WGSNでは、マクロ、消費者、製品の各レベルで最高品質のトレンド予測を行うため、広範な独自データと第三者データ、社内フレームワーク、専門家による分析を組み合わせた多層的かつ独自の手法を採用しています。
方法論の証明ポイント
マクロトレンド
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。
消費者行動とライフスタイルのトレンド
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。
製品予想
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。
独自のデータフィード
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： 28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。
精度と検証
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TrendCurve予測において高い精度*が実現されます。
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の「Fashion TrendCurve」AIモデルは、複数の情報源からのデータを統合し、アナリストによる専門的知見を組み込んだ高度な機械学習アルゴリズムを適用することで、高精度なトレンド予測を生成します。
当社では、以下のことが可能です。
リスクの低減
エラーの可能性が最小限の場合、リスクの軽減は不可欠です。WGSNは、初回から正しい結果を出すための明確さと自信を提供し、コストのかかるミスを回避し、より良い決断を下し、最も価値あるチャンスを的確に捉えるお手伝いをします。
自分の考えを検証する
WGSNは、戦略的予測、データ分析、専門的な業界知識を組み合わせ、お客様のビジョンが正しい方向に向かっていることを確認します。WGSNの予測は、新たなトレンドを実行可能な戦略に変え、ステークホルダーを早期に団結させ、チーム全体の賛同を確保し、アイデアを迅速に結果につなげます。
自信を持って決断する
データに基づいた厳密な予測により、貴社の顧客が求める商品を形成するトレンドを特定し、それに基づいた行動を取ることができます。