Tabla de contenido
- ¿Qué es la moda rápida?
- Qué tan rápido la moda encuentra tendencias
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Cómo Fast Fashion aplica la inteligencia artificial
- Cómo H&M utiliza la inteligencia artificial para predecir tendencias
- Cómo utiliza Zara la inteligencia artificial para predecir tendencias
- La IA influye en la moda
- Obtenga más información sobre el papel de la IA en la cadena de suministro
La moda es una forma de autoexpresión. Ya sea que el CEO de Facebook, Mark Zuckerberg, aparezca con una sudadera con capucha en una reunión para informar que no lo está haciendo necesitar vestirse, alguien que usa un blazer rojo brillante para sobresalir de un mar de chaquetas grises en una entrevista de trabajo, o un adolescente que elige un atuendo moderno para ir a la escuela para aumentar su popularidad, lo que alguien usa dice mucho sobre quién son y cómo quieren ser vistos.
Pero, ¿Cómo predicen las empresas minoristas de ropa qué tendencias serán populares antes de que comience la temporada?
Resulta que muchas de las principales empresas de moda rápida de la actualidad, como H&M y Zara, están recurriendo a la inteligencia artificial para que les ayude a predecir las tendencias del mañana y mantenerse a la vanguardia.
¿Qué es la moda rápida?
Si quieres un look más barato, quieres moda rápida. Ejemplos de moda rápida incluyen H&M, Zara, Old Navy, Urban Outfitters, Topshop, Mango y Uniqlo. La moda rápida es, en términos generales, la ropa y los accesorios de moda que puedes comprar a bajo precio en los centros comerciales de todo el país.
“Barato” es, por supuesto, un término relativo. Muchas tiendas de moda rápida ofrecen ropa de bajo precio para los compradores jóvenes que buscan un estilo que no estará de moda más allá de la temporada, así como precios más altos para los compradores que buscan atuendos que la clase media todavía considera asequibles. pero son más profesionales o están hechos de mejores materiales.
La palabra “rápido” entra en juego porque estos looks del momento a menudo se toman de las pasarelas y la cultura de las celebridades y luego se encuentran en Main Street más rápido de lo que se puede decir “básico”. Esto significa que su ciclo de producción se comprime tanto como sea posible para que las marcas puedan capitalizar las tendencias antes de que sus clientes las declaren obsoletas.
Qué tan rápido la moda encuentra tendencias
¿Cómo puede un minorista predecir una tendencia si la naturaleza misma de una tendencia es que es una moda de corta duración? En el pasado, las marcas de moda rápida miraban lo que hacían los diseñadores de alta costura durante la Semana de la Moda y emulaban sus looks. Además, investigaron qué vestían las celebridades e incluso cómo se veía la ropa de calle en ciudades como París y Londres.
Las marcas de moda también miran hacia la historia. En general, la moda es cíclica. Lo que se siembra de recoge. Puede encontrar niños de los 90 con pantalones acampanados de los 60 y 70 con sus JNCO holgados, y ahora los millennials y los millennials usan vestidos de tiras y botas de combate de los 90. Entonces, la industria de la moda está recurriendo a regla de 20 años por inspiración.
También ven las noticias. la teoría del índice de dobladillo demuestra que cuando la economía está en auge, las faldas de las mujeres se acortan. Durante este tiempo, el efecto labial sugiere que cuando la economía colapsa, las mujeres recurren a pequeños lujos como un lápiz labial nuevo para realzar su estilo.
Con el auge de las plataformas de redes sociales como Instagram, los influencers publican su OOTD: atuendo del día. Por un lado, permite a la industria de la moda captar tendencias rápidamente a través de SEO y algoritmos. Por otro lado, esto significa que las tendencias pueden tener ciclos más cortos porque todos buscan la próxima gran novedad en lugar de repetir looks.
Hoy, sin embargo, la industria de la moda rápida cuenta con inteligencia artificial.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Cuando una máquina parece tener la extraña habilidad de tomar decisiones, eso es esencialmente inteligencia artificial en el trabajo.
En su definición más amplia, la inteligencia artificial (IA) utiliza la informática para simular la inteligencia humana o natural en las máquinas. Los algoritmos permiten que las máquinas resuelvan problemas. No solo eso, los algoritmos permiten que las máquinas aprendan.
Junto con estas capacidades, la IA puede realizar una planificación y programación automatizadas.
Cómo Fast Fashion aplica la inteligencia artificial
La inteligencia artificial está transformando la gestión de la cadena de suministro.
La IA puede desempeñar una serie de funciones en la cadena de suministro. Los chatbots podrían manejar las solicitudes de compra, los almacenes inteligentes podrían administrar el inventario y los vehículos autónomos podrían ayudar con el envío.
En 2019, una encuesta de McKinsey encontró que la mayoría de las empresas que usan IA aumentaron sus ingresos“En la gestión de la cadena de suministro, los encuestados suelen citar las previsiones de ventas y demanda y el análisis de gastos como casos de uso generadores de ingresos”.
Esta previsión de la demanda, o análisis predictivo, se utiliza en toda la cadena de suministro de la moda.
En el pasado, la moda rápida tenía que recopilar información de todo el mundo de la moda, teniendo en cuenta los colores, patrones, materiales y cortes que se presentaban en las pasarelas de París, las calles de Berlín, la alfombra roja de Hollywood y los bares de mala muerte. de brooklyn Corrió el riesgo de fenómeno de Baader-Meinhof, en el que el cerebro de un comprador de moda experimenta atención selectiva y sesgo de confirmación. Las computadoras de hoy pueden recopilar y agregar información de manera mucho más eficiente.
Y de manera más efectiva: “En un estudio reciente de Gallup centrado en pronosticar la demanda de los consumidores, se proporcionaron datos sobre NASDAQ, búsquedas de productos y marcas, subempleo e índices de nivel de vida. Al combinar estas fuentes de datos, Gallup pudo crear un modelo predictivo que superó el modelo anterior de demanda del consumidor de su cliente en más de un 150 %. »
Cómo H&M utiliza la inteligencia artificial para predecir tendencias
El imperio de la moda sueco H&M emplea a más de 200 científicos de datos predecir y analizar tendencias. Sus algoritmos de IA obtienen datos sobre tendencias de moda capturando información de motores de búsqueda y blogs. Esta información informa de todo, de cuánto compran, cuándo compran y dónde deben colocarse en sus tiendas.
Es importante destacar que la IA no solo predice nuevas tendencias que los compradores de la empresa deben conocer, sino que también les informa si necesitan reabastecer la mercancía popular actualmente.
Gerente del club H&M Samuel Holst dijo “Conocer a nuestros clientes, tener esa perspectiva, saber dónde, cómo y cuándo compran, saber qué les gusta, es una gran parte de cómo podremos predecir las tendencias”.
En 2019, entonces director general Karl-Johan Persson informó que la incursión de H&M en la inteligencia artificial ya había ayudado a la empresa a predecir tendencias
Cómo utiliza Zara la inteligencia artificial para predecir tendencias
Al igual que su competidor, el proveedor de moda español Zara ha recurrido a la inteligencia artificial para lograr sus objetivos. La empresa lo utiliza de varias maneras, incluido el empleo robots de IA para recuperar los pedidos solicitados por los clientes utilizando sus opciones de compra en línea, recogida en tienda (BOPIS) o clic y recogida.
A diferencia de H&M, que depende en gran medida de la subcontratación para acelerar la producción, el uso de la subcontratación por parte de Zara es mínimo.
Uno de los beneficios de esta táctica es que “Zara controla todo, desde el diseño hasta la exhibición y el envío, lo que le permite recopilar datos valiosos en cada paso del camino. Estos datos se pueden analizar para identificar ineficiencias, señalar áreas de éxito y crear pronósticos precisos”.
Para aumentar aún más esto, la empresa también contrató a Tyco para instalar microchips en las etiquetas de seguridad de sus prendas para que puedan identificar dónde se encuentra un estilo y tamaño en particular en la cadena de suministro. Esto le permite a la empresa tener una visibilidad completa del inventario que puede vender, lo que informa sus análisis de pronóstico.
Zara también tiene una iniciativa con Jetlore, una plataforma de predicción del comportamiento del consumidor que utiliza inteligencia artificial. Fundada por informáticos de Stanford en 2011, la empresa fue adquirida por PayPal en 2018. Crunchbase explica su uso rápidamente: “La plataforma impulsada por IA de Jetlore mapea el comportamiento del consumidor en atributos predictivos estructurados, como preferencias de tamaño, color, ajuste o estilo, lo que la convierte en la única plataforma de datos de clientes para empresas B2C en el mercado. Estos datos estructurados permiten a los minoristas líderes y grandes empresas hoteleras y de medios para optimizar el contenido y la comunicación para los consumidores, tomar mejores decisiones de comercialización, optimizar la búsqueda y potenciar la próxima generación de servicio al cliente.
La IA influye en la moda
La ironía es que la inteligencia artificial hace más que solo predecir tendencias. También influye en ellos.
AI rastrea los patrones de comportamiento de los compradores en línea para ofrecer una experiencia de compra personalizada. El aprendizaje automático recopila datos sobre lo que le gusta a un comprador y cuándo y con qué frecuencia realiza ciertas compras. Su tecnología predictiva le permite anticiparse a las necesidades y deseos de un comprador para ofrecer productos similares. Incluso aprende cuándo es más probable que los compradores en línea estén dispuestos a probar una nueva marca.
De esta manera, la IA se puede utilizar para presentarles a los compradores nuevas marcas y estilos, impulsar el inventario a granel e impulsar tendencias.
Obtenga más información sobre el papel de la IA en la cadena de suministro
- Análisis predictivo y aprendizaje automático en la cadena de suministro
- Los pros y los contras de una cadena de suministro impulsada por IA
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