En medio de la revolución digital impulsada por el poder de los datos, la industria de la moda también está experimentando una transformación radical con la difusión de las prácticas de fashion data analytics.
Empezando por grandes marcas de fast fashion como Zara y H&M, las empresas del sector están empezando a darse cuenta de cómo el análisis avanzado de datos puede ofrecer ventajas competitivas tangibles al mejorar todos los aspectos de las operaciones, desde la gestión de la cadena de suministro hasta la personalización de la experiencia del cliente.
¿Es realmente necesario el data analytics para la moda?
Incluso hoy en día, muchas empresas del fashion retail son reacias a invertir en soluciones de análisis de datos.
Tras la drástica reducción de beneficios que afectó a las empresas de la confección en 2020 (un 90%), el McKinsey Global Fashion Index descubrió que la pandemia puso de manifiesto graves lagunas en la recopilación y el análisis de datos en el sector. El resultado ha sido un aumento de la brecha entre las empresas líderes, expertas en el uso de datos, y las que aún van a la zaga en la adopción de estas prácticas.
La encuesta anual encontró un clima de incertidumbre entre los líderes de la industria de la moda para 2024, causado por un crecimiento económico aún estancado, una inflación en persistente aumento y un sentimiento de confianza de los consumidores más débil, afectados por la creciente brecha entre costes y salarios.
En medio de este complejo entorno económico, las opiniones de los líderes sobre las perspectivas del sector están más divididas que en cualquier otro año desde que se lanzó la encuesta en 2017.
Los propios expertos del sector tienen dificultades para ponerse de acuerdo sobre lo que depara el futuro al mundo de la moda. Lo único cierto es que el reto para los próximos años será lograr un cuidadoso equilibrio entre la gestión de la incertidumbre y la búsqueda de nuevas oportunidades.
Se prevé que la presión sobre las rentas de los hogares provoque una disminución de la demanda en el sector de la moda e impulse a la baja el gasto en todas sus categorías, por lo que será más esencial que nunca ser capaz de interceptar las necesidades de los consumidores y ofrecerles lo que buscan con precisión y altos niveles de personalización.
En este contexto, la aplicación de herramientas y procesos basados en el análisis de datos resulta crucial para mantener la competitividad, identificar y satisfacer las nuevas necesidades del mercado y de los clientes.
Fashion data analytics: las 6 aplicaciones del análisis de datos al mundo de la moda
¿Qué puede hacer concretamente el fashion data analytics? Veamos algunos de los campos de aplicación más interesantes para una empresa que quiera acercarse al análisis de datos.
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Una cadena de suministro más ágil y eficaz
El análisis de datos es una valiosa palanca para optimizar la cadena de suministro de la industria de la moda.
Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis predictivo, se puede predecir la demanda de los clientes, optimizando así la gestión del inventario en términos de eficacia y reducción de residuos. Este enfoque permite centrar y racionalizar toda la línea de suministro, desde la adquisición de materias primas hasta la distribución del producto acabado.
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Personalización de la oferta
Las herramientas de fashion data analytics permiten proponer al cliente una oferta altamente personalizada, con la vista puesta en la experiencia del cliente.
El análisis de las preferencias y el comportamiento de los clientes permite presentarles una selección de los productos que más se ajustan a sus gustos y necesidades, así como descuentos y promociones ad hoc. El análisis de datos mejora así el compromiso, la probabilidad de compra y la satisfacción general del cliente.
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Optimizar el pricing
El uso inteligente de los datos ayuda a mejorar el rendimiento del retail, tanto online como offline, optimizando el pricing para que las operaciones de venta sean más eficaces y rentables.
Utilizando el análisis de datos para predecir el valor vitalicio del cliente (Customer Lifetime Value), las empresas del retail pueden identificar los segmentos de clientes de alto valor y centrar sus recursos en estos grupos. Este enfoque específico permite orientar las estrategias de precios y, como ya se ha mencionado, ofrecer promociones y descuentos personalizados que incentiven las compras.
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Social Media Analytics
El análisis de las redes sociales es una poderosa herramienta para las empresas de la moda que desean mantenerse al tanto de las tendencias y comprender mejor las opiniones de los consumidores.
Analizando el texto y el sentimiento en las redes sociales y en Internet, las empresas pueden tener una visión más precisa de las opiniones que circulan sobre sus productos. Este tipo de análisis permite a las marcas seguir las tendencias e identificar los estilos emergentes, lo que les permite adaptar rápidamente sus colecciones y estrategias de marketing.
Además, el análisis de los sentimientos ayuda a evaluar las reacciones de los consumidores ante los nuevos productos y las campañas publicitarias, proporcionando un feedback inmediato y valioso.
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Decisiones data-driven
El hilo común entre las diferentes aplicaciones que hemos explorado hasta ahora es el uso de datos para tomar decisiones informadas y perfeccionar las estrategias. Las decisiones basadas en datos están transformando la forma de operar de las empresas de la moda, ofreciendo valiosos conocimientos para orientar las elecciones estratégicas en todos los ámbitos, desde la selección de productos hasta la fijación de precios y el marketing.
El fashion data analytics permite no sólo optimizar las operaciones cotidianas, sino también identificar nuevas oportunidades de mercado y de innovación que de otro modo podrían pasar desapercibidas, lo que permite a las empresas mantener su competitividad y responder eficazmente a los retos emergentes.
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Sostenibilidad y reducción de residuos en fashion data analytics
Para concluir, el análisis de datos desempeña un papel crucial en la promoción de la sostenibilidad en la industria de la moda.
Permite identificar las áreas de ineficacia en los procesos de producción, lo que permite reducir los residuos, y optimizar el consumo de energía en las fases de producción, con una reducción del impacto medioambiental y de los costes de explotación.
El análisis de datos también ayuda a identificar oportunidades para el reciclaje y el upcycling de materiales, promoviendo prácticas más sostenibles y circulares. Este enfoque no sólo mejora la reputación de la marca en términos de responsabilidad social, sino que también responde a las crecientes expectativas de los consumidores de productos más ecológicos.
