Capture the characteristics of H&M's product development.

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• [x] H&Mがアパレル業界でどんな特徴を持った会社か調べる。
• [x] H&Mの現在のecサイトがどのようなレコメンド機能を持たせているか確認する。

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世界規模で見たときのファストファッション市場規模とH&Mの商品展開を比べてみる。

参考URL : https://factviewresearch.com/report/global-fast-fashion-market

上記のURLによれば2023年の世界のファストファッション市場における男女比、成人子供比は以下のようにまとめられる。

• 市場規模に対しての成人の割合 : 57.22%
• 市場規模に対しての婦人服の割合 : 63.19%
• ファストファッション市場規模 : 401億米ドル

articles.csvのデータから算出した男女比、成人子供比

• 男女比 : 23%, 77%
  • 市場規模と比べると女性の割合が多い

    ladies = ['Ladieswear','Lingeries/Tights', 'Ladies Accessories', 'Divided']
    adult = ['Ladieswear','Lingeries/Tights', 'Ladies Accessories', 'Divided','Menswear','Sport']
    len(articles_df[articles_df['index_name'].isin(ladies)]) / len(articles_df[articles_df['index_name'].isin(adult)])

• 成人子供比 : 68%, 32%
  • 市場規模と比べると成人の割合が多い

    children = ['Baby Sizes 50-98','Children Sizes 92-140','Children Sizes 134-170', 'Children Accessories, Swimwear']
    adult = ['Ladieswear', 'Lingeries/Tights', 'Baby Sizes 50-98', 'Menswear',
    'Ladies Accessories', 'Sport', 'Children Sizes 92-140', 'Divided',
    'Children Sizes 134-170', 'Children Accessories, Swimwear']
    len(articles_df[articles_df['index_name'].isin(children)]) / len(articles_df[articles_df['index_name'].isin(adult)])

    簡単なまとめ

• 算出した割合と市場規模の割合を比べるとH&Mは成人女性をターゲットとした商品展開を主軸においている企業ととらえられる。
• 中でもDividedと言う商品ジャンルが大きな役割をしており、articles.csvでは1.5万点の商品が登録されており、H&Mの公式ECサイトを見ると2024年10月現在は女性ものが全体の3150/3152となっており女性に焦点を当てているとわかる、また、商品デザインがヤングカルチャーを取り入れており現在のH&Mを象徴する商品ジャンルとなっている。

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H&Mの現在のecサイトがどのようなレコメンド機能を持たせているか確認する。

公式ECサイト、アプリケーションともにレコメンデーションシステムと言えるようなものは見られなかった。 ベーススコアを出すため、他のサービスで行われているレコメンデーションシステムをまねてみる。

• 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」のように顧客が直近で購入した商品を別の顧客が購入した場合、同時に購入されている商品を推薦する。 以下のURLでは実際にH&Mのコンペでよく一緒に購入される商品を勧めることが効果的であると述べているノートブックがある。 https://www.kaggle.com/code/cdeotte/recommend-items-purchased-together-0-021