Введение
Проект посвящён базовому анализу данных о продажах бренда Zara. В качестве исходного материала был использован датасет Zara Sales, содержащий информацию о товарах, их категориях, ценах, объёмах продаж, датах и локациях магазинов. Набор данных отражает продажи за определённый период и позволяет рассмотреть общие тенденции в ассортименте и спросе.
Датасет представлен в табличном формате и включает ключевые показатели, связанные с коммерческой эффективностью продуктов. На его основе можно проследить различия в продажах между категориями, соотнести цены, а также выявить наиболее популярные группы товаров. Анализ сопровождается визуализацией данных и краткими выводами.
Почему именно этот датасет?
Выбор датасета обусловлен моим интересом к fashion-ритейлу и крупным брендам массового сегмента, таким как Zara. Как дизайнеру, мне важно понимать, как визуальные решения соотносятся с реальным спросом и коммерческими показателями, а не существуют в отрыве от них.
В рамках проекта анализ данных используется как инструмент наблюдения за системой: какие категории товаров продаются активнее, как распределяются цены, какие паттерны можно заметить в динамике продаж. Такой подход позволяет рассматривать бренд не только как визуальную оболочку, но и как набор решений, влияющих на поведение аудитории. Полученные выводы могут быть полезны для формирования более осознанного дизайнерского взгляда на fashion-бренды и их продуктовые стратегии.
Генерация в нейросети Recraft
Типы визуализаций
Я старалась не просто применять разные виды визуализации, но и подбирать каждый тип под конкретный анализ и минималистичный стиль бренда. В проекте использованы: столбчатые диаграммы для распределений по категориям и позициям товаров, двухмерная гистограмма для связи цены и объёмов продаж, а также простые гистограммы для распределения цен и других числовых показателей.
Этапы работы
Генерация в нейросети Recraft
Загрузка данных
Сначала я провела базовую проверку таблицы, импортировала необходимые для работы библиотеки. Оказалось, что датасет включает 252 записи и 16 столбцов, при этом дубликаты отсутствуют, а в полях «name» и «description» встречаются пропуски.
Стилевые константы
В качестве отправной точки я выделила ключевые ассоциации с брендом: минимализм, аккуратная нейтральность, чистота композиции, тёплые цвета и акцент на продукте. На основе этого было решено использовать светлый фон, строгую гротескную типографику без декоративных элементов. Основной акцент сделан на чёрном и лаконичных цветах — они отсылают к подаче Zara, где визуальная система не отвлекает от содержания и воспринимается как функциональная оболочка.
Section (MAN / WOMAN) × Sales
Здесь мы посмотрели, какая секция магазина приносит наибольший объём продаж. На столбчатой диаграмме суммарные продажи товаров сгруппированы по разделам — MAN и WOMAN — что позволяет наглядно увидеть, какая аудитория формирует основную долю продаж. Оказалось, что датасет не отражает реальную вероятную картину продаж, а фокусируется преимущественно на мужской одежде.
Sales Volume x Price
Здесь мы исследовали взаимосвязь между ценой товаров и объёмом их продаж. Двумерная гистограмма показывает, в каких диапазонах цены сосредоточено больше всего продаж, а также позволяет увидеть закономерности и «скопления» товаров по цене и популярности.
Correlation Matrix
На этом графике мы посмотрели взаимосвязи между ключевыми числовыми показателями: ценой, объёмом продаж, наличием акции и сезонностью. Корреляционная матрица показывает, какие факторы сильнее связаны между собой, позволяя оценить, влияет ли, например, промо или сезонность на продажи и как цена соотносится с объёмом продаж.
Product Position
График показывает количество товаров в каждой позиции — то есть сколько товаров лежит на полках, в проходе, на фронтальных местах и т. п. Оказалось, что товары в бутиках стараются распределять относительно равномерно.
Заключение
В рамках проекта я провела исследование продаж товаров бренда Zara: изучила распределение по ценам, категориям и позициям товаров, а также влияние промоакций и секций магазина. На основе полученных данных можно выделить следующие наблюдения:
▌ Основная часть данных приходится на мужской раздел.
Большая часть товаров в датасете относится к секции MAN, что создаёт заметный перекос в визуализациях. Это, скорее всего, связано с особенностями исходного среза данных, а не с реальным распределением продаж бренда.
▌ Ценовая политика и продажи.
Графики показывают, что товары с низкой и средней ценой формируют наибольший объём продаж. Высокие цены встречаются реже и не гарантируют больших объёмов продаж, что согласуется с моделью fast fashion: узнаваемый продукт важнее стоимости.
▌ Влияние промоакций ограничено.
Средние продажи товаров с промо и без отличаются незначительно, что указывает на то, что акции не являются главным драйвером спроса в этих данных.
Генерация в нейросети Recraft
Zara — пример бренда, который строит свою силу не на эксклюзивности, а на быстрых и понятных решениях для массового рынка.
Ассортимент и ценовая политика делают продукцию доступной, а визуальная подача — аккуратной и узнаваемой. Это позволяет бренду сочетать эффективность продаж с узнаваемым стилем и оставаться актуальным в fast fashion.
Описание применения генеративных моделей
В работе применялись ChatGPT для генерации кода и текста лонгрида, а Recraft — для создания иллюстраций.
