Como a Análise de Dados Informa o Setor de Moda

Michael Hickins | Estrategista de Conteúdo | Fevereiro de 2023

O setor da moda tem sido muitas vezes impulsionado por celebridades e influenciadores, gênios criativos que impulsionam tendências de maneira instintiva. O senso comum diz que o setor deve confiar mais na arte do que na ciência. A análise de moda oferece ao setor uma nova aparência, permitindo às empresas complementar e apoiar o lado artístico do comércio com ciência orientada por dados.

A análise de moda envolve o uso de aplicações que extraem dados de diversas fontes sobre vendas de moda, estilos e tendências. A análise de moda ajuda as empresas a avaliar o desempenho passado e prever resultados futuros para que possam tomar decisões melhores sobre quais coleções criar, quais níveis de estoque manter, quais canais de distribuição usar e quais promoções podem gerar mais receita.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados é o processo de examinar conjuntos de dados para tirar conclusões sobre as informações que eles contêm. A análise incorpora cada vez mais inteligência artificial, que usa modelos algorítmicos para procurar insights sem que uma pessoa informe ao sistema onde procurar e o que procurar. As empresas usam a análise de dados para ajudá-las a tomar decisões mais informadas ao combinar grandes conjuntos de dados e encontrar padrões e correlações. Além dos negócios, a análise de dados é amplamente utilizada por cientistas e pesquisadores para verificar ou reprovar modelos, teorias e hipóteses científicas.

Na moda, a análise de dados pode ajudar os varejistas a entender melhor o comportamento dos compradores, otimizar a experiência do cliente nos canais digitais e físicos, personalizar promoções com base nos comportamentos ou interesses anteriores, como estilos de roupas e tendências, e prever a demanda futura com mais precisão para que eles possam manter os níveis de estoque adequados.

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O que é Análise de Moda?

A análise de moda é o processo usado pelas pessoas no setor de moda, principalmente compradores e comerciantes em empresas de varejo, para aproveitar os dados para determinar quais tendências estão vendendo, que tipo de clientes estão comprando, quanto estoque pedir e como serão as vendas no futuro.

O que é Análise de Moda?

A análise de moda incorpora todos os sistemas e processos necessários para fazer a análise de moda, incluindo as estratégias e táticas, além da tecnologia envolvida. Cada vez mais, a análise de moda envolve o uso de inteligência artificial e machine learning (ML) para ir além de simplesmente relatar o passado. Com a inteligência artificial de varejo e machine learning, as empresas podem obter uma compreensão mais acionável das tendências em mercados de moda em constante mudança.

Além de entender quais itens estão vendendo, a análise de moda oferece visibilidade e orientação sobre os comportamentos dos clientes que estão definindo as decisões de compra, o que pode ajudar os varejistas a tomar decisões essenciais, como definir o preço certo, oferecer produtos relacionados que os clientes podem gostar e estocar as prateleiras com os produtos certos a cada temporada. A análise de moda permite que os varejistas utilizem dados empíricos ao tomar decisões sobre estilos, cores, tamanhos e quanto estoque comprar para suas lojas, em vez de simplesmente depender do instinto. É uma forma de “colocar um pouco de ciência por trás da arte”, diz Greg Flinn, ex-executivo de planejamento de merchandhise da Neiman Marcus.

Principais conclusões

  • A análise de moda ajuda as empresas a estocar os produtos certos, no momento certo para cada estação e tendência, com o objetivo de vender com maior lucratividade.
  • A análise de moda ajuda as empresas do setor a direcionar melhor os clientes, prever tendências, gerenciar estoque, planejar e criar coleções e personalizar ofertas, tudo com base em fatores orientados por dados.
  • Há quatro tipos principais de análise de dados de varejo: análise descritiva, que reflete e explica o desempenho passado, análise diagnóstica para determinar a causa raiz de um determinado problema, análise preditiva para projetar resultados futuros e análise prescritiva para recomendar as próximas etapas.

Explicação de análise de moda

A análise de moda combina dados de fontes como carrinhos de compras on-line, programas de fidelidade, sistemas de software de ponto de venda (PDV), aplicações de estoque e cadeia de suprimentos, campanhas de marketing, fontes de dados de consumidores de terceiros e pesquisas de loja para orientar as decisões de negócios. Os varejistas e fabricantes de moda usam análises para avaliar o desempenho dos negócios, aprender as preferências dos clientes, identificar tendências e possibilitar os próximos passos. Essas empresas aplicam análises de moda a decisões futuras baseadas em previsões, como quanto estoque reordenar e a chamadas feitas em tempo real, como qual oferta pode motivar um comprador on-line a concluir uma compra.

Por que a análise de moda é importante?

A análise de moda fornece ferramentas importantes para as empresas de varejo que esperam aumentar as vendas e o lucro ao obter melhores insights sobre os desejos e comportamentos dos consumidores. A moda é um setor em rápida mudança, tendências em alta podem cair em desuso rapidamente, deixando os varejistas e fabricantes presos com mercadorias obsoletas às quais eles precisam aplicar grandes descontos. Os analistas de varejo precisam de insights claros sobre os dados para que possam monitorar o desempenho dos negócios, identificar rapidamente as preferências em mudança dos clientes e identificar tendências que possam informar suas escolhas sobre quais itens estocar e quais preços definir. Eles fazem isso coletando constantemente dados de fontes voltadas para o cliente e sistemas de produção. As fontes de dados voltadas para o cliente podem incluir carrinhos de compras on-line, programas de fidelidade, sistemas de ponto de venda, campanhas de marketing e pesquisas na loja. Os sistemas de produção essenciais incluem aqueles para manufatura, estoque, armazém, envio e finanças.

Além de fornecer ferramentas para avaliar e explicar com precisão o desempenho dos meses ou anos anteriores, a análise de moda oferece aos varejistas uma maneira melhor de prever comportamentos futuros do consumidor e sugerir novos direcionamentos. Para os varejistas, as decisões sobre qual estoque manter nas lojas físicas e virtuais para uma temporada de compras, como férias ou volta às aulas, ou qual desconto ou outra oferta a ser feita aos clientes online em tempo real desempenham um importante fator em seu sucesso e sobrevivência. A análise é especialmente importante para o setor de moda porque as tendências têm uma duração extremamente curta e os gostos dos consumidores são muito variados. A análise de moda não garante que os varejistas acertarão sempre nas tendências, mas os ajudará a melhorar suas chances de sucesso e permitirá que eles identifiquem e corrijam erros mais rapidamente do que se eles não usassem essas ferramentas.

Quatro Tipos de Análise de Moda

Há quatro tipos principais de análise de dados de moda: análise descritiva para relatar desempenho passado, análise de diagnóstico para determinar a causa raiz de um problema, análise preditiva para projetar resultados futuros e análise prescritiva para recomendar as próximas etapas. O uso de uma combinação dessas abordagens analíticas permite que os varejistas entendam melhor o comportamento de seus clientes, otimizem sua experiência em canais digitais e físicos, mantenham as mercadorias certas em estoque e personalizem promoções com base no comportamento ou nos interesses dos clientes, como estilo e tendências de moda. Veja a seguir mais detalhes sobre cada uma das quatro abordagens analíticas.

  1. Descritiva. A análise descritiva fornece o pilar da geração de relatórios; é impossível ter ferramentas e painéis de controle de business intelligence sem ela. Ela aborda questões fundamentais de “quanto, quando, onde e o que”. Esse tipo de análise também fornece a base para outros tipos mais sofisticados que se seguem nesta lista.
  2. Diagnóstica. A análise diagnóstica ajuda a responder por que algo aconteceu. Ela geralmente utiliza duas técnicas separadas: “alertas“ e “consulta e drill-down”. A técnica consulta e drill-down extrai mais detalhes de um relatório. Por exemplo, um gerente pode querer saber por que um representante de vendas fechou significativamente menos negócios em um mês, e um drill down pode mostrar que essa pessoa trabalhou menos dias devido a férias de duas semanas. Os alertas notificam os usuários sobre um possível problema antes que eles precisem investigá-lo. Por exemplo, a aplicação pode enviar a um gerente ou analista um aviso informando que os funcionários têm menos horas programadas em um determinado período, o que pode resultar em uma diminuição nas vendas efetivadas.
  3. Preditivo. A análise preditiva ajuda os varejistas a antecipar eventos futuros. Isso pode muitas vezes assumir a forma de análise hipotética, que, por exemplo, permitiria que um vendedor visse o que aconteceria se oferecesse um desconto de 10% em vez de 15% ou estimasse quando ficaria sem estoque com base em um conjunto de ações possíveis.
  4. Prescritiva. A análise prescritiva é onde IA e big data são combinados para pegar os resultados possíveis da análise preditiva e identificar quais ações tomar. Essa categoria de análise baseia-se nas três anteriores. Usando avanços em inteligência artificial e machine learning, a análise prescritiva oferece aos usuários ações sugeridas para obter um resultado cada vez melhor. Por exemplo, se a análise prever que uma empresa ficará com muitos casacos em estoque no final do inverno, a análise prescritiva poderá sugerir uma oferta de desconto para um determinado tipo de cliente, com base no histórico de compras ou em uma venda cruzada.

Como as marcas de moda podem coletar dados?

As marcas de moda coletam dados (PDF) de sistemas internos, chamados de dados internos, bem como de agregadores, conhecidos como dados de terceiros. Entre as fontes de dados proprietários estão:

  • Sistemas de ponto de venda: Os varejistas usam sistemas de PDV para receber pagamentos de clientes, aceitando pagamentos em dinheiro ou digitais (cartões de crédito/débito, carteiras digitais etc.). As empresas também usam sistemas de PDV para reunir quantidades limitadas de informações do cliente. Os sistemas de PDV modernos podem conectar pagamentos a um cliente utilizando identificadores de fidelidade da loja, como número de telefone ou número de fidelidade.
  • Aplicações de Customer Relationship Management (CRM): Os sistemas de CRM coletam e gerenciam informações pertinentes sobre clientes e suas conexões com a empresa, incluindo informações de contato, comunicação com representantes da empresa, compras, solicitações de serviço e cotações ou propostas. Os sistemas de CRM ajudam as empresas a desenvolver relacionamentos mais fortes com seus clientes. Eles permitem que os vendedores e seus gerentes realizem tarefas como gerar relatórios sobre quantos clientes estão sendo contatados a qualquer momento e estimar a probabilidade de eles fazerem uma transação. As marcas do setor de moda podem usar o CRM para gerenciar dados sobre características básicas de um cliente, incluindo localização, preferências de compra, periodicidade e valor da vida útil.
  • Aplicações de experiência do cliente (CX): Mais completos que o CRM, os sistemas de CX vão além de coletar e compilar informações sobre clientes e suas interações com uma empresa. Essas aplicações ajudam os agentes de vendas e serviços a fazer ofertas e lançar campanhas de marketing e anúncios on-line. Os sistemas de CX geralmente são projetados para ajudar as organizações a monitorar suas interações com os clientes desde o momento em que se conectam pela primeira vez até a venda e à medida que os clientes recebem serviços, suporte ou participam de um novo ciclo de vendas.
  • Aplicações de planejamento de recursos empresariais (ERP): Os sistemas de ERP permitem que as empresas cobrem clientes e coletem pagamentos deles, rastreiem a produção e o estoque, gerenciem transações com fornecedores, executem atividades de gerenciamento de riscos e conformidade e mantenham atualizado o livro-razão geral. Um pacote de ERP completo também inclui o gerenciamento de desempenho empresarial, um software que ajuda as equipes a planejar, orçar, prever e relatar os resultados financeiros de uma organização. Os sistemas ERP unem essa infinidade de processos de negócios e permitem o fluxo de dados entre eles. Por meio da coleta de dados transacionais compartilhados de uma organização a partir de várias fontes, os sistemas de ERP eliminam a duplicação de dados e proporcionam a integridade dos dados com uma única fonte de verdade auditável.
  • Carrinhos de compras on-line: No ecommerce, os carrinhos de compras on-line recebem pedidos e coletam pagamentos, além de poderem rastrear o que os clientes buscaram, mas decidiram não comprar. Isso cria uma fonte de dados que está particularmente pronta para aplicar machine learning e outros algoritmos de IA para identificar tendências nesses carrinhos digitais abandonados e propor teorias sobre o motivo pelo qual um item não foi comprado.
  • Programas de fidelidade: Os programas de fidelidade permitem que os varejistas rastreiem clientes em qualquer canal (on-line, telefone, catálogo, pessoalmente) atribuindo a eles um número de fidelidade que eles podem usar toda vez que fazem compras. Os clientes têm incentivos para usar números de fidelidade por causa das promoções, descontos e outras recompensas financeiras e não financeiras que recebem. Em troca, as empresas obtêm uma melhor compreensão das necessidades e preferências de seus clientes. Por exemplo, os membros do programa de fidelidade podem receber acesso antecipado a novos produtos em troca de preencher uma pesquisa ou gastar acima de um determinado limite. A e.l.f. Cosméticos, uma marca de beleza popular entre os consumidores da Geração Z, por exemplo, recompensa os membros do programa de fidelidade por contribuir com conteúdo, dar feedback e votar em concursos. Os membros ganham pontos que podem resgatar em dinheiro, vales-presente e outras vantagens.
  • Logs de chamadas do cliente: as empresas podem usar IA para revisar os logs de chamadas do cliente e identificar áreas específicas de preocupação, como falha repetida do produto, bem como para entender as tendências de sentimento do cliente por meio da análise de tom, escolha de palavras e outros indicadores.
  • Logs de chat on-line: As empresas também podem usar IA para analisar logs de chat para entender por que os clientes estão entrando em contato e se estão frustrados ou felizes, e tudo isso pode ser usado para melhorar serviços no futuro.

Como a análise de dados é usada no setor de moda?

A análise de moda é uma ferramenta essencial para empresas de moda, ajudando-as a entender o comportamento de seus consumidores, planejar e desenhar coleções, gerenciar estoque, tendências de previsão, segmentar compradores e tomar decisões com base em dados, em vez de apenas instinto. Usando a análise de moda, os varejistas e designers de moda podem obter uma vantagem competitiva, aumentar as vendas, melhorar as margens de lucro e maximizar a satisfação do cliente por meio da personalização. Estas são algumas das áreas em que a análise de moda é usada.

  • Planejamento e design de coleção: Uma coleção bem planejada e desenhada é crucial para o sucesso no mundo competitivo da moda. A análise de moda oferece insights sobre as últimas tendências, permitindo que as marcas de varejo de moda criem coleções que atraem os compradores certos. A análise ajuda a orientar as decisões de compra da empresa oferecendo aos analistas de moda maior amplitude e nuance em torno de tendências crescentes e decrescentes em áreas como cores, estilo, caimento e acessórios.
  • Gerenciamento de estoque: A análise de moda permite que as empresas rastreiem o desempenho dos produtos, permitindo que elas planejem o estoque de acordo. As empresas que gerenciam efetivamente seus níveis de armazenamento para atender à demanda dos clientes podem evitar a falta de estoque com itens populares e desconto excessivo em produtos pouco buscados.
  • Previsão de tendência: A análise de moda fornece insights sobre as tendências atuais e futuras, que tornam essa técnica intimamente ligada ao planejamento e design de coleções, permitindo que as empresas de moda criem coleções que atendam aos gostos atuais dos compradores.
  • Segmentação do consumidor: A análise de moda ajuda as empresas a oferecer seus produtos aos compradores que provavelmente serão mais receptivos aos produtos e às mensagens de marketing. Depois de usar a previsão de tendência para montar uma coleção sintonizada com os estilos mais recentes, as empresas de moda podem usar a segmentação do consumidor para chegar às pessoas certas com o apelo certo para impulsionar as vendas.
  • Previsão de vendas: Ao aproveitar os insights fornecidos pela análise de moda, as empresas podem prever vendas com mais precisão, ajudando-as a aumentar as vendas e reduzir a necessidade de descontar ou liquidar estoques. A previsão adequada é especialmente importante, uma vez que os consumidores têm opções de onde comprar e provavelmente abandonarão varejistas que não têm o que querem em estoque. Um total de 63% dos consumidores disseram que trocariam de marca em vez de esperar algo voltar ao estoque, de acordo com a pesquisa da Oracle.
  • Tomada de decisão orientada a dados: A análise de moda fornece insights valiosos sobre o comportamento e as preferências do cliente, permitindo que as empresas tomem decisões que resultarão em vendas e lucros mais altos e que se baseiam mais em dados do que em instinto.
  • Personalização: A análise de moda ajuda as empresas a personalizar suas coleções e mensagens de marketing para atender às necessidades de seus clientes, resultando em maior satisfação e vendas mais altas.

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Qual é o papel de um analista de moda?

Os analistas de moda garantem que os comerciantes e planejadores tenham acesso a dados precisos sobre tendências de moda, além de fornecer conselhos sobre quanto comprar de um determinado estilo, onde vender os produtos e como precificá-los. Eles examinam os resultados e a experiência recentes de uma empresa e os resultados dos concorrentes. Os analistas também acompanham de perto os dados das redes sociais para entender o que as pessoas estão assistindo e compartilhando. Os analistas de moda precisam combinar os dados de todas essas fontes e traduzi-los em uma história ou tendência valiosa e relevante para as pessoas que tomam decisões sobre produto, compra e promoção.

Seis fases da análise de moda

A análise de moda é o processo de coletar e analisar dados relacionados a estilos de roupas, tendências e comportamento do consumidor para dar às empresas de moda insights que elas podem utilizar para criar suas coleções com mais sucesso e maximizar seus lucros. O processo de análise de moda é composto por seis fases distintas: descoberta de dados, preparação de dados, planejamento de modelos, construção de modelos, comunicação de resultados e operacionalização dos resultados.

  • A descoberta de dados envolve pesquisar e coletar dados relacionados ao varejo de moda. A análise inclui determinar quais origens de dados estão disponíveis, quais são as mais relevantes e como elas podem ser usadas.
  • A preparação de dados inclui a limpeza, estruturação e formatação dos dados para análise. Envolve a preparação dos dados para uso em modelos estatísticos verificando erros e discrepâncias, preenchendo valores ausentes e transformando os dados em um formato adequado para análise. Esse processo inclui garantir que os dados estejam usando rótulos consistentes em todas as fontes para que não sejam duplicados ou interpretados incorretamente pelo mecanismo de análise.
  • O planejamento de modelos requer a determinação do melhor modelo estatístico a ser utilizado para análise e a seleção das entradas e saídas do modelo.
  • A criação de modelos envolve a criação, o teste e a execução do modelo estatístico e a análise dos resultados.
  • A comunicação de resultados gira em torno da criação de relatórios que incluem visualizações e resumos dos resultados e apresentação dessas descobertas às partes interessadas no formato mais útil.
  • A operacionalização talvez seja a fase mais difícil porque requer transformar os resultados da análise em insights acionáveis. Esta etapa foca no desenvolvimento de estratégias e planos para implementar descobertas da análise e colocar insights em prática.

Benefícios da análise de moda

A análise de moda pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões sobre questões cruciais, como a combinação de estilos e cores que devem ter em suas lojas, níveis de estoque para evitar falta de estoque ou estoque em excesso e atividades promocionais que podem gerar receita com margens mais altas. A análise de moda também pode ajudar a impulsionar o envolvimento do cliente sugerindo promoções direcionadas.

Entre alguns exemplos dos benefícios da análise de moda, podemos citar:

  • Evitar situações fora de estoque. A análise de moda pode ajudar os varejistas a manter mais dos produtos certos em estoque e nos canais certos. Os compradores trocarão rapidamente de marca e varejista se não estiverem satisfeitos com a seleção oferecida ou se o que eles desejam estiver sem estoque, passando para outro site ou loja física.
  • Extrair lucratividade máxima. A análise pode ajudar as empresas de moda a precificar mercadorias para ajudá-las a maximizar as receitas e reduzir a necessidade de desconto no final de uma temporada.
  • Identificação dos canais certos. A análise de moda pode ajudar as empresas a garantir que as pessoas vejam mensagens de marketing apropriadas e que os varejistas usem os canais de vendas mais eficazes, on-line ou na loja.

Desafios da análise de moda

Embora bons dados possam ajudar os líderes de negócios a obter melhores resultados de negócios, dados incorretos podem levar a decisões ruins mais rapidamente à medida que os modelos de análise apontam para conclusões incorretas. As ferramentas de análise são tão boas quanto os dados que eles estão usando, um problema bem resumido pela expressão “lixo entra, lixo sai” ou GIGO. Estes estão alguns exemplos de possíveis problemas.

  • Dados ruins. Os dados do cliente que estão desatualizados podem fazer com que um varejista perca uma oportunidade ou faça ofertas inoportunas para um cliente, por exemplo, se o cliente tiver passado de uma tendência ou categoria de moda específica.
  • Gerenciamento de dados inconsistentes. A falta de consistência na rotulagem de dados pode levar a interpretações incorretas dos dados. Isso ocorre normalmente quando as empresas usam diferentes fornecedores de tecnologia para sistemas de PDV, merchandising, gerenciamento de estoque e outras partes de seu cenário de tecnologia da informação porque diferentes fornecedores têm códigos variados para coisas como cor, tamanho, ajuste e descontos.
  • Dados incompletos. É difícil, mas crucialmente importante, ter uma visualização tão completa quanto possível dos dados de um comprador, valendo-se de diferentes sistemas em toda a empresa. À medida que as pessoas interagem com uma empresa ao longo do tempo, os dados sobre elas são inseridos em diversos sistemas, como logs de call center, registros de cobrança e aplicações de cartão de fidelidade, e todos esses pontos de dados podem ajudar a criar uma visão avançada do cliente que informa a análise e, por fim, o vendedor. “Você não pode aproveitar todos os recursos de análise disponíveis, a menos que tenha um conjunto de dados muito rico para criar essas análises”, diz Flinn, ex-planejador de merchandise da Neiman Marcus.

Primeiros passos da análise de moda

A análise de moda é iterativa, com cada etapa se baseando na etapa anterior. Por exemplo, começar com a análise descritiva para ter uma noção do desempenho da empresa ajudará os analistas a determinar o que pedir da análise preditiva e prescritiva, quando o esforço de uma empresa atingir esse nível de maturidade. Veja abaixo uma possível progressão para começar com a análise de moda.

  1. Primeiro, certifique-se de estar confiante dos dados que você está usando e de que diferentes fontes de dados estão usando convenções de nomenclatura consistentes e métodos de contagem. Portanto, por exemplo, ao combinar dados meteorológicos em torno de lojas nos EUA e em outros países, certifique-se de padronizar em Celsius ou Fahrenheit. Caso contrário, você pode acabar tentando vender botas de neve para os canadenses em julho.
  2. Depois de verificar suas origens de dados, desenvolva relatórios fornecendo análises descritivas para que você tenha uma boa visão do que aconteceu nos últimos períodos de relatórios.
  3. Em seguida, você pode passar para a próxima fase da análise diagnóstica para explicar por que algo aconteceu.
  4. Ao passar passa para as análises preditiva e prescritiva, você pode começar limitando consultas a uma única área de assunto, como estratégias de preços ou níveis de estoque, em vez de tentar abordar tudo de uma vez.

O futuro da análise de moda

Com o desenrolar do futuro da análise de moda veremos varejistas bem-sucedidos indo rapidamente além da análise descritiva e utilizando análise prescritiva para automatizar muitas tarefas de rotina que hoje são feitas por pessoas. Isso permitirá que os funcionários reajam mais rapidamente às mudanças na demanda porque mais alertas e até decisões de resposta serão automatizados. As empresas poderão também medir mais rapidamente o impacto das suas decisões, o que melhorará ainda mais a tomada de decisões. Os varejistas também poderão usar mais tipos de dados variados, como clima local, para entender melhor a causa e o efeito e prever a demanda de forma mais eficaz (PDF). E mais varejistas incluirão machine learning e outras técnicas de IA em sua análise, permitindo que eles considerem mais fatores e opções do que nunca.

Apoie o Crescimento com a Tomada de Decisões Orientada por Dados

As plataformas de nuvem, como a Oracle, estão possibilitando que mais empresas acessem aplicações de negócios sofisticados, incluindo ferramentas de análise que utilizam IA e machine learning. A análise de moda da Oracle, com recursos integrados de IA e machine learning, pode ajudar as empresas a manter os clientes felizes e leais oferecendo os produtos certos, ao mesmo tempo em que precifica os produtos de uma forma que maximiza o volume de vendas e as margens.

Os conglomerados de varejo de moda global usam a tecnologia do Oracle Retail para agilizar processos nos departamentos, lançar novas marcas e expandir para outras regiões geográficas. Os varejistas usam o Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service para maximizar a precisão das previsões e automatizar tarefas de rotina para que seus funcionários possam dedicar mais tempo ao atendimento aos clientes. Os varejistas também usam soluções de planejamento e otimização do Oracle Retail para garantir que as lojas ofereçam as últimas tendências da moda e tomem as melhores decisões de preços para reduzir os descontos que prejudicam as margens.

A indústria da moda tornou-se mais competitiva do que nunca, com o crescimento dos influenciadores de redes sociais tornando mais difícil do que nunca para as marcas preverem tendências, se destacarem da concorrência e manterem a lealdade de seus clientes. À medida que as ferramentas de análise de moda se tornam mais poderosas em termos de capacidade de identificar tendências emergentes vencedoras e perdedoras e orientar os varejistas a escolher e estocar a combinação certa de mercadorias, a lacuna entre aqueles que usam e não usam essas ferramentas bem se tornará cada vez mais clara para os compradores de moda e os investidores da empresa de moda.

Perguntas frequentes sobre análise de moda

O que um cientista de dados de moda faz?
Os cientistas de dados de moda ajudam as empresas do setor da moda a coletar dados relevantes de diversas fontes e garantir que os dados sejam precisos e rotulados de forma consistente para que algoritmos possam ser aplicados em dados que reflitam a realidade com precisão. Os cientistas de dados de moda então ajudam as empresas a entender os resultados das consultas que fizeram aos dados preparando relatórios e divulgando-os para as partes interessadas.

A previsão de moda é um trabalho?
Sim. Os analistas de moda trabalham para os varejistas e utilizam a análise de dados de moda para ajudar a tomar decisões sobre a montagem de coleções sazonais e o gerenciamento de estoque.

Qual o papel da inteligência artificial e do machine learning na análise de moda?
Mecanismos de análise modernos baseados em nuvem usam IA e ML para ajudar comerciantes e outros executivos de varejo a classificar grandes quantidades de dados para identificar tendências e fazer recomendações. They can help businesses make decisions about what fashions to carry and how to price them, applying data science to what traditionally has been more of a “gut-level” decision.

Como os varejistas utilizam análise de moda?
A análise de moda pode ajudar os varejistas a tomar melhores decisões quais combinação de estilos e cores ter em suas lojas, níveis de estoque para manter e quais atividades promocionais provavelmente gerarão receita com margens mais altas.

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