El uso de los datos ha cambiado la forma en que hoy se puede diseñar y producir en base a los gustos del cliente.

Temporada tras temporada, los minoristas o “retailers” tienen en sus manos una gran cantidad de productos nuevos, listos para vender alrededor del mundo. Aunque en el pasado los diseñadores no tenían idea de lo que les gustaría a sus clientes, y sus creaciones eran simplemente suposiciones basadas en la inspiración, ahora con el apoyo de los datos, es fácil para un minorista diseñar y producir exactamente lo que necesita el cliente.

La industria de la moda, como muchas otras industrias, también está experimentando un cambio importante a través de varios niveles. La reducción de residuos, las plataformas de compras y la tecnología son solo algunos de los cambios que nosotros, como consumidores, experimentaremos en los próximos años.

Según el “McKinsey Global Fashion Index”, se proyecta que las ventas de la industria mundial de la moda aumenten entre un 3,5% y un 4,5% este año.

Hoy nos centraremos en cómo la tecnología creará un impacto positivo en la industria de la moda, y en qué marcas ya han incorporado Big Data y AI en su ADN. Business of Fashion (BoF) estima que más del 75% de los minoristas de moda planea invertir en IA en 2018/2019.

Vivimos en un mundo conectado, y no se puede negar que un gran porcentaje de nuestro día se pasa alrededor de una pantalla. Esto ha creado un cambio hacia las compras en línea, las marcas sostenibles y los cambios de comportamiento, como el “showrooming”, cuando un cliente visita una tienda física solo para completar la compra en línea. Según el informe “The state of Fashion 2018” de BoF, “se espera que los consumidores globales gasten 1 billón de dólares en todas las plataformas de comercio electrónico para el año 2020. “Esto significa que los puntos de venta tradicionales deben reinventarse para ofrecer mejores experiencias si quieren seguir prosperando.

Al introducir e invertir en Big Data e IA, las marcas ahora tienen el poder de un conocimiento adicional sobre sus productos, clientes y la demanda, y con ello, realizan cambios en su modelo de negocio, cadena de suministro y procedimientos para obtener más beneficios, generar menos desperdicio y personalizar las experiencias del cliente, que es exactamente lo que ellos quieren el día de hoy.

“Lo que puede hacer la inteligencia artificial (IA) es ayudar a convertir conjuntos de datos grandes y diversos en información enriquecida que se puede utilizar para mejorar toda la cadena de suministro, desde el diseño y la fabricación hasta las ventas, el marketing y el servicio al cliente”.

Algunas marcas ya muy reconocidas en Estados Unidos y algunas ciudades de Europa comenzaron haciendo ventas online, y, una vez consolidadas, decidieron abrir tiendas físicas en ubicaciones privilegiadas. El verdadero valor de ser un comercio online primero, y luego abrir una tienda minorista, es el poder de identificar dónde encontrar a los clientes. Marcas como Warby Parker (gafas), Everlane (prendas de vestir) y Glossier (cosméticos), que comenzaron como un comercio electrónico, han podido construir una base de clientes leales, que solo ha aumentado con el tiempo. Estas marcas en particular han podido determinar dónde una tienda física generaría el mayor beneficio, al identificar qué ciudades realizan la mayoría de las compras, qué productos les gustan más a las personas, y qué artículos tienden a agotarse para seguir produciéndolos una y otra vez.

Combinando los datos con la personalización, dos marcas estadounidenses han creado exitosas tiendas de comercio electrónico al proporcionar conjuntos de ropa personalizados. Rockets of Awesome y Stitchfix usan datos de encuestas, tests de estilo e información de ventas, para identificar qué artículos resuenan más con cada cliente, para brindarles una experiencia de “comprador personal” en casa.

En el caso de Rockets of Awesome, dedicado a ropa de niños, sus datos les ayudaron a descubrir por qué una camiseta en particular seguía vendiéndose (el algodón suave de un jersey, era el favorito de muchos niños) que llevó al departamento de compras a pedir esa misma tela en varios colores y diseños. Esta compra se basó en datos y le aseguró a la compañía que solo generaría ganancias y clientes satisfechos.

Stitchfix, enfocado en prendas de vestir para todas las edades, utiliza una técnica similar y depende de sus algoritmos para detectar qué es más probable que los clientes elijan, e incluso qué tan alto o bajo es su nivel de riesgo, a la hora de vestir y elegir tendencias.

Estas interacciones en línea, como elegir tu ropa de una pantalla, ya no se sienten impersonales. La IA y el Big Data han permitido que las experiencias de compra online se conviertan en experiencias personalizadas para los clientes. Otro claro ejemplo de esto es la forma en que Amazon recomienda artículos a cada usuario particular. No hay una página de inicio de Amazon, sino una página de inicio personalizada para cada usuario con sus preferencias.

La Inteligencia Artificial también ha podido crear un impacto en la cadena de valor de una empresa. Rue La La, minoristas con sede en EE. UU., trabajaron junto con MIT para desarrollar un modelo de predicción para la demanda de productos, especialmente durante sus ofertas flash. La introducción de IA ayudó a la marca a aumentar sus ingresos en un 10% sin el problema habitual de tener existencias adicionales e inventario no utilizado.

Será interesante ver cómo cada vez más empresas se vuelven impulsadas por los datos y aumentan su inversión en IA y Big Data, no solo para crear mejores experiencias en línea, sino también mejores experiencias en la tienda.