时尚电商：如何分析搜索需求并预测趋势
时尚电子商务正在经历一个变革时期。品牌面临着来自消费者和市场力量的越来越大的压力，要求它们变得更加可持续、减少浪费，尤其是在快时尚领域。
因此：
一些品牌开始向顾客收取网购退货费用。
转售电子商务或“再商务”正在迅速发展并进入主流。
提醒用户做出更可持续的购买选择，更加节俭。
用户也不再使用谷歌进行发现，而是更多地使用亚马逊和 TikTok。
市场和消费者的这种转变意味着数据以及预测和监控买家行为变化的能力比以往任何时候都更加重要。鉴于我们可以从多个来源获得大量数据，我们现在处于监控需求变化和做出预测的最有利位置。
电子商务趋势分析的核心重点应始终是：
识别价值创造机会。
通知SEO（和一般营销）活动以获得最大影响。
创建更强大的消息传递，以便在正确的时间更好地满足用户的期望。
以下是我们如何通过有效利用搜索数据在电子商务时尚领域提供更多价值的一些示例。
多平台趋势分析
转售和租赁都是时尚界新兴的消费趋势。对于此示例，我将使用手提包作为数据源。用户在多个平台上购物，因此我们在进行电子商务趋势分析时不能只关注Google。
考虑其他购物和产品发现平台，例如亚马逊和 TikTok。为了简单地做到这一点，我们可以：取一组搜索词，在本例中为以“大手袋”为根主题时美国每月搜索量 (MSV) 排名前 50 的相关关键词。
编译 12 个月的 MSV 数据、TikTok 搜索趋势、eBay 和亚马逊搜索数据。
如果我们把这些数据作为一个整体来看，我们实际上可以看到，在谷歌搜索围绕“大手袋”的几个月下降的过程中，其他平台的搜索速度仍然较高（相对于平台搜索需求）。
然后，我们可以进一步深入研究这些数据，并查看“大型手袋”的其他修饰语，例如“奢侈品”或“特价”。查看四个不同产品发现平台的搜索需求数据还可以让您预测用户需求，同时考虑到目标市场中的用户可能不仅仅使用 Google 来发现产品。显示这一点的最简单方法是通过贝叶斯结构时间序列 (BSTS) 图：
您可以通过 Google Sheets 执行此操作，就像我在上面所做的那样，或者您可以按照此RStudio 预测指南，使用 RStudio 对不同范围和周期的流量图进行建模。
机会产品
使用相同的需求模型（使用一段时间内的数据），我们还可以在整个目录中识别“机会产品”。例如，假设您有一个专门从事奢侈时尚的电子商务网站。在这种情况下，您可以使用您的产品类别（或特定品牌）并对产品进行相互建模以查找需求相关性。这些相关性可以：
创造交叉销售和交叉推销的产品机会。
影响您的电子邮件和社交渠道。
用于影响有用的用户内容，例如风格和“穿搭外观”指南以获取附加值。
我们使用 Van Cleef & Arpels 品牌作为下面的数据示例。
我们预计所有四个产品类别的需求都会在 12 月/1 月左右出现增长，这与大多数奢侈品的季节性需求一致。
我们还可以发现，7月、8月和9月期间，Van Cleef & Arpels梵克雅宝耳环和项链的搜索需求出现了一个小高峰。9月份，手环的搜索速度也达到了峰值。
通过尽早了解相关产品趋势，时尚企业可以：
协调全渠道营销工作。
制作符合趋势的内容。
设置有针对性的广告。
与在品牌可能不具备强大影响力的平台（例如 TikTok 或 Instagram）上与产品吸引力产生共鸣的影响者合作。
切向搜索趋势
我想介绍的更好地使用数据的最后一个用例是识别时尚产品和切线搜索之间的趋势。一个很好的例子是探索运动服装和想要选择更健康生活方式的用户之间的关系。为此，我们需要将健身/运动服装搜索与同一用户受众可能正在搜索的无关主题（例如锻炼）叠加。
很快，我们可以看到，亚马逊和谷歌在 1 月和 2 月左右达到了健身/运动服装的峰值搜索速度（正如我们所了解的该主题的季节性趋势所预期的那样），然后在接近年底时再次出现一些上升。
当我们观察搜索锻炼和锻炼想法的用户时，我们发现 Google 和 TikTok 全年的搜索速度保持一致（与锻炼服装搜索相比）。
有了支持这一点的数据，我们可以证明跨多个平台创建内容和消息传递是合理的，这些平台全年都积极致力于吸引我们的目标客户，即使他们不处于购买高峰周期。我们以这种方式创造的积极品牌接触点越多，我们就越能建立信任，并有望建立品牌需求。这有助于影响 Google 在分配抓取资源时对域名/品牌的看法。切向趋势还可以扩展到其他产品用例、体育赛事、电视节目或影响购买者决策的其他流行文化和媒体元素。
电子商务势在必行：以搜索数据为主导的整体方法
不同的人群正在采用 TikTok 等平台来发现产品和信息并进行产品购买。TikTok 将电子商务视为增长点，并雄心勃勃地将其业务翻两番并实现 200 亿美元的销售额。这就是为什么作为一个时尚品牌，在分析搜索需求、研究关键词以及制定内容和消息传递策略时采取整体方法至关重要的原因。这种方法有助于建立强大的有机存在，并指导其他渠道保持一致的品牌信息。
原文链接:https://searchengineland.com/fashion-ecommerce-analyze-search-demand-forecast-trends-432710
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