Легпрому расскажут про умный брендинг
В рамках тренд-форума Российской недели текстильной и легкой промышленности — 2018 будет организована практическая секция «Умный брендинг от Trendsquire».
Как говорится в сообщении Союзлегпрома, организатора мероприятия, бюро Trendsquire расскажет о том, как создавать ценность для потребителя и работать над развитием собственного бренда.
Предпочтения российских потребителей не всегда склоняются в стороны отечественного производителя. Как заинтересовать покупателя? Какие главные меры и примерные бюджеты на создание и, главное, продвижение своего бренда? На что стоит опираться при работе с брендом? Какие инструменты традиционно считаются необходимо для продвижения бренда? Какие из них наиболее важны сегодня? Как выстроить работу по созданию сильного бреда в легкой промышленности? Все эти вопросы будут освещать специалисты бюро.
Блоки и темы:
- #1 Брендинг для предприятий легкой промышленности. Мифы и реальность.
Ксения Лери, директор «Трендксваер»
- #2 Тренд в продукте. Обновление ассортимента и создание востребованного продукта.
Ксения Лери, директор «Трендксваер» и компания Pantone
Красивый фирменный стиль — это хорошо, но не достаточно. Как понять какой продукт нужен сегодня вашему покупателю? Какие существуют инструменты? Какие тенденции приемлемы на российском рынке и приносят результаты? Как встроить процесс работы с трендами в дизайне на российском предприятии для получения максимального эффекта?
Своим опытом поделится представитель российского производства. О путях достижения результата и возможных трудностях: процессы и человеческий фактор.
- #3 Разработка востребованной продукции. Предиктив аналитика спроса и большие данные.
Екатерина Владиславлева, директор DataStorie
Что такое большие данные применительно к индустрии легкой промышленности? Зачем собирать данные? В современном мире все меняется очень быстро. Как мониторить флуктуаций спроса во времени и по регионам? Какие данные нужны для качественного предикативной аналитики спроса? Как это работает? Примеры успешности такого подхода. Каким образом собирать данные о своем покупателе с максимальной отдачей?