25年春夏欧洲
女装趋势洞察
卖家选品指导手册
亚马逊xWGSN
仅供参考
目录
01方法论
0225年春夏趋势
04关键要点
05款式精选
03品类洞察
03.1总览
03.2行业预测
03.3色彩洞察
03.4印刷图案
03.5面料洞察
03.6关键新兴款式
03.7各国风格趋势
03.8关键细节
06附录
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WGSN方法论:小结
25年春夏女装趋势洞察
货架数据预测性分析WGSN独家洞察定制化二手数据研究包括:
所有数据均来自于2022年3月1日至7月
31日和2023年3月1日至7月31日期间,从
英国、德国和西班牙地区选定零售商网站
*收集的电商零售数据。分析基于所收集
的产品数据。类别和子类别是基于
WGSN货架数据分类法。
WGSN的预测分析模型由WGSN数据
集(包括货架数据和社交媒体数据)提
供支持,用于对趋势进行分类和预测,
平均预测准确率超过90%。
该模型应用统计技术对5年的历史数
据进行分析,从总产品组合中提取潜在
趋势,并用于预测未来12至24个月的
趋势走向。
来自的洞察,包括:
2025年春夏主打单品报告
2025年春夏核心单品报告
2025年春夏设计
2025年春夏色彩方向
2025年春夏产品预测
2025年春夏材料报告
欧洲贸易展会及全球时装秀分析
WGSN图像、印花和CAD资料库
WGSN时尚专家观点和未来洞察
品牌和零售商的营销、社交媒体和产
品计划审核
欧洲地区产品评审
针对趋势美学、产品、细节和材料的
定制图像研究
*
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WGSN预测分析方法论
WGSN预测分析分类图表
WGSNpredictiveanalyticsclassificationtable
?WGSN的预测分析模型应用尖端的机器学习算法,结合
独有数据库,能够对趋势进行分类和预测,准确率超过
90%。
Flat
?该模型应用自然语言处理、计算机视觉图像识别和时间
序列预测等统计技术,对5年的历史数据进行分析,从类
别总产品组合中提取潜在趋势,计算出完整库存指数。
然后,该指数用于预测未来12至24个月的趋势走向。
?模型输出的结果由我们的全球趋势专家团队进行审阅和
情境化处理,以确保考虑到所有存在外部因素的影响。
?每个趋势都会根据其在未来12-24个月的生命周期阶段
进行统计分类。
?除了这些预测之外,我们还会单独分析关键数据,以便理
解和发现趋势背后的驱动力。
FlatFlat
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25年春夏女装
方法论:预测分析的数据定义
行业信号行业与社交属性
新品比例(%):新品占总产品数量的百分比,用于衡量新款式的占比
折扣力度(%):与基准相比的平均折扣百分比,高于基准表示折扣力度较大,
低于基准则相反。
将被追踪的服装类社交媒体账号及各电商品牌根据其对潮流趋势的敏锐程度划分为
以下三大类别：Innovator-创新派,Mass-大众派Conservative-保守派:
—Innovator-创新派:首批采纳新兴潮流趋势的品牌或社媒，通常引领趋势讨论并
展示创新。
全价缺货比例(%):每周全价SKU销售率达到50%或以上的产品总数与总产
品数量的比例。缺货情况与基准进行对比，以跟踪库存水平和销售情况的
过度或不足。
—Mass-大众派:在具有广泛商业吸引力的潮流趋势上进行拓展，代表了对时装秀
主导趋势的可接近和可负担的解读。
如何解读预测分析分类表？（P4)
关键定义
置信区间:预测准确度的90%置信区间,它表明我们对预测的信心程度
RisingstarandSustainedRiser:预测趋势预计将增长，建议优先增加该类别/风
格的产品组合。
Slowriser:预测趋势将趋于平稳，对增加产品组合投入要保持谨慎。
品类组合比例(%):基础总量中的产品数量占比。
Fallingstar:趋势预计将迅速下降，需密切监控该趋势并对进一步增长保持谨慎。
FSI(全库存指数):预测（平滑和趋势化）基础内品类组合的衡量标准。
Sustaineddecliner:趋势在下降，考虑在你的产品组合中优先考虑其他品类。
Ppt：百分比
Slowdecliner:维持当前产品组合，因为预测趋势趋向平稳，而不是快速下降。
YoY:年比年同比
Flat:预测趋势预计不会有足够显著的变化来改变方向，预计变化最小。
SoS:季节与季节同比
请结合左侧定义以进一步分析趋势
25年春夏女装
方法论:货架数据定义
产品组合比例(%):每个类别的产品数量与指定期间内可用的整体服装产品
数量之比。
全价缺货比例(%):在全零售售价下，具有一个或多个SKU缺货的产品所占的比例。在此
分析中，我们参考了那些SKU缺货超过