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8 de abril de 2020
En el negocio de la moda, la detección de tendencias es esencial. Artefact Sarah De Martin, directora ejecutiva 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 prendas de moda se venderán mejor. Si se toma un momento de descanso, puede salir perdiendo.
Por esta razón, la decisión de compra es crucial. ¿Qué cantidad y dónde deben almacenar los minoristas? Los estudios de mercado, así como el seguimiento de lo que editores de moda y 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 uno de los radios de la rueda se rompe -por ejemplo, si se descubre que una marca con conciencia ecológica es irresponsable con el medio ambiente, o que un diseñador explota a trabajadores con salarios mínimos o es culturalmente insensible a un mercado clave-, todo puede venirse abajo.
Lo que todos los minoristas quieren es la mayor certidumbre posible; cada vez más, eso significa aprovechar el poder del frío y duro data.
¿Y de dónde viene 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 los negocios modernos: innumerables procesos se repiten y mejoran a medida que se aplica Inteligencia Artificial para descubrir ideas y verdades profundas. Aplicar el poder de AI 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 crea expectación.
Porque, de momento, los diseñadores no saben de antemano cuántas piezas van a producir, sino que se basan en las ventas anteriores de artículos similares ( data ) y en determinados distribuidores y regiones. De este modo, apuestan sobre seguro.
Ir a las plataformas de las redes sociales para analizar 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. Cuando se trata de pedir X unidades para mercados específicos, esto puede marcar fácilmente la diferencia entre beneficios y pérdidas.
Volviendo a los propios diseñadores, las redes sociales y la web data , derivadas de las conversaciones en línea en torno a las ferias, también podrían utilizarse para informar mejor sobre la cantidad que necesitan fabricar, las probabilidades de venta de un determinado artículo, etc.
Algunas marcas, como Gucci, ya están aprovechando el poder de estos conocimientos para informar sus colecciones. sus colecciones.. Lanvin también evalúa de este modo las reacciones del público y de personalidades destacadas del sector, determinando cuáles son los looks más populares. También utilizó este método para medir el efecto de su reciente relanzamiento, indagando en cómo la gente reconocía e interpretaba su nuevo espíritu 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 los pedidos. Pero este calendario se ve cada vez más alterado y las escalas de tiempo 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 mucho tiempo para fotografiar las muestras para su publicación, pero aparte de eso, no hay mucho en el proceso que no se pueda fotografiar. no pueda acelerarse aplicando el aprendizaje automático para extraer información clave de las redes sociales.
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, todos los sectores deben hacer lo posible por mantenerse a la vanguardia. Por eso la máquina debe encontrarse con la alta costura: es la única manera de que la moda de lujo pueda seguir realmente el ritmo de su Audiencia.
