Nel mezzo della rivoluzione digitale trainata dal potere dei dati, anche l’industria della moda sta attraversando una trasformazione radicale con la diffusione di pratiche di fashion data analytics.
A partire da grandi marchi del fast fashion come Zara e H&M, le aziende del settore cominciano a comprendere come l’analisi avanzata dei dati possa offrire vantaggi competitivi tangibili, migliorando ogni aspetto delle operazioni, dalla gestione della supply chain alla personalizzazione dell’esperienza del cliente.
La data analytics per il fashion serve davvero?
Ancora oggi tante aziende del fashion retail sono restie ad investire in soluzioni di analisi dei dati.
In seguito alla drastica riduzione dei profitti che ha colpito le aziende del settore abbigliamento nel 2020 (90%), il McKinsey Global Fashion Index ha rilevato come la pandemia abbia evidenziato gravi lacune nella raccolta e nell’analisi dei dati nel settore. Il risultato è stato un ampliamento del divario tra le aziende leader, esperte nell’uso dei dati, e quelle ancora in ritardo sull’adozione di queste pratiche.
L’annuale survey ha riscontrato per il 2024 un clima di incertezza tra i leader dell’industria della moda, causato da una crescita economica ancora stagnante, il persistente aumento dell’inflazione, e un sentimento di fiducia più debole da parte dei consumatori, colpiti dal crescente gap tra costi e salari.
Nel mezzo di questo complesso contesto economico, le opinioni dei leader sulle prospettive dell’industria sono più divise rispetto a qualsiasi altro anno fin dal lancio della survey nel 2017.
Gli stessi esperti del settore, insomma, faticano a concordare quale sia il futuro per il mondo del fashion. L’unica cosa certa è che la sfida per i prossimi anni sarà trovare un equilibrio attento tra la gestione dell’incertezza e la ricerca di nuove opportunità.
Si prevede che la pressione sui redditi delle famiglie porterà a una diminuzione della domanda per il settore fashion e spingerà verso una riduzione delle spese in tutte le sue categorie: sarà quindi più che mai essenziale saper intercettare le necessità dei consumatori e offrire loro ciò che cercano con precisione ed altissimi livelli di personalizzazione.
In questo contesto, l’implementazione di strumenti e processi basati sull’analisi dei dati diventa cruciale per mantenere la competitività, individuando e venendo incontro ai nuovi bisogni del mercato e dei clienti.
Fashion data analytics: le 6 applicazioni dell’analisi dei dati al mondo della moda
Che cosa può fare, concretamente, la fashion data analytics? Vediamo alcuni dei campi di applicazione più interessanti per un’azienda che si voglia approcciare all’analisi dei dati.
1. Supply chain più snella ed efficiente
L’analisi dei dati è una leva preziosa per ottimizzare la supply chain dell’industria fashion.
Grazie all’uso di tecniche avanzate di analisi predittiva, è possibile prevedere la domanda dei clienti, ottimizzando così la gestione dell’inventario in termini di efficienza e riduzione degli sprechi. Questo approccio consente di focalizzare e snellire l’intera linea di rifornimento, dall’approvvigionamento delle materie prime alla distribuzione del prodotto finito.
2. Personalizzazione dell’offerta
Strumenti di fashion data analytics consentono di proporre al cliente un’offerta altamente personalizzata, con un occhio attento alla customer experience.
Analizzare le preferenze e i comportamenti dei clienti permette di presentare una selezione di prodotti che rispecchiano maggiormente i loro gusti ed esigenze, nonché sconti e promozioni ad hoc. L’analisi dei dati favorisce così l’engagement, le probabilità di acquisto e la soddisfazione complessiva del cliente.
3. Ottimizzazione del pricing
L’uso intelligente dei dati contribuisce a migliorare le performance del retail, sia online che offline, ottimizzando il pricing per rendere le operazioni di vendita più efficienti e redditizie.
Basandosi sull’analisi dei dati per prevedere il valore a vita del cliente (Customer Lifetime Value), le aziende retail possono identificare i segmenti di clientela ad alto valore e concentrare le loro risorse su questi gruppi. Questo approccio mirato consente di guidare le strategie di prezzo e, come già accennato, offrire promozioni e sconti personalizzati che incentivano gli acquisti.
4. Social Media Analytics
L’analisi dei social media rappresenta un potente strumento per le aziende di moda che desiderano rimanere al passo con le tendenze e comprendere meglio le opinioni dei consumatori.
Grazie all’analisi del testo e del sentiment su social e internet, le aziende possono ottenere una visione più precisa delle opinioni che circolano sui loro prodotti. Questo tipo di analisi consente ai brand di monitorare le tendenze e identificare gli stili emergenti, permettendo loro di adattare rapidamente le loro collezioni e strategie di marketing.
Inoltre, l’analisi del sentiment aiuta a valutare le reazioni dei consumatori ai nuovi prodotti e alle campagne pubblicitarie, fornendo feedback immediati e preziosi.
5. Decisioni data driven
Il fil rouge tra le diverse applicazioni che abbiamo finora esplorato è l’utilizzo dei dati per prendere decisioni informate e affinare le proprie strategie. Le decisioni basate sui dati stanno trasformando il modo in cui le aziende di moda operano, offrendo insight preziosi a guidare le scelte strategiche a tutto tondo, dalla scelta del prodotto a prezzatura e marketing.
La fashion data analytics permette non solo di ottimizzare le operazioni quotidiane ma anche di identificare nuove opportunità di mercato e di innovazione che potrebbero altrimenti passare inosservate, consentendo alle aziende di mantenere la loro competitività e di rispondere efficacemente alle sfide emergenti.
6. Sostenibilità e riduzione degli sprechi
Per concludere, l’analisi dei dati gioca un ruolo cruciale nel promuovere la sostenibilità nell’industria fashion.
Permette di individuare le aree di inefficienza nei processi produttivi, consentendo di ridurre gli sprechi, e di ottimizzare il consumo energetico nelle fasi di produzione, con una riduzione di impatto ambientale e costi operativi.
L’analisi dei dati aiuta anche a identificare opportunità per il riciclo e l’upcycling dei materiali, promuovendo pratiche più sostenibili e circolari. Questo approccio non solo migliora la reputazione del brand in termini di responsabilità sociale, ma risponde anche alle crescenti aspettative dei consumatori per prodotti più green.