開店：市場容量評価の注意事項

マクロ分析、業界分析はすべての市場分析の前提であり、現在の服装市場の価格競争は非常に激しいです。その根本的な原因は同質化した製品の市場供給がすでに飽和していることです。このような特徴は必然的に低レベルの価格競争を引き起こします。

業界環境はよく企業が最終的に勝つことができるかどうかの根本であり、業界分析はしばしば市場研究分野全体の中で最も難しい研究面でもある。

例えば、ある地域の人口が従事する業界の割合構造も現地の服装消費の全体レベルと構造比率を決定します。

衣料品の全体市場が細分化できるのは、消費者やユーザーの需要に差があるからです。

消費者の需要差を引き起こす変数は主に地理変数、人口変数、心理変数、行動変数の4種類があります。

実際には、企業は一般的に関連する変数を組み合わせて市場を細分化しますが、単一ではなく、ある変数を採用します。

これらの変数を根拠に市場を細分化すると、地理的細分化、人口細分化、心理的細分化と行為の細分化という四つの市場細分化の基本的な形式が生まれます。

市場の潜在量を分析するには、対象に従うしかないです。

ターゲットの顧客グループによって異なるデータを収集して決定の根拠として、同じデータは異なった位置付けのアパレルブランドにとって重要度も違っています。

3）データを正確に集める

ある企業は市場容量の分析をする時、新しい市場に対して情熱を満たすため、分析の中の感性の成分は多すぎて、いつも無意識に高い市場潜在量の期待値を持ち上げて、いくつかの試算データが明らかに実際の状況に比べて要することを表しています。

商が多いのに対して、不利な要素や危険な要素は人为的に避けられます。

また、いくつかのデータを修正する必要がある場合があります。

例えば、人口受取人のレベルを分析する時、普通は商業圏のある地区の平均受取人レベルを採用しています。統計したのはよく表面データです。実際に比べて、大きな出入りがあるかもしれません。一部の業界や個人に対して、かなり高い比重を持つ灰色の色の受取人は考慮されていません。実際に必要なデータを修正しないと、ビジネス圏の分析の誤りを引き起こします。

また、一人当たりGDPは基本的に地域の発展水準を示していますが、この地域の人民の生活水準を完全に示すものではなく、一人当たりの貯蓄と一人当たりの可処分所得はこの地域の住民の購買力を表しています。

4）単純なデータ分析を避ける

単純なデータ解析はデータだけからデータを予測することです。

表面的には非常に科学的で、多くの市場研究者もデータの正確性を厳しく求めています。そして、ご存知の最小二乗法、因子分析、クラスター分析などによって、未来の市場潜在量を予測しています。

事実上、未来は既存のデータだけで分析してはいけません。

相対的に飽和している市場に対しても、あるブランドが相手と比較して競争優位を持っていれば、大きな市場機会を意味するかもしれない。

具体的な服装ブランドにとって、市場容量の評価を行う時、関連する各種の影響要素は非常に複雑で、マクロ経済情勢と現地の経済環境を含むだけでなく、各種の予測できない要素の影響を及ぼします。

二つの地域の中で、各ブランドが占める市場シェアは常にダイナミックな競争と変化の中にあるので、ブランド間の競争構造の変化傾向も考慮しなければならない。