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8 de abril de 2020
En el negocio de la moda, detectar las tendencias es esencial. Sarah De Martin, directora general de Artefact en el Reino Unido, explica cómo las marcas pueden utilizar data para detectar lo que viene.
La moda es un negocio de alto riesgo. Para los minoristas de lujo, así como para los grandes almacenes que se guían por las pasarelas, el éxito financiero significa saber qué diseñadores, colecciones, tendencias y piezas ‘it’ se venderán mejor. Tómese un momento de descanso y saldrá perdiendo.
Por esta razón, la decisión de compra es crucial. ¿Cuánto de qué, dónde, deben almacenar los minoristas? Los estudios de mercado, así como el seguimiento de lo que los editores de moda y las personas influyentes han declarado popular, se utilizan a menudo para guiar este proceso.
Sin embargo, estos indicadores son falibles, ya que el comportamiento de los consumidores puede ser difícil de predecir. Las tendencias vienen dictadas por una miríada de poderes superiores, y si un radio de la rueda se rompe -digamos, por ejemplo, que una marca con conciencia ecológica sale a la luz por ser irresponsable con el medio ambiente; o que se descubre que un diseñador explota a trabajadores con salarios mínimos o es culturalmente insensible a un mercado clave- entonces todo puede venirse abajo.
Lo que todo minorista quiere es la mayor certidumbre posible; cada vez más, eso significa aprovechar el poder del frío y duro data.
¿Y de dónde procede la mayor parte de este data? Pues del lugar donde las conversaciones suelen ser más reveladoras que en persona: las redes sociales.
El aprendizaje automático es una parte integral de la empresa moderna: se repiten y mejoran innumerables procesos a medida que se aplica el artificial intelligence para descubrir ideas y verdades profundas. 1TP36Llevar el poder de la IA a las redes sociales es una obviedad: el análisis de Twitter, Facebook, Instagram, etc. puede proporcionar información empresarial esencial sobre las principales Semanas de la Moda y lo que genera expectación.
Porque en estos momentos, la cuestión es que los diseñadores no saben de antemano cuántas piezas van a producir: suelen basarse en las ventas anteriores data de artículos similares, en conjunción con almacenistas y regiones específicas. Aseguran (con bastante sensatez) apuestas seguras.
Acudir a las plataformas de los medios sociales para crujir el data y ver exactamente qué colecciones, piezas y tendencias generan los rumores más positivos puede permitir a los minoristas de moda planificar las estrategias de compra y marketing con mucha más precisión. A la hora de encargar X cantidad de unidades para mercados específicos, podría marcar fácilmente la diferencia entre beneficios y pérdidas.
Volviendo a los propios diseñadores, un data social y web similar derivado de la charla en línea en torno a los salones también podría utilizarse para informar mejor de cuánto necesitan fabricar, qué probabilidades hay de que se venda un determinado artículo, etc.
Algunas marcas, por ejemplo Gucci, ya están aprovechando el poder de estos conocimientos para informar sobre sus colecciones. Lanvin también calibra de este modo las reacciones del público y de figuras destacadas de la industria, determinando qué looks son los más populares. También utilizó este método para medir el efecto de su reciente relanzamiento, indagando en cómo la gente reconocía e interpretaba su nueva ética de marca.
Las colecciones tradicionales de temporada siguen existiendo porque, en su mayor parte, los compradores minoristas tienen que ver las colecciones y decidir con cuál se quedan; y los diseñadores tienen que procesar y fabricar después esos pedidos. Pero ese calendario se ve cada vez más alterado y los plazos se compactan para entregar las existencias en plazos mucho más cortos. Esta tendencia no hará más que crecer a medida que el aprendizaje automático se utilice con más frecuencia para fundamentar las decisiones clave de fabricación y compra.
Por supuesto, los medios impresos siguen necesitando un largo plazo de entrega para fotografiar las muestras para su publicación, pero dejando eso a un lado, no hay mucho en el proceso que no pudo acelerarse aplicando el aprendizaje automático para rastrear las redes sociales en busca de información clave.
No es una solución rápida, ni la respuesta a todo. Pero la moda depende de las tendencias y del sentimiento de los clientes. En un mundo digital en rápida evolución, todas las industrias necesitan hacer lo posible para mantenerse a la vanguardia. Por eso la máquina debe encontrarse con la alta costura: es la única forma de que la moda de lujo pueda seguir realmente el ritmo de su audience.
