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Actualidades y análisis

Más allá del glamour, la industria de la moda adopta el Big Data


, el 15 Febrero 2014 | Leído 1685 veces

La alta costura marca tendencias. Los más entusiastas participan y seleccionan lo que más les gusta. La industria del sector de la confección mezcla sus estilos preferidos, para desarrollar sus creaciones más populares. Y la tecnología Big Data, detrás de los desfiles de moda, organiza la información para ahorrar tiempo; mientras los modelos se quitan los trajes y les ceden el espacio a los científicos de datos.



Más allá del glamour, la industria de la moda adopta el Big Data
Es en Nueva York, a inicios de febrero del 2014. Modelos, diseñadores, periodistas y demás actores "fashionistas" están en el corazón de Manhattan para descubrir lo que llevarán las estrellas en las próximas semanas, y que inspiran a los fabricantes de la industria textil para la próxima temporada. Nueva York, Milán, París, acá usted ve lo que llevará en pocos meses.

Pero detrás de las pasarelas y su agitación, los informáticos, un poco menos esbeltos que los top models, analizan, convierten las imágenes en datos. "El Big Data ha invertido en la industria de la moda y los diseñadores se han convertido en creadores de valor."

Recordemos la definición de Big Data y sus famosas "3 Vs". Volumen, Velocidad y Variedad. La industria de la moda y la alta costura cumplen a cabalidad con esta definición.
Volumen: cientos de piezas de ropa son ofrecidos cada temporada por los grandes creadores; que son fotografiadas, filmadas, publicadas, comentadas y criticadas por las miles de personas que tienen una opinión sobre el tema. Estos son terabytes de datos que se crean con motivo de la presentación de cada colección.
Velocidad: la industria de la moda es fugaz. Incluso si usted no tiene los medios para ofrecerse un vestido sencillo, mirar la moda de alta costura es siempre interesante. Son imágenes que se quisieran guardar y encontrarlas de la manera más rápida posible, al igual que encontrar un modelo similar en su tienda favorita. Velocidad de reacción, agilidad, son puntos claves para un sector esencialmente “deslocalizado” que no sólo tiene que hacer frente a los retrasos en la fabricación y el transporte, sino también a la impaciencia de los clientes y la eficacia de la competencia.
Variedad: fotos, videos, comentarios, la industria de la moda es una industria “no estructurada”. La belleza no existe, es subjetiva, y la misma prenda recibirá tanto elogios maravillosos como duras críticas. Entonces, ¿cómo dibujar una tendencia, un sentimiento general? Sólo el análisis de los datos no estructurados, nos permite entender lo que piensa la mayoría y analizarlos con más detalle.

Los modelos desfilan, las computadoras capturan

Frank BOBER, CEO StyleSight
Frank BOBER, CEO StyleSight
Mientras que las pasarelas ven triunfar a decenas de mujeres y hombres jóvenes, altos y delgados, vistiendo las últimas creaciones de los diseñadores que marcan tendencias, las cámaras fotográficas "resuenan", las filmadoras giran y los periodistas toman notas.
Tan pronto como termina la presentación de un diseñador, los datos recogidos son compartidos, publicados y en seguida pueden ser analizados. ¿Cuáles son los estilos, las formas, los colores y los accesorios, elegidos por el diseñador? El objetivo es convertirlo en una ecuación, algo así como “modelar” cada colección, con el fin de entender las inspiraciones.

Cada traje se presenta "descompuesto" en la computadora para ser convertido en datos. Los datos no estructurados, es decir la imagen, se transformarán en una secuencia de datos estructurados analizables y comparables.
Empresas como StyleSight, Refinery29 u Osoyou analizan los datos para "entender" la elección de diseñadores y establecer un modelo.
Sus clientes son en su mayoría marcas de la industria textil (Stylesight tiene cerca de 3.000 clientes en esta área) que necesitan estos datos para crear sus propias colecciones. Stylesight analiza más de 10 000 fotos por día y sus metadatos asociados.
La velocidad es fundamental. "La mayoría de los desfiles que analizamos están en línea una hora después del desfile", dice Frank Bober, Fundador de Stylesight. Para una marca de la industria de la confección, que debe elaborar sus modelos, hacer el pedido a sus subcontratistas asiáticos, y entregarlos en sus tiendas, una diferencia de unos pocos días puede tener un impacto importante en la satisfacción del consumidor, y por lo tanto, en el volumen de negocios.
Pero el análisis instantáneo no es suficiente, y este modelado de información también nos permite entender las tendencias. Los datos históricos se almacenan y se comparan con los últimos desfiles de moda. "El objetivo es poner la información en su contexto", dice Frank Bober.
Los clientes de StyleSight son las marcas «prêt à porter» (listo para llevar) así como las grandes cadenas de distribución que diseñan sus propias colecciones y ofrecen en sus tiendas particulares. Estos últimos quieren hacer alta costura, o al menos parecerse, pero al costo del «prêt à porter». La lista de clientes de StyleSight es impresionante. Incluye empresas como Adidas, Carrefour, Diesel, L'Oreal, Prada, entre otros. A partir de los datos proporcionados, estas marcas van a interpretar las tendencias y las van a adaptar a sus propios clientes.
Otro ejemplo de análisis, es la evolución de los colores. Aunque un vestido negro es un deber, el mismo color negro no es necesariamente el mismo de un año a otro. Los colores están cambiando al igual que su interpretación. El panorama de colores utilizado por una marca debe ser integrado a la tendencia general del mercado. Los análisis de los datos procedentes de colecciones de alta costura permiten a las marcas seguir esta evolución. Las formas también cambian con el tiempo, pero algunas persisten de una temporada a otra, estas tendencias aportan valor a las marcas.

Obviamente, y por suerte, el análisis de datos no lo es todo. Pero hoy el éxito de una colección «prêt à porter» es una combinación de creatividad, intuición y datos.

Analizar lo que los clientes piensan

Otra línea de análisis importante es la percepción de los consumidores y de las consumidoras. Hoy en día, Pinterest es utilizado principalmente por mujeres, que comparten sus imágenes favoritas. Después de los desfiles, las fotografías subidas por los diseñadores y los sitios especializados son compartidas por miles de usuarios, principalmente en esta red social. ¿Quién comparte qué, dónde, cuándo, y con qué comentarios? La respuesta a estas preguntas nos permite ir más allá de las tendencias, nos permite saber lo que realmente le gusta a los consumidores. Ayer y aún hoy, son las Anna Wintour (los editores de las revistas de moda) quienes indirectamente deciden lo que el público piensa de tal o cual atuendo. Pero cada vez más, la opinión de los profesionales de la prensa de moda se enfrenta a la crítica de los usuarios reales. A veces, ellos están de acuerdo, y a veces no. Para una marca del «prêt à porter», incluir esta tercera dimensión en su análisis, les permite acercarse un poco más a los deseos de sus clientes, y por lo tanto, al éxito comercial.
Todo esto se trata del análisis de datos no estructurados, las fotos deben ser relacionadas con los comentarios generados por la misma. El análisis semántico de los comentarios, artículos, tweets, permite determinar el "sentimiento" de los usuarios hacia una marca, un traje o un estilo. Aunque la mayoría de las publicaciones son positivas, a veces pueden estar acompañadas por un comentario negativo que necesita ser analizado. La dimensión geográfica puede ser importante, porque el mismo estilo o color pueden ser apreciados de manera diferente de un lugar a otro del planeta.

Visualizando aun más lejos, y anticipando en donde estarán los futuros clientes, una gran cadena Española del «prêt à porter» le encargó al Citibank el análisis predictivo de las tendencias de consumo. ¿Dónde puedo ubicar mis siguientes tiendas y centros logísticos en el mundo? Es el análisis de los gastos por tarjetas de crédito lo que permite al banco analizar las tendencias de consumo a largo plazo. "Dime lo que los padres consumen hoy, y te diré lo que sus hijos consumirán mañana" podría ser un lema para la presentación de nuevos servicios bancarios. Mañana, su banco probablemente comercializará más datos, y los comerciantes y las marcas de consumo masivo serán sus principales clientes. Tal vez las entidades financieras van a tener más ganancias con la reventa de sus datos que con las actividades bancarias convencionales. ¡Y todo esto no es nuevo! Hace ya más de 15 años, Luc Heitz, director de información de los sistemas de Caisse d'Epargne Loire Drôme Ardèche, había explicado como el de modelado de los gastos anónimos de los clientes, podían predecir los que se irían a divorciar y aquellos que cambiarían de carro próximamente. ¡El paso a dar no es tan terrible, es simplemente predecir hoy la ropa que sus hijos compran mañana!




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