ сосредоточился на 20-30 характеристиках продукта, таких как цена, размер, цвет, ткань, стиль, которые делают продукт уникальным. Это показало, что молодые потребители редко выходят за рамки своих устоявшихся вкусов. Если посмотреть в целом, то выяснилось, что вкусы потребителей удивительно стабильны с течением времени. За три года мы практически не заметили изменений во вкусах на индивидуальном уровне. Мы занимаемся обработкой данных, а это значит, что наша гипотеза о лояльности к вкусам должна была быть проверена. Мы выбрали три категории, в которых наблюдался особенно высокий процент отрицательных отзывов брендов: верхняя одежда, обувь и спортивная одежда. Наш предварительный анализ показал, что потребители, скорее всего, выберут другой бренд в следующий раз, когда совершат покупку в этой категории.

Мы сотрудничали с крупным ритейлером в ходе тестирования, в ходе которого было проведено машинное обучение нового набора из 1 миллиона транзакций. Что мы увидели? Их молодые покупатели действительно меняли бренды, но оставались верны своим вкусам. Насколько верны? Восемьдесят шесть процентов остались при своем мнении о верхней одежде, 96 процентов — об обуви и 91 процент — о спортивной одежде. Вывод: молодые потребители модной одежды удивительно последовательно демонстрируют два типа поведения: они целенаправленно меняют бренды и невероятно последовательны в выборе новых брендов, которые похожи на их предыдущий бренд.

Кстати, мы также узнаем, что таргетинг, основанный на вкусовых предпочтениях, обеспечивает наилучшую эффективность рекламы. Помимо смены бренда, мы были вынуждены глубже изучить поведение будущих покупателей. Поведенческое исследование показало, что молодые покупатели хотят взаимодействовать, но на своих условиях. Поколение Z предпочитает совершать покупки в магазинах, хотя они хотят, чтобы в этом им помогал мобильный телефон, а не продавец. Жалобы на то, что анонимные посетители магазина “устраивают показы”, — это вчерашний день. Они также относятся к поколению, на которое оказывают влияние. По данным Adweek, 70% из них подписаны на влиятельных людей в Интернете, а 52% доверяют им, даже если знают, что бренд платит им за это. Возможно, вашим будущим чат-ботом будет управлять платный влиятельный человек. Если вы пойдете по этому пути, убедитесь, что ваш влиятельный человек хорошо разбирается в том, использует ли ваш бренд экологически чистые материалы, соблюдает ли трудовые нормы и использует ли в рекламе реальных людей. Ваш новый клиент лоялен к вкусу, зависит от мобильных устройств и социально ответственен.

Что это значит для брендов? Музыкальная индустрия пережила апокалипсис покупной музыки, и, несмотря на прогнозы о ее крахе, люди слушают больше музыки, чем когда-либо. Просто они делают это по-другому. Они используют приложения на базе искусственного интеллекта, такие как Spotify, которые используют машинное обучение для понимания музыкальных вкусов потребителей. Искусственный интеллект транслирует информацию в наушники. Розничная торговля переживет аналогичную волну преобразований. Ваши новые клиенты также будут носить одежду и обувь, но покупать их будут по-другому. Ваши маркетинговые системы не будут сегментировать их по демографическим показателям, скорее, вы будете сегментировать покупателей по их вкусам, приобретенным с помощью машинного обучения. Влиятельные люди станут важным источником информации, вытеснив роль вчерашнего модного показа.

А ваш будущий сайт электронной коммерции, управляемый ИИ, будет выглядеть и персонализироваться с помощью ИИ, как Spotify. Молодые потребители будут рады более тесным цифровым отношениям с вами. Роб Макговерн (Rob McGovern) — главный исполнительный директор и основатель PreciseTarget, компании, занимающейся обработкой данных для розничной торговли, которая помогает брендам и розничным торговцам устанавливать контакты с их наиболее ценными клиентами. ПОДРОБНЕЕ ОТ WWD:

Взгляд со стороны: Дэвид Махони из Halston и Norton Simon.

Взгляд со стороны: Мода прокладывает путь к углеродной нейтральности

Взгляд со стороны: Возрождение моды в Нью-Йорке