¿Cómo diseñar moda con técnicas de Big Data?

España siempre ha sido un país con una tradición de empresas dentro del sector textil y de la moda muy arraigada en algunas regiones, principalmente Cataluña, Valencia y Galicia, estando presente en todo el territorio nacional.

El sector no ha pasado en las últimas décadas por su mejor momento, sin embargo, todo apunta a que ha cambiado de tendencia. En términos de producción, España vuelve a ser competitivo, lo que se deduce del freno de la deslocalización que se extrae de los datos publicados por el Ministerio del Interior este verano 2015. En términos de consumo, España ha dado un giro y el gasto medio se disparará un 10,6% hasta 2019, según un estudio elaborado por la EAE:

                                                                   eae gasto consumo

Para no perder esta nueva senda las empresas textiles y de moda deben apostar por la productividad y la modernización en sus procesos de negocio.

Las empresas del sector gestionan una gran cantidad de información y datos procedentes de los sistemas transaccionales, los e-commerce, las tarjetas de fidelización, tiendas propias, outlets, corners, redes sociales, … Estos datos, tal como lo vemos, pueden ser la clave para proporcionarles una ventaja competitiva en dos áreas fundamentales, las operaciones y la experiencia del cliente.Moda V.competitiva

  • En el ámbito de las operaciones, siempre podemos pensar en analizar la planificación de demanda de los modelos de repetición; incluso aquellos con históricos semejantes a modelos de tendencia por temporada, o analizar la planificación de producción en función de la demanda, de los primeros pedidos y los potenciales de repetición. Sin embargo, donde creemos que radica un enorme potencial es en la optimización de lo que se conoce como ARP: Assortment Replenishment Planning. La optimización de los surtidos por cluster de tiendas; esto es un nuevo modelo de clustering inteligente de tiendas, que tenga en cuenta todas las variables relevantes en lo que a surtido y tipificación de tiendas se refiere y genere un modelo algorítmico que optimice los rendimientos del negocio.
  • En lo que se refiere a la experiencia de marca, se puede apostar por una experiencia única para el cliente. Combinando toda la información: tiendas físicas, transacciones, navegaciones tanto anónimas, como registradas, conversiones, información de las tarjetas de fidelización, redes sociales, incidencias,… se puede llegar a conocer a cada uno de los usuarios, registrados y clientes de forma que la oferta de adecue a cada necesidad, mejorando las experiencias de compra al poder identificarlas, las promociones y campañas, las tendencias de adopción y abandono de usuarios, incluso la situación de mi marca frente a la competencia.

Como ya os anunciamos la semana pasada en un post anterior, hemos estado en E-Show, donde tuvimos ocasión de charlar con empresas del sector. Todas con las que hablamos se mostraron muy interesadas en estas áreas y en lo que en Piper hacemos.

¿Y tú? ¡Contáctanos!

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Escrito por Maite Gilarranz, Co-fundadora de PiperLab

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Autor: Maite Gilarranz

Co-fundadora de Piperlab