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8 aprile 2020
Nel settore della moda, individuare le tendenze è essenziale. Artefact Sarah De Martin, direttore generale del Regno Unito, spiega come i marchi possono utilizzare i dati per individuare le novità.
La moda è un'attività ad alto rischio. Per i rivenditori di lusso, così come per gli operatori della grande distribuzione che prendono spunto dalle sfilate, il successo finanziario significa sapere quali sono gli stilisti, le collezioni, le tendenze e i pezzi "it" più venduti. Se ci si prende un attimo di pausa, si rischia di perdere.
Per questo motivo, la decisione di acquisto è cruciale. Quanto di cosa, dove, i rivenditori dovrebbero tenere in magazzino? Per guidare questo processo si ricorre spesso a ricerche di mercato e a ciò che i redattori di moda e gli influencer hanno dichiarato popolare.
Tuttavia, questi indicatori sono fallibili, poiché il comportamento dei consumatori può essere difficile da prevedere. Le tendenze sono dettate da una miriade di poteri superiori e se un raggio della ruota si spezza, ad esempio se un marchio eco-consapevole si rivela irresponsabile dal punto di vista ambientale o se si scopre che uno stilista sfrutta i lavoratori a salario minimo o è culturalmente insensibile a un mercato chiave, tutto può crollare.
Ciò che ogni rivenditore vuole è la massima certezza possibile; sempre più spesso, ciò significa sfruttare il potere dei dati freddi e concreti.
E da dove proviene la maggior parte di questi dati? Dal luogo in cui la conversazione è spesso più rivelatrice che di persona: i social media.
L'apprendimento automatico è parte integrante del business moderno: innumerevoli processi vengono iterati e migliorati grazie all'applicazione dell'intelligenza artificiale per scoprire intuizioni e verità profonde. Applicare la potenza dell'intelligenza artificiale ai social media non è affatto scontato: lo scraping di Twitter, Facebook, Instagram e così via può fornire informazioni critiche per l'azienda quando si tratta delle principali Settimane della moda e di ciò che crea un'eccitazione.
Perché al momento gli stilisti non sanno in anticipo quanti pezzi produrranno: di solito si basano sui dati di vendita precedenti di articoli simili, in relazione a specifici rivenditori e regioni. E (molto sensatamente) si assicurano scommesse sicure.
Andare sulle piattaforme dei social media per analizzare i dati e vedere esattamente quali collezioni, pezzi e tendenze generano il maggior numero di commenti positivi può consentire ai rivenditori di moda di pianificare le strategie di acquisto e di marketing con molta più precisione. Quando si tratta di ordinare una quantità di unità per mercati specifici, questo può fare la differenza tra profitto e perdita.
Tornando agli stilisti, dati sociali e web simili, ricavati dalle chiacchiere online intorno alle mostre, potrebbero essere utilizzati per capire meglio la quantità di prodotti da produrre, la probabilità di vendita di un determinato articolo e così via.
Alcuni marchi, come ad esempio Gucci, stanno già sfruttando la potenza di questi insight per per informare le loro collezioni. Anche Lanvin misura le reazioni del pubblico e di importanti personalità del settore in questo modo, individuando i look più popolari. L'azienda ha utilizzato questo metodo anche per misurare l'effetto del suo recente rilancio, analizzando il modo in cui le persone hanno riconosciuto e interpretato la nuova etica del marchio.
Le tradizionali collezioni stagionali esistono ancora perché, per la maggior parte, gli acquirenti al dettaglio devono visionare le collezioni e decidere quale scegliere; gli stilisti devono poi elaborare e produrre gli ordini. Ma questo calendario viene sempre più stravolto e i tempi si compattano per consegnare le scorte in tempi molto più brevi. Questa tendenza è destinata a crescere con l'utilizzo sempre più frequente del machine learning per informare le decisioni chiave di produzione e acquisto.
Naturalmente, la stampa richiede ancora un lungo periodo di tempo per fotografare i campioni da pubblicare, ma a parte questo, non c'è molto nel processo che non si possa fare. non potrebbe accelerare applicando l'apprendimento automatico per analizzare i social alla ricerca di informazioni chiave.
Non è una soluzione rapida, né la risposta a tutto. Ma la moda dipende dalle tendenze e dal sentimento dei clienti. In un mondo digitale in rapida evoluzione, ogni settore deve fare il possibile per essere all'avanguardia. Ecco perché la macchina deve incontrare l'alta moda: è l'unico modo in cui la moda di lusso può davvero tenere il passo con il suo pubblico.
