Los expertos de la moda coinciden en que pese a los miles de datos que recogen diariamente para su análisis, la clave está en identificar cuáles son los más representativos y saber interpretarlos.
Seis meses es el tiempo medio que necesita una cadena de moda para diseñar y lanzar una colección prêt-à-porter. Zara puede hacerlo en tres. El secreto está en su capacidad de interpretar miles de datos gracias a la tecnología que le permite desde conocer en tiempo real lo que hacen los usuarios en sus tiendas hasta anticipar tendencias y poner en marcha nuevas colecciones.
En el evento Ecommfashion -organizado por Fashionbiz 2.0- que se celebró en Madrid, Gina Gulberti, de Launchmetrics -plataforma que estudia las datos de las marcas para ver su impacto- expuso que en 2015 en Estados Unidos se perdieron cerca de 170 millones de dólares por malas decisiones sobre la producción de ropa.
Para Gulberti “las métricas marcan la diferencia entre lo que es producir en masa o hacerlo adecuándose a las necesidades del consumidor, y son las que permiten reducir estos costes”. Pero ponerlo en práctica puede no ser tan sencillo.
Los representantes de e-commerce como ECOALF o Carabela destacan que lo difícil es identificar los datos clave para mejorar el negocio. “Nos estamos volviendo un poco locos con los datos”, señaló Pedro Martínez, de ECOALF. El director de marketing de la marca de moda sostenible explica que “hay una cantidad tremenda y estamos en una industria en donde nos tenemos que fijar no sólo en el dato de lo que pasa hoy; nos tenemos que adelantar, tenemos que inventar el futuro”. Martínez destacó que en su empresa “intentamos mirar 10 datos que sean relevantes; el resto ponemos nuestra energía en aportar valor a la marca”.
Adolfo García Ferrer, de Carabela Madrid, coincidió en que “muchas veces recogemos datos que no nos llevan a ninguna parte”. En el caso de la marca de complementos de diseño “no somos capaces de analizar cómo lo hacen las empresas grandes”. García Ferrer explicó que intentan “tener algo sencillo para sacar conclusiones, aunque justo el mercado va en el sentido contrario: hay maremagnum de datos para las empresas pequeñas y no sabes muy bien qué hacer con ellos”.
Para la empresa brasileña Havaianas -cuya facturación millonaria le permite codearse con grandes marcas- el problema radica en cómo mezclar toda la información que reciben. “Lo vemos ingestionable, el problema no es la cantidad de datos que tengas, es que se necesitan plataformas tecnológicas muy costosas y no conozco muchas que crucen información online y offline”, destacó Carolina Agudo Lazareno. La digital manager EMEA de Havaianas incidió en que “lo que aporta valor son las conclusiones que sacan con los datos, te tienen que ayudar a predecir lo que va a pasar y estamos lejos”.
¿Y qué piensa Google, cuyas herramientas de análisis utilizan millones de tiendas en todo el mundo, del poder de los datos en la moda? Mavi Nafría, industry manager retail en la compañía estadounidense, destacó que “el consumidor espera una comunicación mucho más personalizada y de ahí es dónde viene la necesidad del manejo del dato, del big data”.
La representante de Google señaló que el análisis de datos es complejo, “pues requiere información que viene de fuentes muy distintas que normalmente no se hablan”. Nafría explicó que “el problema que estamos encontrando con pequeños y grandes clientes -empresas con una cantidad ingente de información- es parecido. Se preguntan: ¿Y ahora qué hago con todo esto y cómo lo transformo en un comunicación directa e individualizada?”.
Desde Google, concluyó, se está apostando por la inteligencia artificial. Una inteligencia que permitirá que las máquinas entiendan, por ejemplo, que una modelo lleva un vestido y lo pueda categorizar de tal manera que pueda impactar en miles de clientes. Sobre los datos, añadió que las empresas deben aspirar a “tener un CRM robusto que se hable con las bases de datos online para hacer comunicaciones específicas”, aunque admitió que “todo esto tiene que seguir desarrollándose.”