私たちについて

WGSNの世界マクロトレンドは、データコンサルテーションと専門家によるレビューという厳格なプロセスから導き出されたもので、すべての予測の基礎となっています。

データソースWGSNは2,800のサードパーティグローバルデータソースを参照しています。

ソースの種類機関、NGO、メディアの情報源。

プロセスWGSNの予測を支える包括的なグローバル・マクロトレンドとシグナルを提供するため、これらの異種ソースからのデータをAIの助けを借りて三角測量する。

当社の長期消費者予測は、進化する消費者ランドスケープの複雑性を把握するために設計された独自のフレームワークによって支えられています。

フレームワーク WGSNは独自の商標フレームワーク、STEPIC™を使用しています。

データのブレンド STEPIC™は、6つの柱にわたって定量的データと定性的データを独自にブレンドして活用しています。

アウトプットこのフレームワークにより、業界にとらわれない長期的な消費者予測を行います。

製品予測は、5つの主要な独自データフィードをブレンドして生成され、専門家チームによって検証されるため、高い精度と市場適合性が保証されます。

ソーシャル： 複数のソーシャルメディア・プラットフォームにおける月間10万件以上の投稿を追跡する独自のソーシャル・シグナル・マップ。

センチメント： 特注の消費者調査と3,000万人以上の消費者クリックストリームパネル。

サーチデジタルマーケットプレイス、ソーシャル、検索エンジンにわたる5年以上のデータを独自の検索インデックスに統合。

棚：世界200以上の小売店における1万以上のブランドについて、毎日3億以上のSKUを追跡。

ショー： 25年間にわたる5m以上のキャットウォーク、トレードショー、ストリートスタイルの画像を独自の分類法でタグ付け。

アルゴリズムの評価：当社のデータサイエンティストは常にアルゴリズムを評価し、当社がサービスを提供する各業界やさまざまな市場のタイムラインに合わせて調整します。

精度：このプロセスにより、特定のトレンドカーブ予測において94%の精度*を実現しています。

専門家によるレビュー：アナリスト・イン・ザ・ループ "システムを使用して、これらの予測をセンスチェックします。

分析：250人以上の専門家が業界特有の分析と提言を重ね、様々な職種や市場に対して実用的でニュアンスの異なる予測を行います。

*WGSN Fashion TrendCurveのAIモデルは、複数のソースからのデータを組み合わせ、アナリストの専門知識によって強化された深い機械学習アルゴリズムを適用し、94％の精度でトレンド予測を生成します。