Do ‘Fast Data’ ao ‘Fast Fashion’. A ebulição do Big Data na Moda


Nova sistemática empodera o consumidor, que tem seus desejos identificados, decodificados e atendidos

A chamada que abre este artigo pertence a uma publicação de 1979, concebida por Robin Hoppe e apresentada durante a Conferência ‘Data Communications for Retail Management’, em Londres. No artigo em questão, o autor aborda o método de processamento de dados utilizado pela Wallis, sinalizando o entendimento estratégico da rápida reação às tendências. Já naquela época, a varejista de moda britânica posicionava--se como uma marca fast fashion, buscando a reprodução de best sellers por meio da coleta e análise de dados resultantes dos hábitos de consumo.

Estamos em 2016 e o fast fashion segue com força no varejo de moda, abastecendo as lojas com peças inspiradas nas passarelas e nas ruas, pautado numa renovação constante e veloz. Porém, atender as frenéticas mudanças de gostos dos clientes não é tarefa fácil. O sistema fast fashion tem estabelecido muita pressão sobre as marcas de moda, que lutam para manter o ritmo diante de uma demanda em rápida transformação.

Consumidores ávidos por novidade, concorrência acirrada e a imensa proliferação de dados tornam o cenário bastante complexo, exigindo das empresas um melhor entendimento dos movimentos de comportamento e consumo. Inserido nesse contexto emerge o Big Data*, possibilitando o reconhecimento de padrões comportamentais por meio da coleta e análise de dados provenientes das interações digitais dos indivíduos. Os resultados desse processo permitem uma melhor tomada de decisões, embasada em evidências, em vez da confiança pura e exclusiva nos processos intuitivos.


"O Big Data está se tornando parte da indústria da moda"

O Big Data está se tornando parte da indústria da moda – uma das mais intuitivas e relacionadas à antecipação de tendências –, auxiliando na previsão do que será ‘cool’ e na implantação de insights acionáveis. 

Com base na análise de informações – muitas vezes em tempo real –, a indústria consegue entender o que os clientes desejam, atuando na curadoria e direcionamento de ofertas a níveis individuais. Essa nova sistemática empodera o consumidor, que tem seus desejos identificados, decodificados e atendidos.

Ao detectar o padrão de comportamento dos clientes nas plataformas da marca, os varejistas podem fazer recomendações personalizadas com mais precisão. A questão central é compreender os dados, fazer as perguntas certas e agir sobre o que o mercado está dizendo.

Data-driven

Fala-se, ainda, da segunda geração do fast fashion, que borbulha com o auxílio do Big Data. Marcas como Missguided e Boohoo construíram seus negócios pautadas na ideia que a velocidade supera tudo. Em vez de lançar tendências pioneiras, essas marcas esforçam-se para sair na frente no processo de reprodução de tendências; e, deixando em segundo plano os desfiles de moda internacionais, direcionam seus esforços para a moda das celebridades.

A coleta e análise sistemática de dados permite a atualização diária do site com base no reabastecimento diário do estoque. Graças à sua cadeia de suprimentos altamente responsiva, entregam novas tendências ao consumidor em menos de uma semana, devido à estreita proximidade com as fábricas locais. A produção é realizada em pequenas quantidades e regula-se em função do monitoramento da demanda, ou seja, os itens mais vendidos são produzidos em maior quantidade.

O anseio dos varejistas por melhores resultados econômicos têm acenado para um futuro da moda mais data-driven (orientado por dados) e menos intuitivo. Embora o Big Data não vá redefinir completamente a indústria da moda – que tem mais a ver com arte e criatividade do que com a ciência dos números –, está transformando a maneira como as empresas produzem,
comercializam e distribuem seus produtos.

 

*Big Data relaciona-se a enormes quantidades de dados coletados ou produzidos por e acerca de pessoas, coisas e suas interações. O termo Big Data é aplicado para as informações que não podem ser processadas ou analisadas por ferramentas tradicionais ou pela observação humana da massa de dados.