트렌드 기간

마지막 업데이트: 2022년 2월 19일 | 0개 댓글
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트렌드 기간


소비 트렌드 분석, 신제품 기획·소비자 복지 증진에 이바지해
“트렌드에 조급하기보다는 사회 변화와 현 위치 트렌드 기간 트렌드 기간 생각 더 중요해”


올해의 화두 ‘소확행’을 만든 서울대 소비트렌드분석센터의 트렌드 코리아 2018. 지난달 발간된 트렌드 코리아 2019는 ‘PIGGY DREAM’이라는 주제로 어김없이 내년 소비 트렌드를 예측했다. 과연 트렌드 코리아 2019는 2019년에 대한 ‘돼지꿈’이 될 수 있을지, 공저자 중 한 명인 서울대 소비트렌드분석센터(센터장 김난도) 전미영 연구위원을 만나 봤다.

오늘날 한국 사회의 두드러진 변화는 △미래 지향 관점에서 현재 지향 관점으로 △구매 중심 소비에서 경험 중심 소비로 △자기중심적 소비에서 사회고려 소비를 하는 사회로 바뀐 점이다. 전 연구위원은 “올 한 해 ‘소확행’이란 단어가 많은 관심을 받았는데, 이는 현재 지향 관점에 공감함을 의미한다”고 말했다. 또한, 오늘날 소비자는 외제차나 명품 등 상품에 집중하는 소비보다는, 여행이나 맛있는 음식 먹기와 같은 ‘경험’을 사는 소비를 많이 한다. 한편으로는 타인과 사회를 고려하는 소비가 두드러진 변화 중 하나다. 책에 제시된, 생존을 위해 친환경 소비가 필수라는 ‘필환경’도 같은 맥락이다.

이 같은 변화가 나타난 원인은 △기술 환경의 변화 △소비자 영향력 증대 △인구구조 변화 △저성장 경제환경 등이다. 기술 환경 변화로 정보 이용 방법이 바뀌었는데, 기존 4대 매체에서 SNS나 유튜브 같은 개인 매체로 바뀌며 소비자들의 정보접근성과 활용도가 커졌다. 이와 함께, 소비자의 영향력도 증대됐다. 소비자의 선택을 받지 못한 기업은 도태된다. 전 연구위원은 “과거 소비자는 기업이 일방적으로 생산한 제품을 구매했다면, 이제는 소비자의 구매 행동이 기업에 대한 선거권(dollar voting)과 같다”고 말했다. 또한, 1인 가구와 비혼(非婚)주의 증가에 따른 인구구조 변화도 영향을 미쳤으며, 과거와는 다른 저성장경제 환경도 한몫했다.

위와 같은 소비 트렌드 분석은 두 가지 측면에서 의의가 있는데, 기업의 신제품 기획에 방향성을 제시한다. 소비자 차원에서는 소비자 니즈가 기업의 활동에 반영돼 소비자 복지 증진에 이바지한다. 한편, 서울대 소비트렌드분석센터는 민간 차원과 기업 차원의 두 가지 방법으로 트렌드를 분석한다. 민간 차원은 ‘트렌더스 날’이라는 자체 조직을 활용한다. 전 연구위원은 “매년 트렌드에 관심 있는 일반인들을 모집해 다양한 분야에서 정보를 수집한다”고 말했다. 또한, 기업 컨설팅을 진행하며 얻은 결과도 분석에 활용한다. 전 연구위원은 “자동차, 전자제품, 화장품과 같은 다양한 업종의 신제품 기획이나 마케팅 전략 등을 컨설팅한다”며 “소비자 분석을 통해 발견한 인사이트를 많이 활용한다”고 분석 방법을 설명했다.

트렌드가 무엇이냐는 질문에 전 연구위원은 “트렌드를 유행과 혼동할 수 있는데, 트렌드는 유행이 아니다”라고 트렌드 기간 말했다. 트렌드는 지속성과 범위에 따라, △마이크로 트렌드 △패드(fad) △트렌드 △메가 트렌드 △문화(culture)로 나뉜다. 마이크로 트렌드는 3~5일의 가장 짧은 주기를 갖는다. 이보다 더 긴 1년 정도 지속하는 트렌드가 ‘패드’다. 패드는 ‘유행’이라 번역되는데, 패션 트렌드가 이에 해당한다. 보통 우리가 트렌드라고 알고 있는 ‘트렌드’는 3~5년 지속하는 현상을 일컫는다. 이보다 더 큰 트렌드는 10년 이상 이어지는 메가 트렌드다. 오늘날 한국 사회의 변화가 메가 트렌드에 해당한다. 트렌드의 끝은 문화다. 문화는 30년 이상 주기를 갖고, 세대 간으로 전수된다. 전 연구위원은 “업종에 따라 다른 트렌드 종류를 보고 어떤 트렌드를 좇아야 하는지가 중요하다”고 말했다.

ⓒ알라딘 제공

요즘 트렌드 서적이 ‘트렌드’다. 이에 대해 전 연구위원은 “사회를 읽으려 노력하는 책들이 많이 나오는 건 좋은 현상이다. 트렌드 서적은 사람들이 사회에 관심 가지며 이해하도록 한다”고 말했다. 다만, 트렌드를 꼭 알아야 한다고 부담 가질 필요는 없다. 전 연구위원은 “오히려 너무 앞서가 타이밍이 맞지 않아 실패한 경우가 많다”며 “남들보다 빨리 가야 한다거나 사회 변화를 읽지 못하면 뒤처진다는 강박관념을 가질 트렌드 기간 필요는 없다. 중요한 것은 사회 흐름과 스스로 위치를 생각해보는 것”이라고 제언했다.

전미영 연구위원

전미영 연구위원

트렌드 기간

– 서울에서 유일하게 개최되는 전문 전기차 전시회

02. EV마케팅을 위한 최적의 시기

– 2022년 가장 먼저 개최되는 전기차 전시회

– 가장 빠른 마케팅을 통한 이슈 선점 및 홍보 극대화

03. 미래 자동차의 모든 것

– 올 한해 트렌드를 주도할 EV 시승

– 완성차, 충전인프라, 전장품, 관련용품, 인프라 및 서비스, EV생활용품 등 다양한 EV관련 전시품목

– 지자체 보조금, 홍보관 및 설명회

EV 360 컨퍼런스

  • 행사기간2022-03-17~03.17
  • 행사장소그랜드볼룸

EV 에코랠리

  • 행사기간2022-03-18~03.19
  • 행사장소코엑스 남문광장

EV 에코랠리 - EV6

  • 행사기간2022-03-18~03.19
  • 행사장소코엑스 남문광장

배터리 x EV 투자세미나

  • 행사기간2022-03-18~03.18
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EV KIDS 코딩스쿨

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  • 행사장소A홀 On Stage

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    트렌드 기간

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    retail count

    • - 유동인구·방문객수에 의한 매장 유입률 및 구매전환율 분석.
    • - Analyze the Store Draw Rate (Entrance ÷ Outside Traffic) and the Conversion Ratio.
    • - 프로모션 집객 인원을 측정 하여 마케팅 비용 집행의 성과를 분석.
    • - Analyze the Performance of Marketing Promotion by checking the Visit Trend Change.
    • - 매장의 요일별 피크 타임 파악 으로 효율적인 인력 운영에 활용.
    • - Optimize Staff Working Time based on the Peak Time Analysis by Day.
    • - 샘플링이 아닌, 방문객의 전수 조사 에 따른 높은 데이터 신뢰성.
    • - Highly reliable Data, not by sampling, but by Full-Counting of all Visitors.

    Counting

    Counting

    지나가는 트렌드 기간 사람들 중 얼마나 많은 고객이
    매장을 방문했나요?

    How many Pedestrians on the street have visited the store?

    유동인구대비 매장 방문 유입률을 분석하여
    매장 운영 상황을 진단하고, 개선방안을 제시합니다.

    RetailTrend analyzes inflow rate to the store compared to the floating population, diagnoses current store operation, and suggests improvement.

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    Retail Heatmap

    • - 면적 대비 방문객의 통행량이 고르게 분포되도록 매장의 레이아웃을 최적으로 재배치 하여 매출 향상 에 기여.
    • - Improve Sales by Optimally Rearranging the Overall Layout, so that Visitor's Traffic is distributed evenly.
    • - 과도하게 혼잡한 영역이나 통로를 넓혀 전체적인 통행이 원활 하도록 개선
    • - Improve Overall Traffic by Widening very Crowded Areas or Aisles.
    • - 관심도 분포에 따라 매대와 상품 배치를 최적화 시키고, 주요 관심 포인트에 직원을 집중배치 하여 효과적으로 구매유도.
    • - Effectively Boost Sales by Optimizing the Layout of Displays and Products according to the Dwell-Time Distribution,
      and by Focusing Staffs on Key Dwelling Points.
    • - 존 트래픽으로 이상 상황이 파악된 매대에 대해 상품단위로 상세 원인 분석.
    • - Detailed Analysis per Product in case of Abnormal Behavior identified by Zone Traffic.

    Counting

    Counting

    Retail Traffic

    • - 특정 매대 및 코너∙공간의 유입객수∙유입률∙평균체류시간을 정량적 으로 분석.
    • - Quantitative analyze Visitor's Visits, Draw Rate and Average Dwell Time in each zone.
    • - 매출과 연동하여 특정 매대별로 구매전환율 분석 가능.
    • - Able to Analyze the Conversion Ratio per Zone, compared to sales of each zone.
    • - 체류시간에 의한 필터링으로 직원의 중복 카운팅 방지.
    • - Prevent Staff from being counted, filtered by the Dwell Time.
    • - 정량화된 데이터 통계에 근거하여 매대별 유입객 추세 및 구매전환율 비교.
    • - Compare Visitor's Traffic Conversion Ratio per Zone based on quantified Data Statistics.
    • - 정규화된 일일 유입률을 기준으로 동일 상품군의 매대별로 매장간 성과 비교.
    • - Compare the Traffic per Product Category across All Stores based on normalized Draw Rate.
    • - 매장간 매대별 상세 비교를 통하여 레이아웃 및 상품 구성의 최적화로 매출 향상.
    • - Effectively Boost Sales by Optimizing the Layout of Displays and Products accordingly.

    Counting

    Retail Flow

    • - 매장 출입구부터 구석까지 방문객의 전체적인 유동을 직관적으로 파악 가능.
    • - Intuitively understand the Entire Flow of Visitors from the Store Entrance to the Corners.
    • - 리뉴얼 시, 매장 전체에 방문객 유동이 균일 하게 퍼질 수 있도록 설계에 반영.
    • - When Renewing a Store, able to spread the Visitor Flow uniformly throughout the floor.
    • - 사각 지역 에서 동선의 병목을 개선 하고 유입을 늘려 면적당 매출 효율 향상.
    • - Increase Sales per Area by improving Bottlenecks of Visitor'트렌드 기간 s Paths toward Blind Areas.
    • - 방문객이 선호하는 동선 을 찾아 최적의 이벤트 위치 선정.
    • - Find 트렌드 기간 the most Preferred Path for Visitors so as to choose the Best Place for a New Promotion.
    • - 매장 리뉴얼 전후 에 방문객 동선에 대한 계획대비 성과를 비교 평가.
    • - Evaluate the Performance against a plan for Visitor's Paths before and after a Store Renewal.
    • - 특정 구간의 동선 변동폭 이 설정된 밴드를 트렌드 기간 비정상적으로 이탈하면 감지하여 알림.
    • - Detects and notifies when a section of Flow Fluctuation abnormally exceeds a Specified Band.

    Counting

    매장 레이아웃이 고객의 동선에 최적화 되었나요 ?

    Is the Store Layout optimized for Customer's Circulation?

    입구에서 각 통로로 이동하는 방문객 비율을 분석하여 고객의 동선에 최적화된
    레이아웃 및 상품 배치로 만족스러운 쇼핑 경험을 제공합니다.

    By analyzing the 트렌드 기간 percentage of visitors traveling from the entrance to each aisle, it provides a satisfying shopping experience with layout and product placement optimized for the customer's circulation.

    Floor Plan Flow Map

    Counting

    매장을 방문한 고객의 이동패턴을 알 수 있나요 ?

    Can I see the patterns of customers who visited my store?

    매장 전체 동선의 흐름을 분석한 객관적인 데이터로 고객의 이동패턴을 트렌드 기간 파악하여
    매장 운영의 효율성을 높입니다.

    By analyzing the flow of the entire shopping area, you can understand the customer's 트렌드 기간 movement patterns with objective data and improve the efficiency of the store operation.

    트렌드 기간

    대권후보 지지율이 여론조사마다 들쑥날쑥하는 상황에서 더불어민주당 이재명 대선후보 지지자들이 구글 트렌드에 주목하고 있다. 최근 여론조사 결과 이 후보와 국민의힘 윤석열 대선후보 간 지지율이 박빙을 기록 중이지만 빅데이터를 통한 중장기 추세를 보여주는 구글 트렌드를 분석할 경우 어떤 후보의 당선 확률이 높을지 예측할 수 있다는 가능성에서다. 구글 트렌드는 특정 기간 구글 검색량을 수치화한 데이터로, 이번 대선의 경우 경합 중인 윤석열 국민의힘 후보와 이재명 후보를 구글 사용자들이 얼마나 검색해봤는지 데이터양을 알 수 있다.

    지난 2월 17일 구글 트렌드에 따르면, 2월 13일부터 일주일간 이재명 후보 검색량은 83, 윤석열 후보의 검색량은 77을 기록했다.(18일과 19일의 값은 포함되지 않은 잠정치) 이는 직전 조사기간인 2월 6일부터 2월 12일까지 이 후보가 75로 54의 윤 후보를 크게 앞섰던 상황에서 격차가 줄어든 수치다. 국민의힘 경선이 치러진 지난해 10월 말과 11월 초까지를 제외하면 이 후보는 구글 검색량 측면에서 꾸준히 윤 후보를 앞서왔다. 작년 10월 말 이후 윤 후보가 트렌드 기간 이 후보를 검색량 측면에서 따라잡은 적은 한 번도 없었다. 두 사람의 격차가 줄어들기 시작한 것은 최근 들어서다.

    구글 트렌드는 2020년과 2016년 미국 대선 결과를 정확히 예측해냈다는 점에서 주목받았다. 2016년 대선 당시 대부분의 미국 현지 여론조사에서는 힐러리 클린턴 민주당 후보의 승리를 점쳤는데, 결과는 도널드 트럼프 공화당 후보의 승리였다. 당시 여론조사 결과와 달리 구글 트렌드는 꾸준히 트럼프 대통령 후보의 승리를 예측했었다.

    민주당에서도 미국의 사례를 들어 이재명 후보의 대선 승리 가능성이 높다고 주장하고 있다. 송영길 대표는 지난 2월 9일 한국일보 인터뷰에서 “구글 트렌드 빅데이터가 지금처럼 여론조사가 들쑥날쑥할 때는 유용한 판단 근거가 된다”며 “지금 구글 트렌드 빅데이터는 이재명 후보가 압도적으로 높다. 그래서 저는 이긴다고 본다”고 말하기도 했다.

    일부 전문가 역시 비슷한 설명을 한다. 김형준 명지대 교수는 “2016년 미국 대선 당시 ‘샤이 트럼프’가 판세를 뒤집은 것처럼 이번에도 잡히지 않을 뿐 ‘샤이 이재명’은 있는 것으로 파악된다”며 “여론조사에서도 이기고 빅데이터상에서도 이기면 대세라고 보겠지만 그렇지가 않다”고 말했다.

    다만 일각에서는 구글 트렌드를 우리 정치 현실에 직접적으로 적용하는 데에는 한계가 있다는 주장도 한다. 미국과 우리나라는 구글을 사용하는 패턴과 연령층, 연관된 소비 양상이 다르기 때문이다.

    반면 구글 트렌드뿐만 아니라 국내 여타 빅데이터 조사기관의 결과값에서도 꾸준히 이재명 후보가 앞서왔던 만큼 빅데이터상으로는 이 후보의 우세가 크게 틀리지 않다는 분석도 있다. 김형준 교수는 “타파크로스, JTBC빅데이터랩 등 국내 빅데이터 조사기관 역시 구글 트렌드 결과값과 크게 다르지 않다”며 “마지막에 투표장에 가는 사람은 결국 관심이 있는 사람들이 가는 것이기 때문에 실제로는 지금도 혼전 양상이라고 본다”고 말했다.

    한국패션산업협회는 산업통상자원부의 지원으로
    2011년부터 국내 패션 브랜드의 비즈니스 판로개척을 위해 국내 패션 수주 전시회를 개최하고 있습니다.
    이에 동 전시회를 귀 브랜드의 비즈니스 창출의 장으로 적극 활용하시기 바랍니다.

    • 패션 브랜드 최고의 마케팅/세일즈 수단인 “트렌드페어”한 장소, 짧은 시간동안 많은 바이어와의 만남 가능
      새로운 시장 개척 및 최신정보 조사, 네트워킹 구축을 위한 효율적 마케팅 장임
    • 국내 수주 전시회 개최 현황(2011~2021)2011~2018 : 인디브랜드페어(B2B)
      2019 : 트렌드페어/K패션오디션(B2B2C)
      2020 : 온택트 트렌드페어(B2B2C)
      2021 : 트렌드페어(B2B2C)

    패션브랜드와
    국내외 바이어와의 연계를 통한
    비즈니스 판로개척

    패션 및 관련 산업군과의 협업을 통한
    새로운 비즈니스 발굴
    동반 성장 촉진

    4차 산업혁명시대를 이끌
    ICT 기반의 패션 X 테크 신시장
    모델 제안 및 확산

    * 2019 트렌드페어 성과 : 내수 18억, 수출 275만불
    * 2020온택트 트렌드페어 성과 : 시청뷰수 : 165,648회 / 소비자판매 90백만원
    * 2021 트렌드페어 성과 : 유통입점 150건, 위탁계약 21건, 수출 21건, 협업 25건 등 250건


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