Comment l'analyse des données aide-t-elle le secteur de la mode ?

Le secteur de la mode a souvent été stimulé par des personnalités et des célébrités hors norme, des génies créatifs qui inventent des tendances en suivant leur instinct et leur personnalité. L'idée reçue voulait que le secteur s'appuie davantage sur l'art que sur la science. L'analyse pour le secteur de la mode offre au secteur un nouveau point de vue, grâce auquel les entreprises de la mode complètent et soutiennent le côté artistique du commerce avec la bonne quantité de science objectivée par les données.

L'analyse de la mode nécessite l'utilisation d'applications qui tirent parti de données de sources diverses sur les ventes du secteur, les styles et les tendances. L'analyse de la mode aide les entreprises à évaluer les performances passées et à prédire les résultats afin qu'elles puissent prendre de meilleures décisions sur les collections à créer, les niveaux de stocks à maintenir, les canaux de distribution à utiliser et les promotions à mettre en place pour générer plus de revenus.

Qu'est-ce que l'analyse de données?

L'analyse de données est le processus qui consiste à examiner des jeux de données pour en extraire les informations et en tirer des conclusions. L'analyse intègre de plus en plus l'intelligence artificielle, qui exploite des modèles algorithmiques pour rechercher des informations sans qu'une personne indique au système où chercher et quoi chercher. Les entreprises utilisent les analyses de données pour prendre des décisions plus éclairées en combinant de grands jeux de données afin de trouver des modèles et des corrélations dissimulés. Au-delà des affaires, l'analyse de données est largement utilisée par les scientifiques et les chercheurs pour vérifier ou réfuter des modèles, des théories et des hypothèses scientifiques.

L'analyse de données peut aider les retailers à mieux comprendre le comportement des acheteurs, à optimiser l'expérience client sur les canaux numériques et physiques, à personnaliser les promotions en fonction des comportements ou des intérêts antérieurs, comme les styles de vêtements, la coupe et les tendances, et à prévoir la demande plus précisément afin qu'ils puissent maintenir les niveaux de stock appropriés.

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Qu'est-ce que l'analyse de la mode?

L'analyse de la mode est le processus utilisé par les professionnels du secteur de la mode, notamment les acheteurs et les responsables du marchandisage dans les entreprises du commerce de détail, pour exploiter les données et déterminer les tendances en matière de vente, le type de clients à l'origine de ces achats, la quantité de stocks à commander et le futur des ventes.

Qu'est-ce que l'analyse de la mode ?

L'analyse de la mode intègre de nombreux systèmes et processus, comprenant aussi bien des stratégies et tactiques que les technologies exploitées. L'analyse de la mode nécessite de plus en plus de recourir à l'intelligence artificielle et au machine learning pour aller au-delà de la simple production de rapports historiques. Avec l'intelligence artificielle et le machine learning pour le retail, les entreprises peuvent acquérir une compréhension plus concrète des tendances des marchés de la mode qui évoluent rapidement.

L'analyse de la mode permet non seulement de connaître les articles qui se vendent, mais elle donne aussi de la visibilité et fournit des conseils sur les comportements des clients qui façonnent les décisions d'achat. Les retailers peuvent alors être en mesure de prendre des mesures essentielles, comme fixer le bon prix, proposer des biens connexes que les clients pourraient aimer et stocker dans les baies et rayons les bons produits en fonction des saisons. L'analyse de la mode permet aux retailers d'utiliser des données empiriques pour prendre des décisions concernant les styles, les couleurs, les tailles et la quantité de stocks à acheter pour leurs magasins, plutôt que de se fier simplement à leur instinct. C'est une façon de « rendre cet art un peu plus scientifique », explique Greg Flinn, un ancien directeur de la planification des marchandises chez Neiman Marcus.

Points clés à retenir

• L'analyse de la mode aide les entreprises à acquérir les bons stocks au bon moment pour s'adapter aux saisons et aux tendances des consommateurs, afin de le vendre au prix le plus rentable.
• L'analyse de la mode aide les entreprises du secteur à mieux cibler les clients, à prévoir les tendances, à gérer les stocks, à planifier et à concevoir des collections, et à personnaliser les offres, le tout en fonction de facteurs davantage axés sur les données.
• Il existe quatre principaux types d'analyse de la mode utilisés par les entreprises du secteur de la mode : l'analyse descriptive pour mesurer le rendement passé, l'analyse diagnostique pour déterminer la cause fondamentale d'un problème, l'analyse prédictive pour prévoir les résultats d'un projet et l'analyse prescriptive pour recommander des étapes à suivre.

Définition de l'analyse de la mode

L'analyse de la mode combine des données provenant de sources telles que les paniers de magasinage en ligne, les programmes de fidélité, les systèmes logiciels de point de vente, les applications de gestion des stocks et de chaîne d'approvisionnement, les campagnes de marketing, les sources de données de consommateurs de tiers et les sondages en magasin pour guider les décisions commerciales. Les retailers et les fabricants du secteur de la mode utilisent des analyses pour évaluer le rendement commercial, connaître les préférences des clients, établir les tendances et générer des recommandations sur les prochaines étapes à suivre. Ces entreprises appliquent l'analyse de la mode à des décisions prospectives, fondées sur des prévisions (par exemple, le volume de stocks à réorganiser) et des décisions en temps réel, prises sur le moment (par exemple, la proposition d'une offre susceptible d'inciter un achat en ligne).

Pourquoi l'analyse de la mode est-elle importante ?

L'analyse de la mode fournit aux entreprises de détail des outils visant à augmenter leurs ventes et leurs profits en fournissant un meilleur aperçu des désirs et des comportements changeants des consommateurs. La mode est un secteur qui évolue rapidement. Les grandes tendances peuvent rapidement devenir obsolètes, laissant les retailers et les fabricants avec des marchandises obsolètes sur les bras, qu'ils devront vendre à prix cassés. Les analystes du retail ont besoin d'informations précises sur les données pour surveiller le rendement de l'entreprise, repérer rapidement les préférences changeantes des clients et visualiser les tendances qui peuvent éclairer leurs choix sur les articles à stocker et les prix à ajuster. Pour ce faire, ils collectent constamment des données provenant de sources liées aux clients et de systèmes relatifs à la production. Les sources de données clients peuvent comprendre les paniers d'achats en ligne, les programmes de fidélité, les systèmes de point de vente, les campagnes de marketing et les sondages en magasin. Les systèmes de production cruciale comprennent ceux pour la fabrication, les stocks, l'entrepôt, l'expédition et les finances.

L'analyse de la mode fournit non seulement des outils permettant d'évaluer et d'expliquer avec précision le rendement passé, mais elle permet aussi aux retailers de mieux prédire les comportements des consommateurs et de proposer des plans d'action à mettre en place dans le cadre d'une grande variété d'activités à fort rendement. Pour les retailers, les décisions sur les stocks des magasins physiques et virtuels lors d'une saison importante (par exemple, les vacances ou la rentrée scolaire) jouent un rôle majeur dans leur réussite et leur survie, aussi bien que quand elles portent sur les remises ou toute autre offre à faire aux clients en ligne sur le moment. L'analyse est essentielle pour l'industrie de la mode, car les tendances sont extrêmement courtes et les goûts consommateurs sont très fluctuants. L'analyse de la mode ne garantit pas au retailer d'être à la hauteur de la tendance à chaque fois, mais elle peut les aider à améliorer leurs chances et leur permettre de repérer et de corriger les erreurs plus rapidement.

Quatre types d'analyses de la mode

Il existe quatre principaux types d'analyse de données de la mode : l'analyse descriptive pour produire des rapports sur le rendement passé, l'analyse diagnostique pour déterminer la cause fondamentale d'un problème, l'analyse prédictive pour prévoir les résultats d'un projet et l'analyse prescriptive pour recommander les prochaines étapes à suivre. L'utilisation d'une combinaison de ces approches analytiques permet aux retailers de mieux comprendre le comportement de leurs clients, d'optimiser l'expérience client sur les canaux numériques et physiques, de stocker les bonnes marchandises et de personnaliser les promotions en fonction des comportements ou des intérêts des consommateurs, comme le style de vêtements, la coupe et les tendances. Vous trouverez ci-dessous plus de détails sur chacune des quatre approches d'analyse.

Comment les marques de mode peuvent-elles collecter des données ?

Les marques de mode collectent des données (PDF) à partir de systèmes internes, appelés données de première partie, ainsi que d'agrégateurs de données, appelés données de tierce partie. Les sources de données de première partie sont les suivantes :

• Systèmes de point de vente (POS) : les retailers utilisent des systèmes de POS pour effectuer les paiements de client, en acceptant les paiements en espèces ou numériques (cartes de crédit/débit, portefeuilles numériques, etc.). Les entreprises utilisent également les systèmes de POS pour recueillir des quantités limitées d'informations sur les clients. Les systèmes de point de vente modernes peuvent connecter les paiements à un client utilisant son identifiant de fidélité, comme un numéro de téléphone ou un numéro de fidélité.
• Applications de gestion des relations client (CRM) : Les systèmes CRM collectent et gèrent des informations pertinentes sur les clients et les liens qu'ils entretiennent avec une entreprise, telles que les coordonnées, les interactions avec les commerciaux, les achats, les demandes de service et les devis ou offres. Les systèmes CRM aident les entreprises à développer des relations solides avec leurs clients. Ils permettent aux commerciaux et à leurs directeurs d'effectuer des tâches telles que la génération de rapports sur le nombre de clients contactés à un moment donné et l'estimation de leur probabilité à effectuer une transaction. Les marques de mode peuvent utiliser un CRM pour gérer les données sur les caractéristiques de base d'un client, telles que sa situation géographique, ses préférences, sa fréquence d'achat et sa valeur à vie.
• Applications d'expérience client (CX) : plus holistiques que la gestion des relations avec la clientèle, les systèmes CX ne permettent pas de collecter et de compiler des informations sur les clients et leurs interactions avec une entreprise. Ces applications aident les agents de vente et de service à faire des offres et à lancer des campagnes de marketing et des publicités en ligne. Les systèmes d'expérience client sont généralement conçus pour aider les entreprises à suivre leurs interactions avec les clients dès leur première connexion, tout au long de la vente et pendant que les clients reçoivent des services, obtiennent une assistance ou s'engagent dans un nouveau cycle de vente.
• Applications de planification des ressources d'entreprise (ERP) : les systèmes ERP permettent aux entreprises de facturer les clients et de recouvrer les paiements, de suivre la production et les stocks, de gérer les transactions avec les fournisseurs, d'effectuer des activités de gestion du risque et de conformité et de tenir à jour leur grand livre. Une suite ERP complète inclut également des fonctionnalités de gestion du rendement d’entreprise, un logiciel qui aide les équipes à planifier, budgétiser, prédire et produire des rapports à propos des résultats financiers de leur entreprise. Les systèmes ERP sont étroitement intégrés à ces nombreux processus et facilitent le flux de données entre eux. En collectant les données transactionnelles de diverses sources partagées par une entreprise, les systèmes ERP éliminent la duplication des données et favorisent leur intégrité grâce à une source unique d'informations fiables.
• Paniers d'achats en ligne : dans le cadre de l'e-commerce, les paniers en ligne prennent des commandes et collectent des paiements, et peuvent également suivre ce que les clients ont recherché mais n'ont pas décidé d'acheter. Cela crée une source de données particulièrement propice à l'application du machine learning et d'autres algorithmes d'IA afin de repérer les tendances dans ces paniers numériques abandonnés et d'émettre des hypothèses sur les raisons pour lesquelles un article n'a pas été acheté.
• Programmes de fidélité : les programmes de fidélité permettent aux retailers de suivre les clients sur tous les canaux (en ligne, par téléphone, par catalogue, en personne) en leur attribuant un numéro de fidélité qu'ils peuvent utiliser à chaque fois qu'ils font des achats. Les clients sont incités à se servir de leur numéro de fidélité pour bénéficier des promotions, des remises et d'autres récompenses, financières ou non. En échange, les entreprises comprennent mieux les besoins et les préférences de leurs clients. Par exemple, les membres d'un programme de fidélité peuvent obtenir un accès anticipé à de nouveaux produits en échange d'un sondage ou de dépenses supérieures à un certain seuil. Par exemple, e.l.f. Cosmetics, une marque de beauté populaire au sein de la génération Z, récompense les membres du programme de fidélité pour leurs contributions, leurs commentaires et leurs votes lors des concours. Les membres gagnent des points qu'ils peuvent échanger contre de l'argent, des cartes-cadeaux et d'autres avantages.
• Journaux d'appels des clients : les entreprises peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour consulter les journaux d'appels des clients et relever des sujets de préoccupation précis (par exemple, la répétition d'une panne d'un produit) ainsi que pour comprendre les tendances relatives au comportement du client grâce à l'analyse du ton, du choix de mots et d'autres indicateurs.
• Journaux de chat en ligne : les entreprises peuvent également utiliser l'intelligence artificielle pour consulter les journaux de chat afin de comprendre pourquoi les clients communiquent avec eux et s'ils sont frustrés ou satisfaits, ce qui peut être utilisé pour améliorer les services à l'avenir.

Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans le secteur de la mode ?

L'analyse de la mode est un outil essentiel pour les entreprises de la mode. Elle les aide à comprendre le comportement de leurs consommateurs, à planifier et à concevoir des collections, à gérer les stocks, les tendances prévisionnelles, à cibler les acheteurs et à prendre des décisions fondées sur les données plutôt que sur l'instinct. En tirant parti des analyses de la mode, les retailers et les créateurs du secteur peuvent obtenir un avantage concurrentiel, stimuler leurs ventes, améliorer leurs marges de profit et maximiser la satisfaction des clients grâce à la personnalisation. Voici quelques-uns des domaines dans lesquels l'analyse de la mode est utilisée.

• Conception et planification des collections : une collection bien planifiée et conçue est essentielle à la réussite dans le monde concurrentiel de la mode. L'analyse de la mode offre des informations sur les tendances, permettant aux marques de détail de mode de créer des collections qui attirent les bons clients. Les analyses aident les entreprises à prendre des décisions d'achat en offrant aux analystes de la mode une plus grande étendue et une plus grande connaissance des tendances croissantes et décroissantes dans des domaines tels que les couleurs, le style, la coupe et les accessoires.
• Gestion des stocks : l'analyse de mode permet aux entreprises de suivre la performance des produits, ce qui leur permet de planifier leur stock en conséquence. Les entreprises qui gèrent efficacement leurs niveaux de stocks pour répondre à la demande des clients peuvent éviter les ruptures de stock d'articles populaires et les remises excessives de produits peu appréciés.
• Prévision de la tendance : l'analyse de mode fournit des données clés sur les tendances actuelles et à venir, qui rendent cette technique étroitement liée à la planification et à la conception des collections. Elle permet aux entreprises de mode de créer des collections correspondant aux goûts actuels des acheteurs.
• Ciblage des consommateurs : l'analyse de la mode aide les entreprises à offrir leurs produits et à livrer leur discours marketing aux acheteurs qui sont les plus susceptibles d'y être réceptifs. Après avoir utilisé les prévisions de tendance pour créer une collection adaptée aux styles les plus récents, les entreprises de la mode peuvent utiliser le ciblage de consommateurs pour atteindre les bonnes personnes avec le bon appel pour stimuler les ventes.
• Prévision des ventes : en tirant parti des informations fournies par l'analyse de la mode, les entreprises peuvent prévoir les ventes de manière plus précise, ce qui les aide à augmenter les ventes et à réduire les remises et les liquidations de stocks. Les prévisions sont particulièrement importantes puisque les consommateurs ont le choix de l'endroit où faire leurs courses et abandonneront probablement les retailers qui n'ont pas ce qu'ils veulent en stock. 63 % des consommateurs ont déclaré qu'ils changeraient de marque plutôt que d'attendre qu'un produit soit de retour en stock, selon une étude d'Oracle.
• Décision guidée par les données : l'analyse de la mode fournit de précieuses informations sur le comportement et les préférences des clients, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions qui mèneront à des ventes et à des profits accrus qui reposent davantage sur les données que sur l'instinct.
• Personnalisation : l'analyse de la mode aide les entreprises à personnaliser leurs collections et leurs discours marketing afin de répondre aux besoins de leurs clients, ce qui augmente la satisfaction et les ventes.

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Quel est le rôle d'un analyste de la mode ?

Les analystes de la mode veillent à ce que les marchandiseurs et les planificateurs aient accès à des données précises sur les tendances de la mode. Ils leur fournissent des conseils sur la quantité d'achats d'un style donné, les lieux où vendre les produits et la manière de les tarifer. Ils examinent l'expérience et les résultats récents d'une entreprise ainsi que ceux de ses concurrents. Les analystes suivent également de près les données des médias sociaux pour comprendre ce que les gens regardent et partagent. Leurs tâches consistent aussi à combiner et nettoyer les données de toutes ces sources et les traduire dans un récit ou une tendance qui est pertinente pour les collaborateurs qui prennent des décisions sur les produits, les achats et les promotions.

Six étapes de l'analyse de la mode

L'analyse de mode est le processus de collecte et d'analyse des données liées aux styles de vêtements, aux tendances et au comportement des consommateurs. Elle permet de fournir aux entreprises de détail de mode des informations qu'elles peuvent utiliser pour construire leurs collections avec plus avec succès et maximiser leurs profits. Le processus d'analyse de la mode se décompose en six phases distinctes : la découverte des données, la préparation des données, la planification des modèles, la création de modèles, la communication des résultats et l'opérationnalisation des résultats.

• La découverte des données comprend la recherche et la collecte de données liées au commerce de détail de mode. Il s'agit de déterminer quelles sont les sources de données disponibles, quelles sont les sources les plus pertinentes et comment elles peuvent être utilisées.
• La préparation des données comprend le nettoyage, la structuration et le formatage des données à des fins d'analyse. Il s'agit de lire les données à utiliser dans les modèles statistiques en vérifiant les erreurs et les valeurs aberrantes, en complétant les valeurs manquantes et en transformant les données dans un format approprié pour l'analyse. Ce processus consiste à s'assurer que les données utilisent des étiquettes cohérentes dans toutes les sources afin qu'elles ne soient pas dupliquées ou mal interprétées par le moteur d'analyse.
• La planification de modèle nécessite de déterminer le meilleur modèle statistique à utiliser pour l'analyse et de sélectionner les entrées et les sorties du modèle.
• La création de modèles nécessite la création, les tests et l'exécution du modèle statistique, et l'analyse des résultats.
• La communication des résultats est centrée sur la génération de rapports comprenant des visualisations et des synthèses des résultats et la présentation de ces résultats aux parties prenantes dans le format le plus pertinent.
• L'opérationnalisation est peut-être la phase la plus difficile, car elle nécessite de transformer les résultats de l'analyse en informations exploitables. Cette étape se concentre sur l'élaboration de stratégies et de plans visant à mettre en œuvre les résultats de l'analyse et à mettre les idées en pratique.

Avantages de l'analyse de la mode

L'analyse de la mode peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions sur des questions cruciales, comme la combinaison de styles et de couleurs qu'elles devraient intégrer à leurs magasins, les niveaux de stock pour éviter les ruptures ou les excédents de stocks, et les activités promotionnelles susceptibles de générer des revenus à des marges plus élevées. L'analyse de la mode peut également contribuer à stimuler l'engagement des clients en suggérant des promotions ciblées.

Voici quelques exemples des avantages de l'analyse de la mode.

• Éviter les ruptures de stock. L'analyse de la mode peut aider les retailers à conserver un plus grand nombre de produits adaptés en stock et sur les bons canaux. Les acheteurs changeront rapidement de marques et de retailers s'ils ne sont pas satisfaits de la sélection proposée ou si ce qu'ils veulent est en rupture de stock, en se tournant vers un autre site Web ou magasin physique.
• Obtenir une rentabilité maximale. Les analyses peuvent aider les entreprises de mode à tarifer les produits pour les aider à maximiser leurs revenus et à réduire le besoin de rabais à la fin de la saison.
• Repérer les bons canaux. L'analyse de la mode peut aider les entreprises à s'assurer que les consommateurs voient les messages marketing appropriés et que les retailers utilisent les canaux de vente les plus efficaces, en ligne ou en magasin.

Enjeux de l'analyse de la mode

Si de bonnes données peuvent aider les dirigeants à obtenir de meilleurs résultats, des données incorrectes peuvent quant à elles conduire à prendre de mauvaises décisions plus rapidement, car les modèles d'analyse indiquent de mauvaises conclusions. Les outils d'analyse sont aussi efficaces que les données sont pertinentes. Elles ont besoin de matière de qualité pour produire un résultat sensé. Voici quelques exemples de problèmes potentiels.

• Données erronées. Les données de client qui sont obsolètes peuvent amener un retailer à manquer une opportunité ou à faire des offres inopportunes à un client, par exemple, si le client n'est plus dans une certaine tendance ou catégorie de mode particulière.
• Gestion incohérente des données. Le manque de cohérence dans l'étiquetage des données peut entraîner des interprétations incorrectes des données. Cela se produit généralement lorsque les entreprises utilisent des fournisseurs de différentes technologies pour les systèmes de point de vente, le marketing, la gestion des stocks et d'autres services de leur environnement des technologies de l'information, car différents fournisseurs ont des codes différents notamment pour la couleur, la taille, la coupe et les remises.
• Données incomplètes. Il est difficile, mais crucial, d'avoir une vue aussi complète que possible des données d'un acheteur, en s'appuyant sur les différents systèmes de toute l'entreprise. Au fur et à mesure que les consommateurs interagissent avec une entreprise, les données les concernant sont intégrées à une variété de systèmes, y compris les journaux de centre d'appels, les enregistrements de facturation et les applications de cartes de fidélité. Tous ces points de données peuvent permettre de créer une vue détaillée du client, dont les informations nourrissent les analyses. « Vous ne pouvez pas tirer parti de toutes les capacités analytiques à votre disposition à moins d'avoir un jeu de données très riche sur lequel construire ces analyses », explique Flinn, ancien Planificateur de marchandises pour Neiman Marcus.

Comment se lancer dans l'analyse de la mode ?

Les analyses de mode sont itératives, chaque étape reposant sur l'étape précédente. Par exemple, commencer par l'analyse descriptive permet d'avoir une idée du rendement de l'entreprise, ce qui aidera les analystes à déterminer ce qu'il faut demander aux analyses prédictives et prescriptives, une fois que les initiatives d'une entreprise auront atteint ce niveau de maturité. Vous trouverez ci-dessous une progression possible pour vous lancer dans l'analyse de la mode.

L'avenir de l'analyse de la mode

À mesure que l'avenir de l'analyse de la mode se dessine, nous verrons les retailers prospères aller rapidement au-delà de l'analyse descriptive et utiliser l'analyse prescriptive pour automatiser de nombreuses tâches routinières qui sont aujourd'hui effectuées par des collaborateurs. Grâce à l'automatisation des alertes et des décisions réactives, les équipes pourront réagir plus rapidement aux changements de la demande. Les entreprises seront également capables de mesurer plus rapidement l'impact de leurs décisions, ce qui améliorera encore la prise de décision. Les retailers pourront également utiliser des types de données plus variés, telles que la météo locale, pour mieux comprendre les causes et effets et prévoir plus efficacement la demande (PDF). Un plus grand nombre de retailers intégreront aussi le machine learning et d'autres techniques d'IA dans leurs analyses, ce qui leur permettra de prendre en compte davantage de facteurs et d'options.

Accompagnez votre croissance avec une prise de décision guidée par les données

Les plateformes cloud comme celles d'Oracle permettent à un plus grand nombre d'entreprises d'accéder à des applications d'affaires complexes, y compris des outils d'analyse qui exploitent l'IA et le machine learning. L'analyse de la mode d'Oracle, avec des capacités intégrées d'IA et de machine learning, peut aider les entreprises à maintenir leurs clients satisfaits et fidèles en offrant les bons produits tout en tarifant les produits de manière à maximiser le volume de ventes et les marges.

Des conglomérats mondiaux du retail de la mode utilisent la technologie Oracle Retail pour rationaliser les processus dans tous leurs services, lancer de nouvelles marques et se développer dans de nouvelles régions. Des retailers utilisent Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service pour maximiser la précision des prévisions et automatiser leurs tâches routinières, afin que leurs collaborateurs puissent consacrer plus de temps à servir les clients. Les retailers exploitent aussi Oracle Retail planning and optimization pour que leurs magasins proposent les produits à la mode et prennent les meilleures décisions en matière de prix, afin de réduire les démarques qui font baisser les marges.

Le marché de la mode n'a jamais été aussi compétitif qu'aujourd'hui en raison de la multiplication des influenceurs sur les médias sociaux. Il est donc plus difficile pour les marques de prévoir les tendances, de se démarquer de la concurrence et de conserver la fidélité de leurs clients. À mesure que les outils d'analyse de la mode deviennent plus puissants dans leur capacité à discerner les nouvelles tendances gagnantes et à guider les retailers dans leur choix et leur stockage du bon assortiment de produits, l'écart entre ceux qui utilisent bien ces outils et ceux qui ne le font pas deviendra de plus en plus évident pour les acheteurs et les investisseurs des entreprises de mode.

FAQ sur l'analyse de la mode

Quel est le rôle d'un expert en data science de la mode ?
Les experts en data science de la mode aident les entreprises de ce secteur à collecter des données pertinentes à partir de diverses sources et à s'assurer que les données sont exactes et étiquetées de manière cohérente, afin que les algorithmes puissent être appliqués à des données qui reflètent fidèlement la réalité. Les experts en data science de la mode aident ensuite les entreprises à comprendre les résultats des requêtes qu'ils ont effectuées sur les données en préparant des rapports et en les diffusant aux parties prenantes.

La prévision de la mode est-elle un métier ?
Oui. Les prévisionnistes de la mode travaillent pour les retailers et utilisent l'analyse des données de la mode pour prendre des décisions concernant l'assemblage des collections saisonnières et la gestion des stocks.

Quels sont les rôles de l'intelligence artificielle et du machine learning dans l'analyse de la mode ?
Les moteurs d'analyse modernes cloud utilisent l'IA et le machine learning pour aider les marchandiseurs et autres responsables de retail à trier d'énormes quantités de données afin de repérer les tendances et de formuler des recommandations. Ils peuvent aider les entreprises à prendre des décisions sur les modes à proposer et sur leur prix, en appliquant la data science à ce qui traditionnellement s'apparentait plutôt à une décision instinctive.

Comment les retailers utilisent-ils l'analyse de la mode ?
L'analyse de la mode peut aider les retailers à prendre de meilleures décisions quant à la combinaison de styles et de couleurs à proposer, aux niveaux de stocks à maintenir et aux activités promotionnelles les plus susceptibles de générer des revenus à des marges plus élevées.