저는 이번에 옷을 파는 것을 목표로 잡고!
상문님이 알려주신 방법을 고대로~ 적용해봤습니다 ㅎㅎ
1.네이버 데이터랩으로 데이터 모으기 → GPT, 구글 트렌슬레이트로 정리
유행이 휙휙 바뀌는 패션산업 특성상 3년치의 자료를 뽑았고(귀찮아서 아닙니닷 하핳)
일단 겨울에 판매할 상품을 찾기위해, 각 연도별 12~3월까지의 데이터를 모았습니다.
처음에는 2023년에는 12월 데이터가 없어, 이를 대신하여 11월 데이터를 포함했는데요. 11월 데이터를 포함해서 분석해달라고 하니까 이 친구가 잘 못알아들어서, 데이터에서 11월 자료는 아예 빼고 재요청했습니다. 2023년만 11월 자료가 있으니 잘 파악을 못하는 것 같아요.(데이터의 통일성에서 벗어남…? 단순히 제 추측…ㅋㅋㅋ)
2.GPT 데이터 분석
당장 12월에 팔 제품을 찾기 위해 선택한 데이터(2021년, 2022년 12월과 1월 데이터만 사용해달라고 함)를 기반으로, 2023년 12월에 판매하면 좋을 아이템을 추천해달라고 했습니다. (근데 GPT로 분석하는 거 오류가 왜이렇게 잘나죠..?)
참고로 저는 네이버에서 데이터를 모을 때 20-60위까지의 데이터를 모았거든요. 조금 더 소형 키워드로 들어가고 싶어서요! 그래서 위의 1-20위까지의 순위는 실질적으로 20-40위의 순위입니다!
여튼 이렇게 뽑아준 데이터를 보니 ‘브랜드’가 참 많습니다.
브랜드 제외하고, 제가 할 만한 것들을 뽑아보니, 니트조끼와 여성용 조거팬츠가 눈에 띄더라고요!
이번에 데이터 분석을 하면서 느낀 건, 영어로 번역해서 하니 번역이 너어어어무 이상해서, 한글로 된 엑셀파일에서 다시 찾아보는 두 번의 수고로움이 있었거든요. 다음에는 한글로 요청을 해봐야겠어요!(한글 폰트를 같이 올려주면 인식을 한다고 하더라고요!)
다만 키워드를 뽑으며 약간 고민인 지점은 “패션”이라는 카테고리 특성상 이렇게 찾은 키워드를 적용해도 괜찮을까? 라는 부분…! 고로 검증작업도 필요할 것 같긴 해요!
3.그래프를 가만히 보자하니…
위 그래프는 제가 3개월치 그래프를 가져온건데요.
데이터를 손 크롤링 하며 느낀 게 그래프의 파동이 거의 동일하고, 마우스를 갖다대보니 최고점은 대부분 일요일, 최저점은 대부분 금요일이더라고요. 그 외 대체로 높은 지점에 있는 건 월, 수, 토였는데요!
고로 마케팅을 하거나 라이브커머스를 한다면 일요일 판매를 1순위로 노리고 하면 좋겠다고 생각했습니다. 😀
다음번엔 찾은 키워드를 바탕으로 소싱을 해보겠습니당ㅎㅎㅎ!
