私は、服は兄弟で全部ミキハウスオンリーで揃えていました。 靴だけは、別ブランドでしたが…帽子から手袋からアウター、インナー、カバン、全てミキハウスでした。 それは、それは、お揃いで2つ分なので金額も高くて、月に平均8~10万分は購入していたと思います。 百貨店のミキハウスの常連さんになり、来客するとスタッフに名前で呼ばれていましたし、新作やシーズン毎のお披露目会?やらの招待状や、特別プレセールの案内など、とても優遇されておりました。 昔はスタンプカードがあって、総額100万くらい購入したら貰えるノベルティが、我が家には3つあるので、少なくともミキハウスに300万以上は使ったという事ですよね(苦笑) 今は、子どもも大きくなって数年前にはミキハウスは卒業しました。 今はスポーツブランドを購入する事が多くなったので、以前に比べると費用も落ち着いたような気がします。 もし、また子育てするなら… 買うかなぁ…買うだろうなぁ…と思います。 次はミキハウスじゃなかったとしても、幼少期にしか着れないような可愛い系のブランドを買うと思います。 たーーっくさん、写真を撮って残しました。 兄弟で、毎日違うお揃いの服で、服の数の分だけ写真を撮りました。 今見ても、やっぱり可愛いですし、後悔はないです!! 今しかない!
子供服といえど、冬物は着るものも多く、アウターも必要になってくるので少しでも安く買えるとうれしいですよね。 だけどセールって結構失敗が多いんですよね。 私は過去アパレル勤めをしていましたが、そのときはセールをやっている側でしたし(忙しい)、セールで買うと失敗も多いのでセール時期は前から狙っていたものしか買わないようにしていました。 でも子供服って可愛いし、大人の服よりも安いから、ついつい買いすぎたりすることも! ここでは子供服セールでの注意点や、よくある失敗基づいた賢いセール商品の買い方についてご紹介していきます。 子供服のセールはいつから? 子供服のセール、実は春夏秋冬やっています。 大きいのは夏のセールと冬(お正月)のセールですよね。そのほかに、春物、秋物のセールも店頭でやっているところが多いです。 春物のセール…4月中旬くらい~ 夏物のセール…6月末~ 秋物のセール…10月中旬くらい~ 冬物のセール…1月(お正月)~ 夏と冬のセールでは、その1ヶ月~半月くらい前にお得意様だけを対象としたプレセールを行なっているところも多いです。お気に入りのショップはアプリ会員など登録して、会員限定セールでお得に商品を手に入れましょう! こどふくママ 私も「ユニクロ」と「F. 」、「markey's」の3つはアプリ会員登録しています。ユニクロとFOkidsは商品を絞ったセールを頻繁にやってます! セールで子供服を買うときの注意点と買い方は?
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ビッグデータの応用をめざましく進歩させたのが 人工知能 (AI)の技術 です。 AIを利用すると、SNSユーザーの書き込みを「好感」「不快感」「どちらかといえば好感」……などに分類できます。 統計を取るよりも詳しい形で「同じような感じ方、考え方を別の言葉で語っている」人々の声を集められるのです。 よりミクロで、よりマクロな 社会の全体図が示されると言っていいでしょう。 「いま何が起こっているか」だけでなく「その背景にどのような感情や好みがあるのか」まで分析できるのですから、驚きですね。 ビッグデータのリスクとは? ビッグデータの得意とすることは、マッチング。 たとえば「新しいアクセサリーを買った」人が「口臭除去剤」を買い「高級ホテルのレストランで食事をする」…… そんな傾向を「 見える化する 」ことができるのです。 この予測を使い、「アクセサリーを買った」人に対して「口臭除去剤」や「高級ホテル」の情報を提供することも。タイムリーに情報とマッチングすることができ、 精度の高いマーケティングセールス ができます。 ただ、気をつけたいのがプライバシーの問題。 「人の気持ち」を先読みするようなマーケティングが発展しすぎると、ユーザー側は次々と商品をおすすめされるようになります。 おすすめの精度が上がりすぎると、自分の生活が丸裸になり先回りされているようで 気持ち悪さを感じる 人もいるでしょう。 企業にとっては、プライバシーと便利さのバランスをどう取るかが今後の課題と言えそうです。 ビッグデータの具体的な利用例は?
広告など複数の広告媒体を扱っていると大量のデータを扱う必要があるため進捗管理に時間がかかります。 広告の膨大なデータを活用するなら複数媒体からデータを自動で集計・可視化できるツールの導入がおすすめです。 例えば、「ATOM」は400社以上に導入されているその代表的な例です。今回特別にサービス資料を用意したのでぜひダウンロードしてみてください。
現状を高精度で把握できる ビッグデータの更新頻度は従来のシステムと比べても格段に速く、すぐに「今人気の商品」や「購入者が欲している商品」などを高い精度で把握可能です。 これまでも、顧客の動向から「この時期はAという商品が良く売れる」「毎年の傾向から見て、今はBに注目が集まる」といったデータを使った販売戦略は行われています。 しかしこれらはあくまでも購入してくれた顧客を元にしており、顧客になる可能性がある不特定多数の注目を示したものではありません。 たとえば「今、これが欲しいなぁ」と感じている人をビッグデータを通じて抽出し、効率よくDMやネット広告を通じたアピールができれば、競合他社より早く顧客にとって有益な情報を提供できます。 つまり現状をリアルタイムで把握し、それをデータとして具体的に示すことで、経験や勘に頼らない「今のおすすめ」を提供できるというメリットがあるのです。 ビッグデータを活用して「今のおすすめ」を提供する代表的なシステムに「レコメンドエンジン」があり、実際に多くのECサイトやアプリに用いられています。以下の資料で詳しく解説しているので、興味がある方はダウンロードしてみてください。 参考: レコメンドエンジン活用術│仕組み・メリット・導入事例をご紹介 2. 新しいビジネスを生み出すヒントになる ビッグデータに含まれる様々なデータ同士の関係性を見つけ出すことで、抱えている課題解決や新たなビジネスのヒントになる場合があります。たとえば「ある女性向けブランドの特設サイトの閲覧履歴」と「実際に商品を購入した人のSNSでの発言」という2つのビッグデータを持っていたとします。 閲覧履歴から、訪れた人があるページを他のページより長く閲覧していた場合、そのページに注目したくなるようなデータがあると予測できます。 そしてSNS上からは、購入した人が自分だけでなくパートナーとも共用していると分かった場合、2つのデータから同じブランドでも性別に関係のないデザインを開発したり、注目度が高かったページに合わせた広告費の集中投下など、新たなマーケティング戦略を練ることができます。 3.