Con un fatturato globale di 2.5 trilioni di dollari e un giro d’affari totale di 71.7 miliardi di euro solo in Italia, l’industria della moda ha visto per anni una crescita quasi doppia rispetto al Pil nazionale.
Ma è anche il settore che più di altri ha risentito dell’impatto del Coronavirus, con un aumento delle vendite via e-commerce che non è ancora riuscito a bilanciare il crollo degli acquisti effettuati in negozio. Una battuta d’arresto che ha portato la multinazionale di consulenza strategica McKinsey & Company a lanciare l’appello: “Fashion’s Digital Transformation: Now or Never”.
“Ora o mai più”: la crisi del settore ha reso urgente la svolta verso il digitale che fino ad oggi è stata solo graduale. Il futuro della moda potrebbe trovarsi nella progettazione di nuovi sistemi di logistica, acquisizione clienti e vendita, oppure potrebbe risiedere nel superamento delle complessità intrinseche all’industria, come l’assenza di taglie uniche e l’andamento dei trend stagionali. L’unica cosa certa è che il carburante della ripresa della fashion industry sarà la raccolta e l’analisi dei Big Data, già da alcuni anni protagonisti di un lento processo di ammodernamento che coinvolge tutti i livelli dell’industria della moda.
L’analisi dei Big Data predice i trend del fashion
Poche industrie dipendono da tendenze rapidamente mutevoli quanto quella del fashion, e l’analisi dei Big Data può portare informazioni di capitale importanza ai brand quanto ai retailer.
L’individuazione dei trend è stata fino ad ora affidata soprattutto alle vendite dell’anno precedente, sulle quali si sono basati sia i retailer per l’acquisto di nuovi prodotti, sia i brand nella scelta di nuovi stili e design.
Ma l’analisi dei Big Data permette adesso di accorciare questo processo e predire i futuri trend ancora prima che esplodano, fornendo informazioni in tempo reale non solo sul volume delle vendite, ma anche su quello delle ricerche fatte online. Individuare più rapidamente tessuti, stili e colori per cui l’interesse del pubblico sta crescendo consente di soddisfare la richiesta con tempismo, e di conseguenza di vendere di più.
L’analisi dei Big Data è in grado di riconoscere non solo gli stili destinati a diventare più gettonati, ma anche gli stilisti emergenti più promettenti.
Lo ha dimostrato un team di ricercatori della Penn State University, che ha analizzato frasi e parole chiave all’interno di magazine e recensioni di moda. Lo studio è riuscito a far emergere una rete di influenze tra i fashion designer più celebri e il modo in cui i trend si sviluppano all’interno dell’industria della moda. Lo stesso metodo può essere usato per trovare stilisti sempre più popolari tra i consumatori e con ottime potenzialità di crescita che non hanno, però, ancora attirato l’attenzione dei grandi brand.
I Big Data guidano le strategie di marketing
L’enorme impatto che l’analisi dei Big Data sta avendo sul marketing in qualsiasi settore è difficile da ignorare, e l’industria della moda non fa eccezione.
L’analisi dei Big Data permette di valutare istantaneamente l’efficacia dei messaggi pubblicitari rivolti a ogni settore di pubblico. Mentre le campagne di marketing tradizionale potevano fare affidamento su solo una manciata di dati, oggi il marketing digitale mette a disposizione una pletora di informazioni utili a ottimizzare i risultati di una campagna pubblicitaria: il numero di visualizzazioni, reazioni e click su una determinata promozione, il tipo di dispositivo usato per visualizzarla, l’orario e il giorno in cui ha ottenuto più impression, il tipo di pubblico su cui ha avuto maggiore effetto sono solo alcune di queste.
Il data-driven marketing, ormai indispensabile a qualsiasi strategia su larga scala, è efficace in maniera direttamente proporzionale alla quantità di dati raccolti e alla capacità di interpretazione di quegli stessi dati. Dall’analisi dei Big Data è possibile creare una comunicazione commerciale più adatta al proprio target, profilare i clienti e individuare in anticipo quali rischiano di abbandonare il brand, per poi indirizzarli con offerte mirate.
L’analisi dei Big Data massimizza le vendite e abbatte il tasso dei resi
I risultati dati dall’analisi dei Big Data possono essere trasformati in un vantaggio tanto più competitivo quanto più originali sono i dati che vengono presi in considerazione.
Ad oggi, uno dei costi più significativi dei rivenditori online è quello della spedizione di prodotti che vengono poi restituiti da clienti non soddisfatti. In alcuni casi, il tasso dei resi può arrivare anche al 40%.
Per ovviare a questo problema, nel 2018 Amazon iniziò a offrire giftcard di centinaia di dollari a coloro che si fossero fatti misurare da un body-scanner in 3D una volta ogni due settimane, per un periodo complessivo di venti settimane. L’obiettivo degli analisti di Amazon era misurare le piccole variazioni nel corso di un lasso di tempo definito, in modo da poter predire il modo in cui un abito si sarebbe adattato a una determinata forma corporea.
Le analisi di Amazon indicano probabilmente la strada per il futuro del retail: utilizzare l’analisi dei Big Data per offrire al cliente un’esperienza sempre più personalizzata. Con la crescita esponenziale dell’e-commerce, i retailer avranno a loro disposizione sempre più dati sulle preferenze e sulle abitudini d’acquisto dei consumatori.
Un sistema eccellente di archiviazione e analisi dei Big Data permette di proporre al consumatore prodotti con stili, colori e tessuti che ha già dimostrato di preferire, e che per questo avranno più possibilità di essere acquistati e tenuti. Con il perfezionamento delle tecniche di analisi, un alto volume di informazioni sui clienti si tradurrà sempre di più in una spinta sicura verso la crescita, e trasformerà radicalmente l’intera industria della moda al livello globale.