Original size 2480x3508

Burberry. Анализ клиентов и их запросы

PROTECT STATUS: not protected
The project is taking part in the competition
big
Original size 3671x646

Проект демонстрирует то, как легендарный бренд, спасший от английской непогоды солдат и полярников, сегодня завоёвывает сердца цифрового поколения в Instagram и TikTok. Я решила рассмотреть, что скрывается за его клеткой — лишь статус или целая философия британского стиля? Недолго думая (примерно столько, сколько длится показ мод), я решила исследовать это, соединив в работе программу Python с интуицией дизайнера. Проект поможет мне углубиться в статистику любимого бренда, я узнаю, сколько людей разделяют мою симпатию.

big
Original size 3671x749

Основные направления анализа: Демография: Возраст (акцент на Millennials & Gen Z, которые составляют ~40% рынка), доход, регион. География: Продажи в ключевых регионах (Азиатско-Тихоокеанский регион, EMEIA, Америка). Поведение: Каналы покупок (онлайн/офлайн), реакция на цифровые кампании. Продукты: Интерес к категориям (тренчи, шарфы, парфюмерия).

Типы диаграмм: /1/ Столбчатая — средние годовые траты по возрасту (идеально показывает различия в тратах между возрастными сегментами) /2/ Точечная — вовлеченность в цифровые компании и годовые траты (выявляет взаимосвязь между цифровой вовлеченностью и тратами) /3/ Круговая — доля категорий в продажах (наглядно демонстрирует структуру продаж по категориям) /4/ Линейчатая — рост цифровой аудитории (эффективно ранжирует платформы по охвату аудитории)

Все данные в этом проекте являются синтетическими (сгенерированными искусственно путем анализа информации с открытых ресурсов), так как реальные данные о клиентах Burberry являются коммерческой тайной и недоступны для публичного использования

big
Original size 3671x646

/1/ Глубокий брендинг Burberry /2/ Фирменная цветовая палитра: бежевый, черный, красный, белый; /3/ Элегантная типографика: четкие заголовки и подписи.

Original size 3671x749

используемые цвета: b93848; cdb98c; 191919; 8c8c8c

Original size 3671x646
Original size 1798x813

/1/ график

Original size 1824x1640

/1/ код

Итог: Gen X (41-55 лет) демонстрирует наивысшие средние годовые траты (~£1450); Millennials (26-40 лет) формируют финансовое ядро бренда; Gen Z (18-25 лет) — это ключевая группа для будущего роста; Boomer+ (56+ лет) — меньшинство по численности, но ценно для наследия

Original size 3671x749
Original size 1330x744

/2/ график

Original size 1824x2831

/2/ код

Итог: Чем выше вовлеченность (оценка 1-10), тем больше клиенты тратят. Линия тренда подтверждает, что каждый дополнительный балл вовлеченности приносит примерно +£150 к годовым тратам. Gen Z: Максимальная цифровая вовлеченность, быстрый рост трат с увеличением вовлеченности; Millennials: Основная масса клиентов, сбалансированное распределение; Gen X: Часто высокие траты даже при средней вовлеченности

Original size 3671x646
Original size 1521x652

/3/ графики. 1 — доля категорий в продажах; 2 — распределение покупок по возрастам

Original size 1824x2785

/3/ код

Итог: продуктовая матрица соответствует демографическим сегментам. Круговая диаграмма выявляет финансовые драйверы: Аксессуары и женская одежда генерируют основной объём продаж; Столбчатая диаграмма раскрывает демографическую сегментацию: Gen Z доминирует в категориях роста (Beauty, Accessories), Millennials равномерно распределены по всем категориям, Gen X фокусируется на премиальных инвестиционных покупках (тренчи), а Boomer+ сохраняет лояльность классике.

Original size 3671x646
Original size 1589x658

/4/ график. 1 — цифровая аудитория по платформам; 2 — рост цифровой аудитории

Original size 1824x1958

/4/ код

Итог: Графики показывают успешную цифровую трансформацию Burberry за 2020–2023 годы. Instagram остается основной платформой с наибольшей аудиторией, что подтверждает его ключевую роль для визуального контента luxury-бренда. TikTok демонстрирует максимальный темп роста. Burberry успешно адаптирует классическое наследие к цифровой эпохе.

Original size 1369x911

облако тегов

Original size 3671x749

OpenAI GPT-4 (для генеративной модели в описании) Stack Overflow (для решения проблем с кодом) Google Colab (альтернативная среда для Jupyter)

Ресурсы для поиска данных

Документация библиотек Python