Lectra participa en una mesa redonda sobre análisis de datos en la Semana de la Técnica de la Moda en París.

El volumen de datos no es lo más importante, sino la profundidad y la capacidad de análisis de los mismos.

Lectra, la escuela de negocios francesa ESCP Europe y su presidenta conjunta de «Moda y Tecnología» examinaron las múltiples formas en que el ecosistema de la industria de la moda puede utilizar los datos de clientes, durante un evento de mesa redonda celebrado recientemente, al comienzo de la quinta Fashion Tech Week en París.
Elise Beuriot, líder de categoría senior de EU Luggage en Amazon, Olivier Dancot, vicepresidente de datos de Lectra, Fabrizio Fantini, fundador y CEO de Evo Pricing, y Glanaz Khusainova, fundadora y CEO de Easysize, estuvieron de acuerdo en un punto clave: el análisis de datos de clientes se presta a aplicaciones ilimitadas a lo largo de toda la cadena de valor de la moda. Su impacto es inmenso, ya sea en términos de satisfacción del cliente, competitividad, ingresos o limitación de desechos.
Ya en la fase de diseño, una gran cantidad de datos ofrece muchas fuentes de inspiración para los estilistas. Para los equipos a cargo de las colecciones, «los modelos complejos permiten el análisis de datos como el tráfico en línea y el historial de compras para diseñar y ofrecer los productos que esperan los consumidores, que es una prioridad para una empresa obsesionada por el cliente, como Amazon», afirmó Elise Beuriot. Para las ventas, «las decisiones basadas en datos disparan millones de pedidos; el impacto en el inventario es enorme».
«La moda es una industria donde los artículos no vendidos generan una gran cantidad de desperdicios. Los algoritmos y el análisis de big data pueden reducir el exceso anticipando la demanda varias semanas antes para optimizar el precio y el reabastecimiento», apuntó Fabrizio Fantini, de Evo Pricing. «Las empresas de moda que explotan los datos para informar sus decisiones se vuelven más eficientes. Están mejor armadas para proteger sus márgenes, pero también pueden vender por menos y potencialmente llegar a un mayor número de consumidores».
Otros modelos de TI agregan datos de los clientes en tiempo real para determinar, entre cientos de factores, los que tienen la mayor influencia en las decisiones de compra. «El valor no está necesariamente en el volumen de datos, sino en la profundidad de los análisis», afirmó Gulnaz Khusainova. Easysize es cuidadosa para asegurar que los datos recopilados sean anónimos, subrayó, porque «los consumidores necesitan mantener el control de sus datos y saber cómo se usan».
Para los editores de software dedicados a empresas de moda y proveedores de máquinas de corte diseñadas para la industria de la ropa, «analizar los datos de uso de nuestras soluciones permite que la oferta evolucione, haciendo que cada paso de la cadena de valor sea más eficiente y se adapte mejor a las necesidades de las marcas, minoristas y fabricantes. Lo que está en juego son mejores productos de calidad, colocados en el mercado lo más rápido posible y a un costo reducido», explicó Olivier Dancot, de Lectra.
«Es fácil recopilar datos, pero es difícil extraer información procesable. Todo depende del análisis de datos», concluyó Céline Abecassis-Moedas, profesora y co-directora científica de la Cátedra 'Moda y Tecnología' y moderadora de la mesa redonda. «Debido a su dimensión emocional, desde la inspiración del estilista hasta el deseo del consumidor de comprar, la moda no es una industria como las demás. Sin embargo, todos los componentes que componen su ecosistema pueden beneficiarse realmente de la explotación juiciosa de los datos de los clientes. Los ejemplos discutidos esta noche ilustran la diversidad de lo que es posible».


[Publicado en TEXTIL EXPRES - Revista Número 234 - Diciembre 2017 - ].

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