Всегда будет, что надеть: будущее моды с помощью больших данных и аналитики

До недавнего времени рынок современной моды, можно сказать, находился в стагнации, ведь в какой-то момент тренды и предпочтения клиентов стали меняться с такой скоростью, что бренды просто перестали за ними успевать. 

Ситуация изменилась, когда бренды и производители стали внедрять в свои процессы аналитику больших данных. Теперь автоматические алгоритмы на основе Big Data могут с точностью 88% определить, какие модели одежды понравятся клиенту. И это далеко не все их возможности, ведь они способны даже прогнозировать спрос и предложения на рынке. 

Недавно команде Platforma попался интересный материал на Medium о том, как аналитика больших данных трансформирует отрасль модного бизнеса и как фэшн-бренды используют ее сегодня. Делимся с читателями нашего блога переводом этой статьи.

Модный бизнес всегда славился творческим самовыражением. А в условиях постоянно развивающегося цифрового мира он и вовсе начал активную трансформацию. На первый взгляд отношения между модой и технологиями могут показаться странными. Но для владельцев домов моды, дизайнеров, аналитиков и FashionTech компаний, технологии стали движущей силой серьезных изменений в индустрии.

В последние годы индустрия моды активно внедряет процессы аналитики больших данных. Чтобы лучше понять этот тренд, давайте посмотрим на статистику из отчета McKinsey & Company:

Модные компании, которые эффективно используют возможности больших данных, увеличивают объем онлайн-продаж в среднем на 30%. Это говорит о значительной роли Big Data в модном бизнесе.

Большие данные серьезно влияют на различные отрасли модной индустрии, но в этой статье мы сосредоточим внимание на двух важнейших областях: дизайне одежды и персонализированном покупательском опыте.

Эти области служат примером того, как анализ данных кардинально меняет мир моды. Он предлагает потребителям индивидуальный опыт и позволяет дизайнерам возможность создавать коллекции, которые наиболее точно отвечают требованиям рынка.

Большие данные в индустрии моды

Большие данные — это огромные массивы собранной информации, характер которых определяется объемом, скоростью обновления и разнообразием (Volume, Velocity, Variety).  Понимание больших данных вращается вокруг этих «V». Сейчас исследователи ввели дополнительные атрибуты в эту концепцию, но для полного понимания роли Big Data нам будет достаточно и трех традиционных.

Три «V» в полной мере объясняют, как данные меняют индустрию моды: от объема генерируемых данных до скорости их обработки и различных типов данных. И вот, что они значат.

Объем — это размеры массивов данных, которые генерирует индустрия моды. Это персональные данные клиентов, информация о продажах, активности в социальных сетях и многое другое.

Скорость обновления — это периодичность, с которой создаются и изменяются данные о моде. Часто это происходит в режиме реального времени, что требует быстрой реакции.

Разнообразие — это различные типы и источники данных в сфере моды, включая структурированные и неструктурированные данные.

Эти три аспекта кардинально меняют принципы работы модного бизнеса от персонализации покупок до управления цепочками поставок и создания стратегии развития.

Теперь о двух примерах, как Big Data меняет индустрию моды.

1. Персонализированный опыт покупок

Аналитика больших данных серьезно трансформирует модный бизнес. Одно из наиболее важных изменений — это возможность сделать процесс выбора модной одежды индивидуальным для каждого покупателя.

Персонализация на основе больших данных и мощной аналитики серьезно изменила принципы подбора одежды и аксессуаров. Кроме того, производители одежды также стали использовать потенциал данных. Они собирают информацию из внешних и внутренних источников, уделяя основное внимание поведению покупателей.

Эти данные включают в себя предпочтения покупателей, историю покупок, действия на сайте, активность в социальных сетях и многое другое. Собранные массивы данных используют, чтобы прогнозировать поведение покупателей, а это, в свою очередь, помогает персонализировать покупательский опыт.

Сфера ритейла модной одежды уже давно столкнулась с проблемой прогнозирования спроса на новые коллекции. Зачастую этот процесс был сложным и малоэффективным. Но появление инновационных стартапов в области модных технологий меняет ситуацию.

Сейчас на рынке есть целый ряд компаний, которые разрабатывают инструменты для выбора одежды по типу фигуры на основе анализа больших данных.

Такие инструменты помогают интернет-магазинам создавать персональные рекомендации по подбору одежды. Это значительно улучшает впечатления клиентов, а еще положительно влияет на экологию, потому что сильно снижает количество возвратов.

Проекты собирают огромное количество данных, не только от самих покупателей, но и из других источников. Так же делают и многие другие модные бренды.

Ценность несет буквально любая информация: о предыдущих покупках, стилевых предпочтениях, истории посещений и даже лайках в социальных сетях. Алгоритмы на основе машинного обучения анализируют данные и создают комплексный профиль каждого покупателя, где указаны тип фигуры клиента, его стилевые предпочтения, история подбора одежды и так далее.

Кроме того, почти все продукты используют Big Data, чтобы рекомендовать одежду, которая учитывает уникальную форму тела пользователя.

Например, если клиентка ищет платье для особого случая, система не только порекомендует варианты, которые ей понравятся по стилю, но и предложит наилучшие модели конкретно для ее типа фигуры.

Сегодня технологичные фэшн-компании, активно ищут бренды для сотрудничества, совершенствуя свои инновационные продукты.

📌 Обратите внимание, что это не просто стартапы: крупные компании мира моды также осознают, насколько сильно большие данные могут персонализировать покупательский опыт.
С помощью Big Data объем цифровых продаж можно увеличить на впечатляющие 30-50%. Этот успех говорит о том, что у персонализации на основе больших данных есть практически неограниченный потенциал в индустрии моды.

Благодаря созданию персонализированных рекомендаций по подбору одежды на основе аналитических данных, компании модной индустрии:

1. Эффективно решают проблему возвратов, потому что грамотная аналитика сильно снижает вероятность, что клиент купит одежду, которая плохо на нем сидит.
2. Повышают удовлетворенность покупателей. А это улучшает покупательский опыт и помогает компании чувствовать себя стабильнее на рынке.
3. Помогают экологии. Уменьшение возвратов помогает сократить перепроизводство, что позитивно влияет на экологичность отрасли.
4. Экономят время и ресурсы. Он используют технологии для персонализированного шопинга и устойчивого развития компании.

Теперь давайте посмотрим, как большие данные используют в дизайне одежды.

2. Дизайн одежды

Big Data кардинально меняет принципы дизайна одежды, ведь с помощью больших данных дизайнеры узнают о потребительских предпочтениях и тенденциях. Решения на основе больших данных стали необходимостью, ведь они помогают дизайнерам создавать коллекции, которые полностью соответствуют постоянно меняющимся требованиям рынка.

Давайте рассмотрим несколько ярких примеров трансформации моды на основе аналитики данных:

1. «Быстрая мода» Zara: Популярный бренд доступной одежды использует большие данные, чтобы отслеживать предпочтения клиентов. Данные о популярных моделях одежды позволяют Zara в режиме реального времени адаптировать производство, опережать тенденции и точно удовлетворять спрос покупателей.

2. Экологичный стиль H&M: С помощью аналитики Big Data компания H&M оценивает влияние материалов на окружающую среду. Это помогает им выбирать экологически безопасные ткани для своих коллекций.

3. Персональные подборки Stitch Fix: Онлайн-сервис использует большие данные для создания рекомендаций по выбору одежды. В зависимости от типа фигуры клиента и его индивидуальных предпочтений, они подбирают покупателям персональные образы, постоянно совершенствуя рекомендации на основе отзывов.

4. Анализ трендов от Lyst: онлайн-платформа для шоппинга анализирует Big Data миллионов покупателей, чтобы отслеживать тренды и взаимозависимости модной отрасли. 

Эти примеры показывают реальное влияние аналитики данных для модного бизнеса: от отслеживания трендов до разработки персонализированного дизайна одежды.

Заключение

Аналитика больших данных активно меняет мир моды. Теперь индустрия не только создает новые модели одежды и аксессуаров, а использует Big Data, чтобы прокачать все процессы отрасли. Потенциал анализа данных очевиден, стоит только разобраться в том, что значат три характеристики больших данных: объем, скорость обновления и разнообразие. Благодаря анализу Big Data индустрия моды открывает новые возможности, особенно в сферах персонализации покупок и дизайна одежды.

Будущее моды неразрывно связано с большими данными. Слияние технологий и творчества помогает компаниям совершенствовать цепочки поставок, улучшать дизайн и точно предсказывать тренды. А это обязательно приведет к тому, что индустрия моды станет более инновационной, полезной и клиентоориентированной.