In che modo gli analytics dei dati forniscono informazioni per l'industria della moda

La fashion industry è stata spesso guidata da personalità e geni creativi che hanno fatto tendenza seguendo l'istinto e la forza di volontà. L'opinione comune è che il settore deve fare affidamento più sull'arte che sulla scienza. I fashion analytics offrono una nuova prospettiva al settore, permettendo ai fashion business di integrare e supportare il lato artistico del commercio con la giusta quantità di data science.

I fashion analytics prevedono l'utilizzo di applicazioni che traggono dati da una varietà di fonti sulle vendite, gli stili e i trend del fashion. I fashion analytics aiutano le aziende a valutare le prestazioni passate e prevedere i risultati futuri in modo da poter prendere decisioni migliori su quali raccolte creare, quali livelli di inventario gestire, quali canali di distribuzione utilizzare e quali promozioni possono generare al meglio maggiori ricavi.

Cosa sono gli analytics dei dati?

Per analytics dei dati si intende il processo attraverso cui si analizzano set di dati per trarre conclusioni sulle informazioni in essi contenute. Gli analytics incorporano sempre più l'intelligenza artificiale, che utilizza modelli algoritmici per cercare informazioni senza che una persona dica al sistema dove cercare e cosa cercare. Le aziende utilizzano gli analytics dei dati per prendere decisioni più informate mettendo insieme set di dati di grandi dimensioni per trovare pattern e correlazioni nascoste. Oltre al business, gli analytics dei dati vengono ampiamente utilizzati da scienziati e ricercatori per verificare o confutare modelli, teorie e ipotesi scientifiche.

Nel fashion, gli analytics dei dati possono aiutare i retailer a comprendere meglio il comportamento degli acquirenti, a ottimizzare la customer experience nei canali digitali e fisici, a personalizzare le promozioni in base a comportamenti o interessi precedenti, come stili di abbigliamento, modelli o trend, e a prevedere la domanda futura più accuratamente in modo da poter avere a disposizione i livelli di scorte appropriati.

3 passaggi per semplificare la previsione della domanda per i retailer nel settore del fashion

Che cos'è l'analisi del fashion?

L'analisi del fashion è il processo utilizzato dalle persone nel settore, in particolare acquirenti e merchandiser presso le aziende di retail, per sfruttare i dati al fine di determinare quali trend stanno vendendo, quale tipo di clienti li sta acquistando, quante scorte ordinare e come potrebbero andare in futuro le vendite.

Cosa sono i fashion analytics?

I fashion analytics incorporano tutti i sistemi e i processi necessari per eseguire l'analisi del fashion, comprese le strategie e le tattiche, nonché la tecnologia coinvolta. Sempre più spesso, i fashion analytics prevedono l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning (ML) per andare oltre il semplice reporting sul passato. Con l'intelligenza artificiale e il machine learning per il retail, le aziende possono acquisire una comprensione più utile delle tendenze dei mercati del fashion in rapida evoluzione.

Oltre a comprendere quali articoli stanno vendendo, i fashion analytics offrono visibilità e linee guida sui comportamenti dei clienti che stanno modellando le decisioni di acquisto, il che può aiutare i retailer a prendere decisioni fondamentali, come definire il prezzo giusto, offrire beni correlati che i clienti potrebbero desiderare, e riempire gli scaffali con i prodotti giusti ogni stagione. I fashion analytics permettono ai retailer di utilizzare i dati empirici quando prendono decisioni su stili, colori, taglie e quante scorte acquistare per i loro negozi, piuttosto che basarsi semplicemente sul proprio istinto. È un modo per "dare qualche base scientifica all'arte", dice Greg Flinn, un ex merchandise planning executive di Neiman Marcus.

Concetti chiave

• I fashion analytics aiutano le aziende ad avere a disposizione le scorte giuste al momento giusto per gestire i trend stagionali e dei consumatori, e venderle alle fasce di prezzo più redditizie.
• I fashion analytics aiutano le aziende del settore a migliorare la targetizzazione dei clienti, le previsioni sulle tendenze, la gestione del magazzino, la pianificazione e la progettazione delle collezioni e la personalizzazione delle offerte, il tutto affidandosi a più fattori basati sui dati.
• Sono quattro i principali tipi di fashion analytics utilizzati dalle aziende nel settore della moda: analytics descrittivi per misurare le performance passate, analytics diagnostici per determinare la causa principale di un problema, analytics predittivi per proiettare risultati futuri e analytics prescrittivi per suggerire i passi successivi.

Definizione di fashion analytics

I fashion analytics combinano i dati provenienti da fonti quali carrelli della spesa online, programmi fedeltà, sistemi software point-of-sale (POS), applicazioni per il magazzino e la supply chain, campagne di marketing, fonti di dati dei consumatori di terze parti e sondaggi sui negozi per guidare le decisioni aziendali. I retailer e i produttori del fashion utilizzano gli analytics per valutare le performance aziendali, scoprire le preferenze dei clienti, identificare i trend e generare suggerimenti sui passi successivi. Queste aziende applicano i fashion analytics alle decisioni future basate su previsioni, come la quantità di magazzino da riordinare, e alle chiamate in tempo reale, fatte nel momento in cui, ad esempio, un'offerta potrebbe invogliare un acquirente online a completare un acquisto.

Perché sono importanti i fashion analytics?

I fashion analytics forniscono strumenti importanti per le aziende retail che sperano di aumentare le vendite e i profitti acquisendo insight migliori sui desideri e sui comportamenti dei consumatori. Il fashion è un settore in continua evoluzione: i trend più in voga possono dissolversi rapidamente, lasciando retailer e produttori bloccati con prodotti obsoleti che devono scontare molto. Gli analisti del retail hanno bisogno di insight chiari sui dati in modo da poter monitorare le performance aziendali, individuare rapidamente i cambiamenti nelle preferenze dei clienti e identificare i trend in grado di informare le loro scelte su quali articoli immagazzinare e che prezzi dare. Lo fanno raccogliendo costantemente dati da fonti rivolte ai clienti e sistemi di produzione. Fra le fonti di dati rivolte ai clienti possono esserci carrelli della spesa online, programmi fedeltà, sistemi point-of-sale, campagne di marketing e sondaggi in negozio. Fra i sistemi di produzione più importanti ci sono quelli per il manufacturing, il magazzino, il warehouse management, la spedizione e le finanze.

Oltre a fornire strumenti per valutare e spiegare con precisione le performance passate, i fashion analytics offrono ai retailer un modo migliore per prevedere i comportamenti futuri dei consumatori e suggerire linee d'azione future in un'ampia varietà di attività ad alto rischio. Per i retailer, le decisioni su quali scorte immagazzinare nei negozi fisici e virtuali per una stagione di shopping essenziale, come le vacanze o il ritorno a scuola, o quale sconto o altra offerta fare ai clienti online in tempo reale giocano un fattore importante nel loro successo e nella loro sopravvivenza. Gli analytics sono particolarmente importanti per la fashion industry perché i trend durano pochissimo e i gusti dei consumatori sono estremamente fluidi. I fashion analytics non garantiscono che i retailer azzecchino i trend ogni volta, ma la loro potenza può aiutare i fashion retailer a migliorare le loro probabilità e a individuare e correggere gli errori più rapidamente di quanto avrebbero potuto non avendo questi strumenti.

Quattro tipi di fashion analytics

Sono quattro i principali tipi di fashion analytics: analytics descrittivi per riportare le performance passate, analytics diagnostici per determinare la causa principale di un problema, analytics predittivi per proiettare risultati futuri e analytics prescrittivi per suggerire i passi successivi. L'utilizzo di un mix di questi approcci analitici consente ai retailer di comprendere meglio il comportamento dei propri clienti, ottimizzare la customer experience su canali digitali e fisici, mantenere le merci giuste in magazzino e personalizzare le promozioni in base ai comportamenti o agli interessi dei clienti, come lo stile, la vestibilità e i trend. Di seguito sono riportati ulteriori dettagli su ciascuno dei quattro approcci analitici.

In che modo i fashion brand possono raccogliere dati?

I fashion brand raccolgono i dati (PDF) dai sistemi interni, noti come dati di prime parti, ma anche dagli aggregatori di dati, noti come dati di terze parti. Tra le fonti di dati di prime parti ci sono:

• Sistemi point-of-sale: i retailer utilizzano i sistemi POS per ricevere i pagamenti dei clienti, accettando pagamenti in contanti o digitali (carte di credito/debito, portafogli digitali e così via). Le aziende utilizzano i sistemi POS anche per raccogliere quantità limitate di informazioni sui clienti. I sistemi POS moderni possono connettere i pagamenti a un cliente utilizzando identificativi di fidelizzazione del negozio, come un numero di telefono o un numero di fedeltà.
• Applicazioni di customer relationship management (CRM): i sistemi CRM raccolgono e gestiscono informazioni pertinenti sui clienti e sulle loro connessioni con un'azienda, tra cui informazioni di contatto, interazioni con i rappresentanti dell'azienda, acquisti, richieste di assistenza e preventivi o proposte. I sistemi CRM aiutano le aziende a sviluppare relazioni più solide con i propri clienti. Consentono ai funzionari commerciali e ai relativi manager di eseguire task quali la generazione di report sul numero di clienti contattati in un determinato momento e la stima della probabilità di effettuare una transazione. I fashion brand possono utilizzare il CRM per gestire i dati sulle caratteristiche di base di un cliente, tra cui posizione, preferenze di acquisto, periodicità e valore vita utile.
• Applicazioni di customer experience (CX): più olistiche del CRM, i sistemi CX vanno oltre la raccolta e la compilazione di informazioni sui clienti e sulle loro interazioni con un'azienda. Queste applicazioni permettono agli operatori di vendita e assistenza di fare offerte e lanciare campagne di marketing e annunci online. I sistemi CX in genere sono progettati per aiutare le organizzazioni a monitorare loro interazioni con i clienti fin dalla prima connessione, proseguendo con la vendita e con i momenti in cui i clienti ricevono assistenza, ottengono supporto o si impegnano in un nuovo ciclo di vendita.
• Applicazioni di enterprise resource planning (ERP): i sistemi ERP consentono alle aziende di fatturare i clienti e riscuotere i pagamenti, monitorare la produzione e il magazzino, gestire le transazioni con i fornitori, eseguire attività di gestione del rischio e compliance e gestire la contabilità generale. Una suite ERP completa include anche l'enterprise performance management, un software che aiuta i team a pianificare, definire il budget, prevedere e comunicare i risultati finanziari di un'organizzazione. I sistemi ERP uniscono questa moltitudine di processi e ne garantiscono il flusso di scambio di dati. Grazie alla raccolta di dati transazionali condivisi provenienti da diverse fonti dell'organizzazione, i sistemi ERP eliminano la duplicazione dei dati e ne garantiscono l'integrità tramite un'unica fonte di verità verificabile.
• Carrelli online: nell'e-commerce, i carrelli online prendono gli ordini e riscuotono i pagamenti e possono anche tenere traccia di ciò che i clienti hanno sfogliato, ma hanno poi deciso di non acquistare. Ciò crea un'origine dati particolarmente matura per l'applicazione del machine learning e di altri algoritmi di intelligenza artificiale per individuare i trend in questi carrelli digitali abbandonati e ipotizzare le teorie sul motivo per cui un articolo non è stato acquistato.
• Programmi fedeltà: i programmi fedeltà consentono ai retailer di monitorare i clienti su qualsiasi canale (online, telefonico, catalogo, di persona) assegnando loro un numero fedeltà che possono utilizzare ogni volta che fanno acquisti. I clienti sono incentivati a utilizzare i numeri fedeltà per via di promozioni, sconti e altri premi finanziari e non finanziari che ricevono. In cambio, le aziende ottengono una migliore comprensione delle esigenze e delle preferenze dei loro clienti. Ad esempio, i membri del programma fedeltà possono avere accesso anticipato a nuovi prodotti in cambio della compilazione di un sondaggio o di spese superiori a una determinata soglia. e.l.f. Cosmetics, un marchio di prodotti di bellezza popolare tra i consumatori della Generazione Z, ad esempio, premia i membri del programma fedeltà per aver contribuito con i contenuti, dato feedback e votato ai concorsi. I membri guadagnano punti che possono riscattare sotto forma di contanti, carte regalo e altri vantaggi.
• Registri delle chiamate dei clienti: le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale per rivedere i registri delle chiamate dei clienti e identificare aree specifiche di interesse, come un ripetuto guasto del prodotto, ma anche comprendere le tendenze del sentiment dei clienti attraverso l'analisi dei toni, della scelta delle parole e di altri indicatori.
• Registri delle chat online: le aziende possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per esaminare i registri delle chat per capire perché i clienti si rivolgono a loro e se sono frustrati o felici, tutti elementi che possono essere utilizzati per migliorare i servizi in futuro.

Come vengono utilizzati gli analytics dei dati nella fashion industry?

I fashion analytics sono uno strumento essenziale per le aziende del fashion, poiché le aiuta a comprendere il comportamento dei loro consumatori, a pianificare e progettare collezioni, a gestire il magazzino, a prevedere i trend, a individuare gli acquirenti e a prendere decisioni in base ai dati piuttosto che all'istinto. Sfruttando i fashion analytics, retailer e fashion designer possono ottenere un vantaggio competitivo, aumentare le vendite, migliorare i margini di profitto e massimizzare la soddisfazione dei clienti attraverso la personalizzazione. Di seguito sono riportate alcune delle aree in cui vengono utilizzati i fashion analytics.

• Pianificazione e progettazione della raccolta: una collezione ben pianificata e progettata è fondamentale per avere successo nel competitivo mondo del fashion. I fashion analytics offrono insight sulle ultime tendenze, consentendo ai brand di fashion retail di creare collezioni che attirano gli acquirenti giusti. Gli analytics aiutano a orientare le decisioni di acquisto dell'azienda offrendo agli analisti del fashion informazioni ampie e sfumate sulle tendenze in crescita e in calo in aree come colori, stile, vestibilità e accessori.
• Gestione del magazzino: i fashion analytics permettono alle aziende di monitorare le performance dei prodotti, consentendo loro di pianificare il proprio magazzino di conseguenza. Le aziende che gestiscono in modo efficace i livelli delle scorte per soddisfare la domanda dei clienti possono evitare esaurimenti scorte di articoli popolari e sconti eccessivi sulle merci meno apprezzate.
• Previsioni dei trend: i fashion analytics forniscono insight sulle tendenze attuali e future, che rendono questa tecnica strettamente legata alla pianificazione e al design delle collezioni, consentendo alle aziende del settore di creare collezioni che colpiscono nel segno con i gusti attuali degli acquirenti.
• Targetizzazione dei consumatori: i fashion analytics aiutano le aziende a offrire i propri prodotti agli acquirenti che potrebbero essere più ricettivi rispetto ai prodotti e ai messaggi di marketing. Utilizzando le previsioni dei trend per mettere insieme una collezione sintonizzata sugli ultimi stili, le aziende del settore possono utilizzare la targetizzazione dei consumatori per raggiungere le persone giuste con il giusto appeal per guidare le vendite.
• Previsioni di vendita: sfruttando gli insight forniti dai fashion analytics, le aziende possono prevedere le vendite in modo più accurato, aiutandole ad aumentare le vendite e ridurre la necessità di scontare o liquidare le scorte. Effettuare previsioni corrette è particolarmente importante in quanto i consumatori hanno la possibilità di scegliere dove acquistare e probabilmente abbandoneranno i retailer che non hanno ciò che vogliono a disposizione. Secondo una ricerca di Oracle, il 63% dei consumatori ha dichiarato che preferisce cambiare brand piuttosto che aspettare che qualcosa diventi nuovamente disponibile.
• Processo decisionale basato sui dati: i fashion analytics forniscono insight preziosi sul comportamento e sulle preferenze dei clienti, consentendo alle aziende di prendere decisioni che si tradurranno in vendite e profitti più elevati e che si basano più sui dati che sull'istinto.
• Personalizzazione: i fashion analytics aiutano le aziende a personalizzare le loro collezioni e i messaggi di marketing per soddisfare le esigenze dei loro clienti, portando a maggiore soddisfazione e maggiori vendite.

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Qual è il ruolo di un fashion analyst?

I fashion analyst assicurano che merchandiser e pianificatori abbiano accesso a dati accurati sulle tendenze del fashion e forniscano consulenza su quanto acquistare di un determinato stile, dove vendere le merci e che prezzo assegnare. Analizzano i risultati e l'esperienza recente di un'azienda e i risultati dei competitor. Gli analisti monitorano anche da vicino i dati dei social media per capire cosa le persone stanno guardando e condividendo. I fashion analyst devono mettere insieme e pulire dati provenienti da tutte queste fonti e convertirli in una storia o in un trend utile e rilevante per le persone che prendono decisioni su prodotti, acquisti e promozioni.

Sei fasi dell'analisi del fashion

L'analisi del fashion è il processo in cui si raccolgono e analizzano i dati relativi agli stili di abbigliamento, alle tendenze e al comportamento dei consumatori per dare alle aziende retail insight che possono utilizzare per costruire le loro collezioni in modo più efficace e massimizzare i loro profitti. Il processo di analisi del fashion è composto da sei diverse fasi: scoperta dei dati, preparazione dei dati, pianificazione dei modelli, creazione di modelli, comunicazione dei risultati e operazionalizzazione dei risultati.

• La ricerca dei dati prevede la ricerca e la raccolta di dati relativi al fashion retail. Comprende il determinare quali origini dati sono disponibili, quali sono più rilevanti e in che modo possono essere utilizzate.
• La preparazione dei dati prevede la pulizia, la strutturazione e la formattazione dei dati ai fini di analisi. In questa fase si preparano i dati perché siano utilizzati in modelli statistici controllando errori e valori anomali, inserendo i valori mancanti e trasformando i dati in un formato adatto per l'analisi. Questo processo serve a garantire che i dati utilizzino in modo coerente etichette in tutte le origini affinché non vengano duplicati o interpretati in modo errato dal motore di analytics.
• La pianificazione del modello determina il modello statistico migliore da utilizzare per l'analisi e seleziona gli input e gli output per il modello.
• La creazione dei modelli prevede la creazione, il test e l'esecuzione del modello statistico e l'analisi dei risultati.
• La comunicazione dei risultati riguarda la creazione di report che includono visualizzazioni e riepiloghi dei risultati e la presentazione di tali risultati agli stakeholder nel formato più utile.
• L'operazionalizzazione è forse la fase più difficile perché prevede la trasformazione dei risultati dell'analisi in insight utili. Questo passo si focalizza sullo sviluppo di strategie e piani per l'implementazione dei risultati dell'analisi e la messa in pratica degli insight.

Vantaggi dei fashion analytics

I fashion analytics possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori su questioni cruciali, come il mix di stili e colori che dovrebbero portare nei loro negozi, i livelli di magazzino da avere per evitare esaurimenti scorte o eccessi di scorte e le attività promozionali che potrebbero generare ricavi con margini più elevati. I fashion analytics possono anche aiutare a stimolare l'engagement dei clienti suggerendo promozioni mirate.

Di seguito sono riportati alcuni esempi dei vantaggi dei fashion analytics.

• Evitare casi di esaurimento scorte. I fashion analytics possono aiutare i retailer ad avere a disposizione più prodotti giusti in magazzino e nei canali più adatti. Gli acquirenti cambiano rapidamente brand e retailer se non sono soddisfatti della selezione offerta o se ciò che vogliono è esaurito, passando a un altro sito Web o negozio fisico.
• Trarre la massima redditività. Gli analytics possono aiutare le aziende del fashion a valutare i beni per aiutarle a massimizzare i ricavi e a ridurre i bisogno di scontare gli articoli alla fine di una stagione.
• Identificare i canali giusti. I fashion analytics possono aiutare le aziende a garantire che le persone vedano i messaggi di marketing appropriati e che i retailer utilizzino i canali di vendita più efficaci, sia online che in negozio.

Sfide dei fashion analytics

Mentre i dati di buona qualità possano aiutare i leader aziendali a ottenere risultati di business migliori, dati incorretti possono portare a prendere decisioni sbagliate più rapidamente, poiché i modelli di analytics indicherebbero conclusioni errate. La qualità degli strumenti di analytics dipende dai dati che stanno utilizzando, un problema ben riassunto dall'espressione "garbage in, garbage out", o GIGO. Di seguito sono riportati alcuni esempi di potenziali problemi.

• Dati di cattiva qualità. Dati obsoleti sui clienti potrebbero portare un retailer a perdere un'opportunità o fare offerte inopportune a un cliente, ad esempio se il cliente è diventato troppo grande rispetto a un determinato trend o una categoria di fashion.
• Data management incoerente. La mancanza di coerenza nell'etichettatura dei dati può portare a interpretazioni errate dei dati. Ciò si verifica in genere quando le aziende utilizzano fornitori di tecnologia diversi per sistemi POS, merchandising, gestione del magazzino e altre parti del loro ambiente IT, perché diversi fornitori hanno codici diversi per cose come colore, taglie, modello e sconti.
• Dati incompleti. È difficile, ma di fondamentale importanza, avere una visione il più completa possibile dei dati di un acquirente, attingendo a diversi sistemi a livello aziendale. Man mano che le persone interagiscono con un'azienda nel corso del tempo, i dati su di loro vengono inseriti in una varietà di sistemi, tra cui log dei call center, registri di fatturazione e applicazioni delle carte fedeltà, e tutti questi datapoint possono aiutare a creare una visione completa del cliente che fornisce informazioni agli analytics e, in ultima analisi, al venditore. "Non puoi sfruttare tutte le funzionalità analitiche a tua disposizione a meno che tu non disponga di un set di dati molto ricco su cui costruire tali analytics", afferma Flinn, ex merchandise planner di Neiman Marcus.

Come iniziare a utilizzare i fashion analytics

Gli fashion analytics sono iterativi, e ogni loro passo si basa sul precedente. Ad esempio, partire dagli analytics descrittivi per farsi un'idea di come ha performato il business aiuterà gli analisti a determinare cosa chiedere agli analytics predittivi e prescrittivi, una volta che gli sforzi di un'azienda raggiungeranno quel livello di maturità. Ecco un possibile percorso per iniziare a utilizzare i fashion analytics.

Il futuro dei fashion analytics

Man mano l'utilizzo dei fashion analytics si diffonde, vedremo come i retailer di successo andranno rapidamente oltre gli analytics descrittivi e cominceranno a utilizzare gli analytics prescrittivi per automatizzare molte attività che oggi sono gestite dalle persone. Ciò permetterà ai dipendenti di reagire più rapidamente ai cambiamenti della domanda perché verranno automatizzati più avvisi e decisioni di risposta. Le imprese saranno anche in grado di misurare l'impatto delle loro decisioni più rapidamente, il che migliorerà ulteriormente il processo decisionale. I retailer potranno anche utilizzare tipi di dati più vari, come il meteo localizzato, per comprendere meglio causa ed effetto e prevedere la domanda in modo più efficace (PDF). E sempre più retailer porteranno il machine learning e altre tecniche di intelligenza artificiale nella loro analisi, cosa che permetterà loro di prendere in considerazione più fattori e opzioni di quante ne abbiano mai avute.

Supporta la crescita con un processo decisionale basato sui dati

Le piattaforme cloud come Oracle stanno permettendo a più aziende di accedere a sofisticate applicazioni aziendali, tra cui gli strumenti di analytics che utilizzano l'intelligenza artificiale e il machine learning. I fashion analytics di Oracle, con funzionalità di intelligenza e machine learning integrate, possono aiutare le aziende a mantenere i clienti felici e fedeli offrendo i prodotti giusti e assegnando al contempo un prezzo ai prodotti che ne massimizzi il volume e i margini di vendita.

I conglomerati globali del fashion retail utilizzano la tecnologia Oracle Retail per semplificare i processi a livello di dipartimento, lanciare nuovi brand ed espandersi in nuove aree geografiche. I retailer utilizzano Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service per massimizzare l'accuratezza delle previsioni e automatizzare le attività di routine, affinché i dipendenti possano dedicare più tempo al supporto dei clienti. I retailer utilizzano anche le soluzioni di pianificazione e ottimizzazione di Oracle Retail per garantire che i negozi abbiano gli articoli più in voga e prendano le decisioni migliori sui prezzi per evitare ribassi che diminuiscono i margini.

La fashion industry è diventata più competitiva che mai, con la crescita dei social media influencer che rende estremamente difficile per i brand prevedere le tendenze, distinguersi dalla concorrenza e mantenere fedeli i propri clienti. Man mano che gli strumenti di fashion analytics diventano più potenti nella loro capacità di individuare i trend emergenti vincenti e perdenti e guidare i retailer nella scelta del giusto mix di merci, il divario tra coloro che usano e non usano bene questi strumenti diventerà sempre più chiaro sia agli acquirenti che agli investitori delle aziende del settore.

Domande frequenti sui fashion analytics

Che cosa fa un fashion data scientist?
I fashion data scientist aiutano le aziende del settore a raccogliere dati rilevanti da una varietà di fonti e a garantire che i dati siano accurati ed etichettati in modo coerente, in modo che gli algoritmi possano essere applicati ai dati che riflettono accuratamente la realtà. I fashion data scientist aiutano quindi le aziende a comprendere i risultati delle query sui dati preparando i report e distribuendoli agli stakeholder.

La previsione del fashion è un lavoro?
Sì. I previsori del fashion lavorano per i retailer e utilizzano i fashion analytics per aiutare a prendere decisioni su come mettere insieme le collezioni stagionali e sulla gestione del magazzino.

Che ruolo giocano l'intelligenza artificiale e il machine learning nei fashion analytics?
I moderni motori di analytics basati sul cloud utilizzano l'intelligenza artificiale e il machine learning per aiutare i merchandiser e altri dirigenti del settore retail ad analizzare enormi quantità di dati per individuare i trend e formulare consigli. Possono aiutare le aziende a prendere decisioni su quali mode offrire e che prezzo assegnare, applicando la data science a quella che tradizionalmente è stata più una decisione guidata dall'istinto.

In che modo i retailer utilizzano i fashion analytics?
I fashion analytics possono aiutare i retailer a prendere decisioni migliori su quale mix di stili e colori portare, quali livelli di inventario avere e quali attività promozionali hanno maggiori probabilità di generare ricavi a margini più elevati.