Forecast di produzione e sales&marketing grazie all'analisi dei Big data nel Fashion

Stagione dopo stagione i fashion retailer e i top player della fashion industry creano collezioni che rispecchiano sempre di più i desideri e le esigenze dei propri clienti: colori, pattern, materiali e fitting sono i fattori che nelle mani dei Fashion designer danno vita a capi nuovi e distintivi in un mercato sempre più competitivo.  
Fino a qualche anno fa la creatività degli stilisti e la capacità distributiva su wholesales e retail erano le variabili decisive di successo, insieme all’analisi dello storico delle vendite.

Oggi non è più sufficiente: sapere anticipare i trend e analizzare i consumer insights attraverso l’analisi dei Big data nel mondo fashion fa la differenza tra avere un ruolo decisivo nell’andamento del settore o stare ai margini.

Lo storico delle vendite non è più sufficiente, perché il cliente si aspetta sempre di più un’esperienza di acquisto personalizzata.
La Fashion industry utilizza i Big data sia per cercare nei dati di produzione e di vendita il forecast e le risposte che risolvono i problemi aziendali e possono invertire trend in declino, sia per disegnare nuovi modelli di business. 
Al centro di ogni sinergia tra Big Data e mondo fashion vi è naturalmente sempre il miglioramento della Customer Experience, raggiunto attraverso altri obiettivi collaterali, che vanno dall’area della customer satisfaction, a quella delle operation e della supply chain management, per consentire ai clienti di avere nel minor tempo possibile i modelli delle sfilate disponibili per l’acquisto omnichannel: 

• Identificare il mercato e il target
• Effettuare l’ analisi predittiva dei trend, per scoprire e sviluppare nuove tendenze e indirizzare nuovi design grazie ai dati raccolti nelle stagioni precedenti
• Gestire e progettare store fisici che migliorino il coinvolgimento e l’esperienza dei consumatori, grazie all’analisi dei dati sul traffico e sul comportamento di acquisto all’interno del punto vendita, supportati dalle tecnologie RFID, Wi-Fi e Beacon
• Misurare l’impatto degli influencer sull’awareness e sulle vendite dei brand
• Migliorare il cross selling e le logiche promozionali, con proposte personalizzate in base agli interessi e al comportamento dei clienti sia in termini di prodotti che di contenuti, rendendo più efficaci e coinvolgenti le campagne di marketing 
• Ottimizzare la gestione dell’inventory, attraverso la riduzione dell’over-inventory, il risparmio dei costi relativi a trasporti, stoccaggi e sovra-produzioni, grazie a una previsione della domanda più accurata fornita dall’analisi dei Big data. Sostenere processi di supply chain e fullfilment veloci e flessibili in base alle esigenze è una mission cruciale dell’analisi Big Data
• Ridurre i resi, garantendo la taglia giusta anche attraverso la vendita online, grazie ad algoritmi di machine learning che individuano la forma del corpo o del piede attraverso un semplice scatto e definiscono la taglia più giusta per il cliente, insieme a data-driven insights raccolti dalle restituzioni e rimborsi che concorrono a migliorare le decisioni di produzione
• Gestire dinamicamente i prezzi, grazie all'analisi dei Big Data sulle fluttuazioni valutarie e sui costi delle materie prime, analisi strategica soprattutto per i player del fast fashion