
NACHRICHTEN / MARKETING
8. April 2020
In the fashion business, trend spotting is essential. Artefact UK MD Sarah De Martin explains how brands can use data to spot what’s next.
Die Modebranche ist ein hochriskantes Geschäft. Sowohl für Luxuseinzelhändler als auch für High Street Player, die sich an den Laufstegshows orientieren, bedeutet finanzieller Erfolg, dass sie wissen müssen, welche Designer, Kollektionen, Trends und "It-Pieces" sich am besten verkaufen. Wenn Sie sich einen Moment ausruhen, werden Sie den Kürzeren ziehen.
Aus diesem Grund ist die Kaufentscheidung von entscheidender Bedeutung. Wie viel von was sollen Einzelhändler wo vorrätig haben? Die Marktforschung sowie die Beobachtung dessen, was Moderedakteure und Influencer für populär erklärt haben, werden häufig als Richtschnur für diesen Prozess herangezogen.
Diese Indikatoren sind jedoch unzuverlässig, da das Verbraucherverhalten schwer vorhersehbar ist. Trends werden von unzähligen höheren Mächten diktiert, und wenn eine Speiche des Rades ausbricht - wenn beispielsweise eine umweltbewusste Marke als unverantwortlich gegenüber der Umwelt entlarvt wird oder ein Designer die Ausbeutung von Mindestlohnarbeitern oder kulturelle Unsensibilität gegenüber einem wichtigen Markt feststellt - dann kann alles ins Wanken geraten.
Was jeder Einzelhändler will, ist so viel Sicherheit wie möglich; das bedeutet in zunehmendem Maße, sich die Macht der kalten, harten data zunutze zu machen.
Und woher kommen die meisten dieser data ? Nun, von dem Ort, an dem Gespräche oft aufschlussreicher sind als im persönlichen Gespräch: den sozialen Medien.
Maschinelles Lernen ist ein integraler Bestandteil des modernen Geschäftslebens - unzählige Prozesse werden iteriert und verbessert, wenn artificial intelligence angewendet wird, um Erkenntnisse und tief sitzende Wahrheiten zu entdecken. Die Leistung von AI auf soziale Medien anzuwenden, ist eigentlich ein Kinderspiel - das Scrapen von Twitter, Facebook, Instagram und Co. kann wichtige Geschäftseinblicke liefern, wenn es um die wichtigsten Fashion Weeks geht und darum, was einen Buzz erzeugt.
Denn im Moment ist es so, dass die Designer im Voraus nicht wissen, wie viele Stücke sie produzieren werden - sie beziehen sich in der Regel auf frühere Verkäufe data von ähnlichen Artikeln, in Verbindung mit bestimmten Händlern und Regionen. Sie gehen (ganz vernünftigerweise) auf Nummer sicher.
Die Nutzung von Social-Media-Plattformen, um die data zu analysieren und genau zu sehen, welche Kollektionen, Stücke und Trends die meiste Aufmerksamkeit auf sich ziehen, ermöglicht es Modeeinzelhändlern, ihre Einkaufs- und Marketingstrategien viel genauer zu planen. Wenn es darum geht, eine bestimmte Menge an Einheiten für bestimmte Märkte zu bestellen, kann dies leicht den Unterschied zwischen Gewinn und Verlust ausmachen.
Um auf die Designer selbst zurückzukommen, könnten ähnliche Informationen aus sozialen Netzwerken und dem Internet data , die aus den Online-Chats rund um die Messen abgeleitet werden, auch genutzt werden, um besser zu wissen, wie viel sie produzieren müssen, wie wahrscheinlich es ist, dass sich ein bestimmter Artikel verkauft und so weiter.
Einige Marken, wie z. B. Gucci, nutzen diese Erkenntnisse bereits, um ihre ihre Kollektionen zu informieren. Auch Lanvin misst auf diese Weise die Reaktionen der Öffentlichkeit und prominenter Branchenvertreter, um herauszufinden, welche Looks am beliebtesten sind. Das Unternehmen nutzte diese Methode auch, um die Wirkung seines jüngsten Relaunchs zu messen und zu untersuchen, wie die Menschen das neue Markenethos erkennen und interpretieren.
Die traditionellen saisonalen Kollektionen gibt es immer noch, weil die Einkäufer des Einzelhandels die Kollektionen ansehen und entscheiden müssen, welche sie kaufen wollen, und die Designer diese Aufträge dann bearbeiten und herstellen müssen. Aber dieser Zeitplan wird zunehmend durchbrochen und die Zeitpläne werden verdichtet, um die Ware in viel kürzeren Vorlaufzeiten zu liefern. Dieser Trend wird sich nur noch verstärken, da maschinelles Lernen immer häufiger eingesetzt wird, um wichtige Produktions- und Kaufentscheidungen zu treffen.
Natürlich benötigen Printmedien immer noch eine lange Vorlaufzeit, um Muster für die Veröffentlichung zu fotografieren, aber abgesehen davon gibt es nicht viel im Prozess, das könnte nicht beschleunigt werden könnte, wenn man maschinelles Lernen einsetzt, um soziale Netzwerke nach wichtigen Erkenntnissen zu durchsuchen.
Es ist keine schnelle Lösung und auch nicht die Antwort auf alles. Aber Mode ist abhängig von Trends und der Stimmung der Kunden. In einer schnelllebigen digitalen Welt muss jede Branche tun, was sie kann, um vorne zu bleiben. Deshalb muss die Maschine auf die Couture treffen - nur so kann die Luxusmode wirklich mit ihrer audience Schritt halten.