La moda es un reflejo de la sociedad y si la sociedad cambia, también lo harán las tendencias. La pandemia del coronavirus ha provocado que nuestros comportamientos se transformen por completo y, por tanto, que la manera de relacionarnos con la ropa y de comprar, también lo hagan. Ante esta situación, el sector no ha tenido más remedio que adaptarse, evolucionar y construir un nuevo camino a seguir.
Si existe un claro ganador en esta crisis es el e-commerce. Las restricciones y el miedo por contagiarse forzaron a muchos a comprar online y que ya no fuésemos tanto a las tiendas. Esto hizo que, si las compras en línea ya estaban bien encaminadas antes de la pandemia, se asentaran de manera definitiva. Más compras online significa que los retailers tienen más información sobre el Customer Journey, pero también deben asegurar que la experiencia digital y la calidad del servicio al cliente estén a la altura de lo que sería en persona.
Las redes sociales se han apuntado a esta tendencia en auge, convirtiéndose en un escaparate imprescindible para las marcas y en un nuevo canal de seguimiento de tendencias de ropa y compras en línea. De hecho, aproximadamente el 74% de los consumidores utilizan las redes sociales para tomar decisiones de compra en la actualidad. Un mayor uso de las redes sociales significa más datos disponibles para comprender a tus clientes, así como más plataformas a través de las cuales publicitar.
Con tantas vías para descubrir nuevas marcas en línea y una mayor sensibilidad al precio por la crisis económica, la lealtad del consumidor peligra y está disminuyendo. De esta manera, los retailers deberán trabajar aún más para atraer y retener clientes, y muchos están explorando diferentes estrategias de marketing y precios para hacerlo.
Como podemos ver, ha habido un enorme cambio en los patrones de comportamiento de los usuarios lo que hace necesarias nuevas herramientas que permitan que las empresas se adapten a las nuevas conductas. El Machine Learning y la Inteligencia Artificial ya habían ganado impulso dentro de la industria y muchas marcas ya habían empezado a ser conscientes de una nueva forma de ver el sector, mucho más comprometido y digital. Ahora mismo son cruciales para mantenerse al día en el clima cada vez más competitivo de hoy y ayudar a los retailers de moda a mirar hacia adentro para identificar posibles brechas de eficiencia que les permitan seguir siendo competentes.
Te traemos las cinco tendencias del momento para que triunfes en tus proyectos de Machine Learning y puedas lograr los mejores resultados posibles para tu negocio:
1. Recomendaciones personalizadas
¿Cómo puedes personalizar los contenidos de tus clientes? Los motores de recomendación son la herramienta perfecta para generar marketing personalizado basado en preferencias pasadas y predicciones sobre comportamientos futuros. Un claro ejemplo: es muy probable que los clientes que compren un vestido de fiesta también compren unos tacones que peguen con ese vestido. En ese caso, podrías recomendarle al usuario que haya mirado o comprado ese vestido, que también les eche un ojo a los tacones diciendo "los clientes que compraron este vestido, también eligieron estos tacones”.
Este tipo de enfoque permite a los retailers de moda personalizar las recomendaciones de manera individualizada, en lugar de utilizar enfoques más generales o basados en la demografía. Esto significa que es mucho más probable que sus anuncios sean efectivos para generar una venta lo que les permite ser más eficientes con sus presupuestos publicitarios y también reducir las devoluciones recomendando artículos con los que los usuarios tienen más probabilidades de estar satisfechos.
2. Alto nivel de atención al cliente
La tecnología Chatbot ha facilitado que los retailers respondan preguntas clave de los clientes sobre temas como las devoluciones o el horario de atención de manera muy rápida y eficiente en línea. Los chatbots también se pueden utilizar para proporcionar consejos de estilo, que es una forma excelente para que los minoristas recopilen más información sobre los clientes para mejorar las tácticas de marketing y observar tendencias generales en el mercado.
Los chatbots son posibles gracias al procesamiento del lenguaje natural, un subcampo de la IA que permite a las computadoras procesar y comprender el lenguaje humano convirtiéndolo en un formato numérico. Gracias a los desarrollos en aprendizaje profundo para la PNL de los últimos años, los chatbots han evolucionado enormemente y lo continuarán haciendo en su capacidad para comprender y procesar lo que decimos los humanos. Aunque no son del todo perfectos, son una gran solución para acelerar los tiempos de respuesta de los clientes y liberar recursos profesionales para tareas más estratégicas.
3. Pronóstico de tendencias
Las redes sociales se han convertido en un factor cada vez más crucial para impulsar las decisiones de compra en los últimos años. Los retailers pueden analizar la actividad de sus perfiles sociales (publicaciones, comentarios y me gusta), publicaciones de blogs y tendencias en los motores de búsqueda para pronosticar las preferencias de los consumidores.
Por ejemplo, si el hashtag #tie-dye está ganando popularidad o la tecnología de reconocimiento de imágenes muestra que las personas publican cada vez más fotos de ropa estilo tie-dye, podríamos deducir que esta va a ser una nueva tendencia. Los expertos en moda pueden usar este tipo de datos para tomar decisiones más eficientes sobre nuevos productos, en lugar de tener que depender estrictamente de un enfoque más manual e intuitivo para evaluar los desfiles y las revistas de moda.
Por ejemplo, en el grupo H&M se ha utilizado en gran medida el Big Data , incluidos los datos de las redes sociales, para pronosticar con mayor precisión las próximas tendencias, y muchos otros retailers están comenzando a seguir sus pasos.
El análisis de los datos de las redes sociales para el pronóstico de tendencias puede aprovechar una amplia gama de técnicas de aprendizaje automático que incluyen PNL, aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes y métodos clásicos de aprendizaje supervisado para la predicción.
4. Optimización del inventario
Uno de los problemas más comunes a los que se enfrentan los minoristas de moda es la gestión de inventario. Si se exceden a la hora de pedir un artículo en particular, puede que no lo vendas y desperdicies dinero en la producción o que se pase de moda y todavía tengas un inventario sin vender. Por otro lado, si pides muy poco, perderás ventas potenciales y también dañarás la experiencia de venta para tus clientes, ya que no es agradable para el cliente encontrar un jersey que le encanta, pero no queda su talla.
La optimización del inventario es principalmente un problema de pronóstico de la demanda. Necesitamos predecir cuánto de cada SKU se venderá en un cierto período de tiempo y luego organizar los almacenes de manera adecuada. Hay bastantes formas para pronosticar la demanda. Un enfoque común utiliza el análisis de series temporales para analizar las tendencias de la moda con cualquier tipo de elemento temporal. Los datos de las redes sociales, así como cualquier otra fuente de datos alternativa, como los recibos de la tienda o los datos de tráfico peatonal, también se pueden utilizar para mejorar la previsión del stock. Esta predicción también se puede realizar a nivel geográfico o de tienda para una optimización de inventario más detallada.
5. Optimización de precios
A medida que los consumidores continúan pasando de las compras en la tienda a las compras online, la comparación de precios se vuelve más fácil y la optimización de precios se ha vuelto crucial para ayudar a los retailers a mantenerse a la vanguardia del mercado. Esto les permite a los minoristas establecer precios ideales y rebajas de productos para sacarlos de los estantes más rápido y maximizar los ingresos.
Tradicionalmente, las empresas de bienes de consumo masivo solían utilizar amplias rebajas de precios en determinados momentos de la temporada o aprovechar la investigación de mercado para informar las decisiones de precios, pero el aprendizaje automático permite un enfoque mucho más preciso y sofisticado. Esto básicamente consta de dos pasos: primero, pronosticar las ventas y segundo, optimizar los precios.
Al pronosticar las ventas, predecimos la cantidad de ventas para cada SKU y tienda, dadas las tendencias pasadas, como lo haríamos para la optimización del inventario. Una vez que hemos predicho las cantidades de ventas durante un cierto período de tiempo, podemos trabajar para optimizar los precios alternando las compensaciones entre stock y margen respetando las restricciones legales y comerciales, como una cantidad máxima de descuento por categoría. Siempre habrá un equilibrio entre realizar grandes descuentos para sacar artículos del estante antes de pasar de moda y en asegurarse de que los descuentos no sean tan elevados como para tener un impacto negativo neto en las ganancias.
¿Estás notando un montón de inventario sobrante al final de la temporada o una creciente presencia en las redes sociales que no se ha aprovechado desde la perspectiva de los datos? Igual ha llegado el momento de invertir en Inteligencia Artificial para garantizar la longevidad y supervivencia de tu marca en un mercado cada vez más competitivo y cambiante.
En conclusión, nuestros comportamientos y hábitos de compra se han transformado radicalmente tras la pandemia y el sector retail debe adaptarse a los nuevos patrones de consumo. En este escenario, el Machine Learning es la clave: hacer marketing personalizado e individualizado para cada usuario, reforzar el nivel de atención al cliente de manera rápida y eficiente, pronosticar las tendencias y optimizar tus inventarios y tus precios, son algunas tendencias que están triunfando en el sector retail para hacer frente a los cambios de la industria y tomar mejores decisiones en su día a día.
Referencias:
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