트랜드를 읽는 습관 (지은이 김선주, 안현정)

트렌드를 읽는 것이 앞으로의 career에 있어서 도움이 될 것 같아 무작정 읽기 시작한 책. 

 

너무 막연한 내용도 있지만, 트렌드를 더 잘 읽고 느낄 수 있도록 일상에서의 습관을 알려준 부분은 좋았다. 되든 안되는 이렇게 행동하고 생각할 수 있게 된 점이 이 책을 읽고 나서의 큰 소득.

 

또한, 트렌드 관련 빅데이터 분석 툴 부분은 직접적인 도움이 되리라 생각한다.

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트렌드의 개념 (지속기간과 대상의 범위에 따라):

- 지속 기간: 트렌드 (5년~), 패드 (For a Day, 1~2년)

- 대상의 범위: 마이크로트렌드 (장기간에 걸쳐 특정 사람들에게만 나타나는 현상, 예: 오타쿠, 덕질), 메가트렌드 (특정 집단이 아닌 공동체 전체로 퍼져 정치, 경제 문화 등으로 광범위하게 영향을 주는 트렌드, 예: 고형화, 1인 가구의 증대 등)

 

트렌드가 뜬다면 이에 반하는 역 트렌드가 함께 뜬다.

- 예: 디지털화 vs. 디지털 디톡스, 외모 중시 vs. 탈코르셋, 알뜰폰 vs. 탕진잼

- 역 트렌드 역시 타이밍이 중요 (기존 트렌드가 진행되면서 사람들이 몰림에 따라 일종의 피로감이 쌓일 때)

 

주목할 만한 트렌드를 발견하면, 트렌드 생성 주기 중 어디에 해당하는지, 트리거/ 배리어도 함께 생각하자

- 트렌드의 life cycle: 생성기 - 성장기 - 성숙기 - 쇠퇴기

- 식품/ 유통 등에서 새로운 트렌드가 생성되는 경우가 많음. (낮은 가격대, 짧은 사용주기)

- 모든 트렌드가 이러한 cycle을 지나는 것이 아니고 도중에 사라지는 경우도 많음

- 성장기에 들어선 트렌드는 주변의 다양한 산업으로 확대된다

- 생성기에는 빠른 트렌드 캐치가 중요하다면, 성장기에는 대응 속도가 관건

- 역 트렌드에 대한 고민도 중요

 

트렌드의 트리거/ 배리어를 분석 할 때 PEST 활용

- political, economical, social, technological

 

트렌드를 읽기에 도움을 주는 것: 매일 오가는 일상 거리, SNS에서의 핫플레이스, 전시회, 박람회, 대형 서점, 홈비지팅

- 거리 관찰: 한달에 한 두번, 시내에 나가서 사람들, 상품, 매장 등을 관찰하는 행위

 

대표적 박람회:

CES (customer Electronics Show), IFA (Internationale Funkausstellung Berlin), MWC (Mobile World Congress)

 

전시회를 둘러보며 의미 있다고 생각되는 부스의 전시물은 반드시 사진으로 기록을 남기고 관련 자료를 함께 챙겨오는 것을 잊지 말아야한다. 돌아와서는 빠른 시일 내에 사진과 자료들을 정리한다.

 

"재미는 있지만 나와는 관련이 없네"가 아니라 좀 더 적극적으로 "이 트렌드가 내가 속한 산업에도 영향을 주지 않을까?" 어떤 조건이 갖춰지면 이 트렌드가 우리 산업에 들어오게 될까?

 

트렌드를 읽는 관점에서 홈비지팅을 활용. 최근들어 구매하거나 사용빈도가 높아진 가전, 가구, 소품이나 더 이상 쓰지않아 창고로 가게된 가구들, 이유들. 또한 우리집과 비교해서 차이점을 찾아보는 것도 좋다. 이러한 차이점이 어떤 라이프, 어떤 스타일 차이에서 기인한 것인지 꼭 생각을 해보자.

 

트렌드 읽기에 있어서 경청은 중요. 또한 육하원칙에 따라 따져보고 빠진 부분을 중심으로 질문 해보자. 지금까지 들은 내용을 기반으로 내가 먼저 가설을 제시하고 이를 확인하는 방법 역시 추천.

 

어느 한쪽에만 치우치지 않고 다양한 방면의 사람들을 만나는 것

 

SNS를 트렌드 검정의 수단으로 활용, 개별 SNS가 아닌 소셜 빅데이터 분석을 통해 내가 주목한 트렌드를 검증하는 방법

https://davidlee8714.tistory.com/88

일정 기간 (예; 한달)에 한번 씩 포털 검색창에 '소비 트렌드'라는 단어를 검색

 

트렌드 주관화: 트렌드 읽기에 가장 어렵게 느껴질 수 있는 주관화, 일단 '주관화는 어렵다', '내 일이 아니다' 라는 선입견을 버리고 트렌드의 원인, 변화 과정, 성공적 사례에서 보이는 핵심 포인트 등을 이해하며 주관화에 필요한 연결고리 찾기에 집중해보자. 이때 키워드적 해석에만 매몰되지 말자.