كيف تُعلم تحليلات البيانات صناعة الأزياء

غالبًا ما كانت صناعة الأزياء مدفوعة بشخصيات بارزة ونجوم—عباقرة مبدعين يقودون التوجهات استنادًا إلى الحدس وقوة الإرادة. كان الرأي السائد أن على القطاع الاعتماد على الفن أكثر من العلم. توفر تحليلات الأزياء للقطاع منظورًا جديدًا، إذ تتيح لشركات الأزياء تعزيز الجانب الفني من هذا المجال ودعمه بالقدر المناسب من العلوم المستندة إلى البيانات.

تتضمن تحليلات الأزياء استخدام تطبيقات تستمد البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر حول مبيعات الأزياء وأنماطها واتجاهاتها. تساعد تحليلات الأزياء الشركات على تقييم الأداء السابق والتنبؤ بالنتائج المستقبلية حتى تتمكن من اتخاذ قرارات أفضل بشأن المجموعات التي يجب تطويرها، ومستويات المخزون التي ينبغي الاحتفاظ بها، وقنوات التوزيع التي يجب استخدامها، والعروض الترويجية التي يمكن أن تحقق أفضل زيادة في الإيرادات.

ما المقصود بتحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات هي عملية فحص مجموعات البيانات لاستخلاص استنتاجات حول المعلومات التي تحتوي عليها. تدمج التحليلات بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي، الذي يستخدم نماذج خوارزمية للبحث في البيانات عن الرؤى دون أن يوجّه شخصٌ ما النظام إلى أين يبحث وما الذي يبحث عنه. تستخدم الشركات تحليلات البيانات لمساعدتها على اتخاذ قرارات مدروسة بشكل أفضل من خلال تمشيط مجموعات بيانات كبيرة للعثور على أنماط وارتباطات مخفية. وخارج نطاق الأعمال، تُستخدم تحليلات البيانات على نطاق واسع من قِبل العلماء والباحثين للتحقق من النماذج والنظريات والفرضيات العلمية أو دحضها.

في قطاع الأزياء، يمكن لتحليلات البيانات أن تساعد تجار التجزئة على فهم سلوك المتسوقين بشكل أفضل؛ وتحسين تجربة العملاء عبر القنوات الرقمية والمادية؛ وتخصيص العروض الترويجية استنادًا إلى السلوكيات أو الاهتمامات السابقة، مثل أنماط الملابس أو المقاسات والصيحات؛ والتنبؤ بالطلب المستقبلي بدقة أكبر حتى يتمكنوا من الحفاظ على مستويات المخزون المناسبة.

اطّلع على 3 خطوات لتبسيط التنبؤ بالطلب لتجار التجزئة في قطاع الأزياء

ما هو تحليل الأزياء؟

تحليل الأزياء هو العملية التي يستخدمها العاملون في قطاع الأزياء—ولا سيما المشترون ومسؤولو التسويق التجاري في شركات البيع بالتجزئة—للاستفادة من البيانات في تحديد الصيحات الرائجة التي تحقق مبيعات، وأنواع العملاء الذين يشترونها، وحجم المخزون المطلوب طلبه، وما قد تبدو عليه المبيعات في المستقبل.

ما تحليلات الموضة؟

تتضمن تحليلات الأزياء جميع الأنظمة والعمليات اللازمة لإجراء تحليل الأزياء، بما في ذلك الاستراتيجيات والتكتيكات بالإضافة إلى التكنولوجيا المعنية. على نحو متزايد، تنطوي تحليلات الأزياء على استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة (ML) لتتجاوز مجرد إعداد التقارير عن الماضي. باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في قطاع التجزئة، يمكن للشركات اكتساب فهم أكثر قابلية للتنفيذ للاتجاهات في أسواق الأزياء سريعة الحركة.

بالإضافة إلى فهم المنتجات التي تحقق مبيعات، توفّر تحليلات الأزياء رؤية واضحة وإرشادات حول سلوكيات العملاء التي تشكّل قرارات الشراء، ما يمكن أن يساعد تجار التجزئة على اتخاذ قرارات أساسية، مثل تحديد السعر المناسب، وتقديم السلع ذات الصلة التي قد تعجب العملاء، وتزويد الرفوف والأرفف بالمنتجات المناسبة في كل موسم. تتيح تحليلات الأزياء لتجار التجزئة استخدام البيانات التجريبية عند اتخاذ قرارات بشأن الأنماط والألوان والمقاسات وحجم المخزون المطلوب شراؤه لمتاجرهم، بدلاً من الاعتماد ببساطة على الحدس. ويقول Greg Flinn، المدير التنفيذي السابق لتخطيط البضائع في Neiman Marcus، إنها طريقة «لإضفاء بعض العلم على الفن».

النقاط الرئيسة

• تساعد تحليلات الموضة الشركات على تخزين المخزون المناسب في الوقت المناسب بما يتوافق مع المواسم واتجاهات المستهلكين، بهدف بيعه عند نقاط السعر الأكثر ربحية.
• تساعد تحليلات الأزياء الشركات في قطاع الأزياء على تحسين استهداف العملاء، والتنبؤ بالاتجاهات، وإدارة المخزون، وتخطيط المجموعات وتصميمها، وتخصيص العروض، وكل ذلك استنادًا إلى عوامل أكثر اعتمادًا على البيانات.
• هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليلات الأزياء التي تستخدمها الشركات في قطاع الأزياء: التحليلات الوصفية لقياس الأداء السابق، والتحليلات التشخيصية لتحديد السبب الجذري للمشكلة، والتحليلات التنبؤية لتوقع النتائج المستقبلية، والتحليلات التوجيهية لاقتراح الخطوات التالية.

شرح تحليلات الأزياء

تجمع تحليلات الأزياء البيانات من مصادر مثل عربات التسوق عبر الإنترنت، وبرامج الولاء، وأنظمة برمجيات نقاط البيع (POS)، وتطبيقات المخزون وسلسلة التوريد، وحملات التسويق، ومصادر بيانات المستهلكين التابعة لجهات خارجية، واستبيانات المتاجر لتوجيه قرارات الأعمال. يستخدم تجار التجزئة والمصنّعون في قطاع الأزياء التحليلات لتقييم أداء الأعمال، وفهم تفضيلات العملاء، وتحديد الاتجاهات، واقتراح الخطوات التالية. تطبّق هذه الشركات تحليلات الأزياء على القرارات المستقبلية القائمة على التوقعات، مثل مقدار المخزون الذي يجب إعادة طلبه، وعلى القرارات الفورية التي تُتخذ في اللحظة، مثل العرض الذي قد يغري المتسوق عبر الإنترنت بإتمام عملية الشراء.

لماذا تُعد تحليلات الموضة مهمة؟

توفر تحليلات الأزياء أدوات مهمة لشركات التجزئة التي تسعى إلى زيادة المبيعات والأرباح من خلال اكتساب رؤى أفضل حول رغبات وسلوكيات المستهلكين المتقلبة. تُعدّ الأزياء قطاعًا سريع التغيّر، إذ يمكن أن تفقد الصيحات الرائجة جاذبيتها بسرعة، مما يترك تجار التجزئة والمصنّعين عالقين ببضائع راكدة يحتاجون إلى تقديم خصومات كبيرة عليها. يحتاج محللو قطاع التجزئة إلى رؤى واضحة حول البيانات حتى يتمكنوا من مراقبة أداء الأعمال، ورصد التغيرات في تفضيلات العملاء بسرعة، وتحديد الاتجاهات التي يمكن أن تساعدهم في اتخاذ قراراتهم بشأن المنتجات التي يجب توفيرها والأسعار التي يجب تحديدها. يقومون بذلك من خلال جمع البيانات باستمرار من كلٍّ من المصادر الموجهة للعملاء وأنظمة الإنتاج. يمكن أن تشمل مصادر البيانات الموجّهة للعملاء عربات التسوق عبر الإنترنت، وبرامج الولاء، وأنظمة نقاط البيع، والحملات التسويقية، والاستبيانات داخل المتجر. تشمل أنظمة الإنتاج الحيوية أنظمة التصنيع والمخزون والمستودعات والشحن والشؤون المالية.

بالإضافة إلى توفير أدوات لتقييم الأداء السابق وشرحه بدقة، تمنح تحليلات الأزياء تجار التجزئة طريقة أفضل للتنبؤ بسلوكيات المستهلكين المستقبلية واقتراح مسارات العمل المستقبلية عبر مجموعة واسعة من الأنشطة عالية الأهمية. بالنسبة لتجار التجزئة، تلعب القرارات المتعلقة بالمخزون الواجب توفيره في المتاجر الفعلية والافتراضية خلال موسم تسوق حيوي، مثل العطلات أو العودة إلى المدارس، أو الخصم أو العرض الآخر الذي يجب تقديمه للعملاء عبر الإنترنت في الوقت الفعلي، دورًا رئيسيًا في نجاحهم وبقائهم. تُعد التحليلات مهمة بوجه خاص لقطاع الأزياء، لأن التوجهات قصيرة الأمد للغاية وأذواق المستهلكين سريعة التغير. لا تضمن تحليلات الموضة أن ينجح بائع التجزئة في مواكبة الاتجاه في كل مرة، لكن قوة التحليلات يمكن أن تساعد بائعي تجزئة الأزياء على تحسين فرصهم وتمكينهم من اكتشاف الأخطاء وتصحيحها بسرعة أكبر مما لو لم تكن لديهم هذه الأدوات.

أربعة أنواع من تحليلات الأزياء

هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليلات بيانات الأزياء: التحليلات الوصفية لعرض تقارير الأداء السابق، والتحليلات التشخيصية لتحديد السبب الجذري للمشكلة، والتحليلات التنبؤية لتوقّع النتائج المستقبلية، والتحليلات التوجيهية للتوصية بالخطوات التالية. يتيح استخدام مزيج من هذه الأساليب التحليلية لتجار التجزئة فهم سلوك عملائهم بشكل أفضل، وتحسين تجربة العملاء عبر القنوات الرقمية والمادية، والحفاظ على توفر السلع المناسبة في المخزون، وتخصيص العروض الترويجية استنادًا إلى سلوكيات العملاء أو اهتماماتهم، مثل نمط الملابس والمقاس والصيحات. فيما يلي مزيد من التفاصيل حول كل نهج من النُهج التحليلية الأربعة.

كيف يمكن لعلامات الأزياء التجارية جمع البيانات؟

تجمع العلامات التجارية للأزياء البيانات (PDF) من الأنظمة الداخلية، وهو ما يُعرف باسم بيانات الطرف الأول، وكذلك من مجمّعي البيانات، وهو ما يُعرف باسم بيانات الطرف الثالث. من بين مصادر بيانات الطرف الأول:

• أنظمة نقاط البيع: يستخدم تجار التجزئة أنظمة نقاط البيع لتحصيل مدفوعات العملاء، مع قبول المدفوعات النقدية أو الرقمية (بطاقات الائتمان/الخصم، والمحافظ الرقمية، وما إلى ذلك). تستخدم الشركات أيضًا أنظمة نقاط البيع لجمع كميات محدودة من معلومات العملاء. يمكن لأنظمة نقاط البيع الحديثة ربط المدفوعات بالعميل باستخدام معرّفات الولاء للمتجر، مثل رقم الهاتف أو رقم الولاء.
• تطبيقات إدارة علاقات العملاء (CRM): تجمع أنظمة CRM المعلومات ذات الصلة حول العملاء وعلاقاتهم مع الشركة وتديرها، بما في ذلك معلومات الاتصال والتفاعلات مع ممثلي الشركة والمشتريات وطلبات الخدمة وعروض الأسعار أو المقترحات. تساعد أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) الشركات على تطوير علاقات أقوى مع عملائها. تتيح لمندوبي المبيعات ومديريهم تنفيذ مهام مثل إنشاء تقارير حول عدد العملاء الذين يتم التواصل معهم في أي وقت محدد وتقدير احتمالية إجرائهم لمعاملة. يمكن لعلامات الأزياء استخدام إدارة علاقات العملاء (CRM) لإدارة البيانات المتعلقة بالخصائص الأساسية للعميل، بما في ذلك الموقع الجغرافي وتفضيلات الشراء والدورية والقيمة الدائمة.
• تطبيقات تجربة العملاء (CX): تُعد أنظمة تجربة العملاء أكثر شمولاً من إدارة علاقات العملاء (CRM)، إذ تتجاوز جمع المعلومات حول العملاء وتفاعلاتهم مع الشركة وتجميعها. تساعد هذه التطبيقات وكلاء المبيعات والخدمة على تقديم العروض وإطلاق الحملات التسويقية والإعلانات عبر الإنترنت. صُممت أنظمة تجربة العملاء (CX) عمومًا لمساعدة المؤسسات على تتبّع تفاعلاتها مع العملاء منذ لحظة التواصل الأولى، مرورًا بعملية البيع، وأثناء تلقي العملاء للخدمات أو حصولهم على الدعم أو دخولهم في دورة مبيعات جديدة.
• تطبيقات تخطيط موارد المؤسسات (ERP): تتيح أنظمة ERP للشركات إصدار الفواتير للعملاء وتحصيل المدفوعات منهم، وتتبع الإنتاج والمخزون، وإدارة المعاملات مع الموردين، وتنفيذ أنشطة إدارة المخاطر والامتثال، والاحتفاظ بدفتر الأستاذ العام. تشتمل مجموعة تخطيط موارد المؤسسات الكاملة أيضًا على إدارة أداء المؤسسة، وهي برامج تساعد الفرق على التخطيط وإعداد الميزانية والتنبؤ وإعداد التقارير حول النتائج المالية لمؤسسة ما. تربط أنظمة تخطيط موارد المؤسسات هذا العدد الكبير من العمليات معًا وتمكِّن من تدفق البيانات بينها. بجمع البيانات التعاملية المشتركة لأي مؤسسة من مصادر متعددة، تعمل أنظمة ERP على التخلص من تكرار البيانات وتوفير تكامل البيانات باستخدام مصدر أوحد للحقيقة القابلة للتدقيق.
• عربات التسوق عبر الإنترنت: في التجارة الإلكترونية، تتلقى عربات التسوق عبر الإنترنت الطلبات وتحصّل المدفوعات، ويمكنها أيضًا تتبع ما تصفحه العملاء وقرروا عدم شرائه. يُنشئ ذلك مصدر بيانات مهيأً بشكل خاص لتطبيق تعلّم الآلة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى لرصد الاتجاهات في عربات التسوق الرقمية المتروكة هذه وطرح فرضيات حول سبب عدم شراء أحد المنتجات.
• برامج الولاء: تتيح برامج الولاء لتجار التجزئة تتبّع العملاء عبر أي قناة (عبر الإنترنت، الهاتف، الكتالوج، بالحضور الشخصي) من خلال تخصيص رقم ولاء لهم يمكنهم استخدامه في كل مرة يتسوقون فيها. لدى العملاء حوافز لاستخدام أرقام الولاء بفضل العروض الترويجية والخصومات وغيرها من المكافآت المالية وغير المالية التي يحصلون عليها. وفي المقابل، تحصل الشركات على فهم أفضل لاحتياجات عملائها وتفضيلاتهم. على سبيل المثال، يمكن لأعضاء برامج الولاء الحصول على وصول مبكر إلى المنتجات الجديدة مقابل ملء استبيان أو الإنفاق بما يتجاوز حدًا معينًا. e.l.f. Cosmetics، وهي علامة تجارية للجمال تحظى بشعبية بين مستهلكي الجيل Z، على سبيل المثال، تكافئ أعضاء برنامج الولاء على المساهمة بالمحتوى وتقديم الملاحظات والتصويت في المسابقات. يكسب الأعضاء نقاطًا يمكنهم استبدالها بمبالغ نقدية وبطاقات هدايا ومزايا أخرى.
• سجلات مكالمات العملاء: يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لمراجعة سجلات مكالمات العملاء وتحديد مجالات اهتمام محددة، مثل تكرار أعطال أحد المنتجات، وكذلك فهم اتجاهات مشاعر العملاء من خلال تحليل نبرة الصوت واختيار الكلمات وغيرها من المؤشرات.
• سجلات الدردشة عبر الإنترنت: يمكن للشركات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لمراجعة سجلات الدردشة لفهم سبب تواصل العملاء معها وما إذا كانوا محبطين أو سعداء، ويمكن استخدام كل ذلك لتحسين الخدمات في المستقبل.

كيف تُستخدم تحليلات البيانات في صناعة الأزياء؟

تُعد تحليلات الأزياء أداة أساسية لشركات الأزياء، إذ تساعدها على فهم سلوك المستهلكين، وتخطيط المجموعات وتصميمها، وإدارة المخزون، والتنبؤ بالاتجاهات، واستهداف المتسوقين، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات بدلًا من الاعتماد على الحدس فقط. من خلال الاستفادة من تحليلات الأزياء، يمكن لتجار التجزئة ومصممي الأزياء اكتساب ميزة تنافسية، وزيادة مبيعاتهم، وتحسين هوامش الربح، وتعظيم رضا العملاء عبر التخصيص. فيما يلي بعض المجالات التي تُستخدم فيها تحليلات الموضة.

• تخطيط المجموعة وتصميمها: تُعد المجموعة المخططة والمصممة جيدًا أمرًا بالغ الأهمية للنجاح في عالم الأزياء التنافسي. توفّر تحليلات الموضة رؤى حول أحدث التوجهات، ما يتيح لعلامات بيع الأزياء بالتجزئة إنشاء مجموعات تجذب المتسوقين المناسبين. تساعد التحليلات في توجيه قرارات الشراء في الشركة من خلال تزويد محللي الأزياء برؤية أوسع وأكثر دقة حول الاتجاهات الصاعدة والهابطة في مجالات مثل الألوان والأسلوب والمقاس والإكسسوارات.
• إدارة المخزون: تمكّن تحليلات الأزياء الشركات من تتبع أداء المنتجات، مما يتيح لها تخطيط مخزونها وفقًا لذلك. يمكن للشركات التي تدير مستويات مخزونها بفعالية لتلبية طلب العملاء تجنّب نفاد السلع الشائعة والخصومات المفرطة على السلع غير المرغوبة.
• التنبؤ بالاتجاهات: توفر تحليلات الأزياء رؤى حول الاتجاهات الحالية والقادمة، مما يجعل هذه التقنية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بتخطيط المجموعات وتصميمها، بما يتيح لشركات الأزياء إنشاء مجموعات تلبي أذواق المتسوقين الحالية بدقة.
• استهداف المستهلكين: تساعد تحليلات الأزياء الشركات على تقديم منتجاتها للمتسوقين الذين يُرجح أن يكونوا أكثر تقبلاً للمنتجات والرسائل التسويقية. بعد استخدام التنبؤ بالاتجاهات لتجميع تشكيلة منسجمة مع أحدث الصيحات، يمكن لشركات الأزياء استخدام استهداف المستهلكين للوصول إلى الأشخاص المناسبين بالرسالة الجذابة المناسبة لتعزيز المبيعات.
• التنبؤ بالمبيعات: من خلال الاستفادة من الرؤى التي توفرها تحليلات الأزياء، يمكن للشركات التنبؤ بالمبيعات بدقة أكبر، مما يساعدها على زيادة المبيعات وتقليل الحاجة إلى تقديم خصومات أو تصفية المخزون. يُعد التنبؤ بدقة أمرًا مهمًا للغاية، لا سيما أن لدى المستهلكين خيارات متعددة للتسوق ومن المرجح أن يتخلّوا عن تجار التجزئة الذين لا تتوفر لديهم المنتجات التي يريدونها في المخزون. ووفقًا لبحث أجرته Oracle، قال 63% من المستهلكين إنهم سيغيّرون العلامة التجارية بدلًا من انتظار عودة منتج ما إلى المخزون.
• اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات: توفر تحليلات الأزياء رؤى قيّمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات تؤدي إلى زيادة المبيعات والأرباح وتستند إلى البيانات أكثر من الاعتماد على الحدس.
• التخصيص: تساعد تحليلات الموضة الشركات على تخصيص مجموعاتها ورسائلها التسويقية لتلبية احتياجات عملائها، مما يؤدي إلى زيادة الرضا وارتفاع المبيعات.

اكتشف مدى سهولة إدارة المشتريات والتوزيع وتنفيذ الطلبات والإقفال المالي.

ما دور محلل الموضة؟

يضمن محللو الموضة حصول مسؤولي الترويج التجاري والمخططين على بيانات دقيقة حول اتجاهات الموضة، كما يقدمون المشورة بشأن الكمية التي يجب شراؤها من تصميم معيّن، وأماكن بيع السلع، وكيفية تسعيرها. يفحصون النتائج الحديثة للشركة وتجاربها، فضلاً عن نتائج المنافسين. كما يتتبع المحللون عن كثب بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم ما يشاهده الأشخاص ويشاركونه. يحتاج محللو الموضة إلى دمج البيانات من جميع هذه المصادر وتنقيحها وتحويلها إلى قصة أو توجه ذي قيمة وملاءمة للأشخاص الذين يتخذون قرارات تتعلق بالمنتجات والشراء والترويج.

المراحل الست لتحليل الموضة

تحليل الأزياء هو عملية جمع البيانات المتعلقة بأنماط الملابس واتجاهاتها وسلوك المستهلكين وتحليلها، لمنح شركات بيع الأزياء بالتجزئة رؤى يمكنها استخدامها لبناء تشكيلاتها بنجاح أكبر وزيادة أرباحها إلى أقصى حد. تتكوّن عملية تحليل الموضة من ست مراحل متميزة: اكتشاف البيانات، وإعداد البيانات، وتخطيط النموذج، وبناء النموذج، وتوصيل النتائج، ووضع النتائج موضع التنفيذ.

• اكتشاف البيانات يتضمن البحث وجمع البيانات المتعلقة بتجارة الأزياء بالتجزئة. ويشمل ذلك تحديد مصادر البيانات المتاحة، والمصادر الأكثر صلة، وكيفية استخدامها.
• إعداد البيانات يشمل تنظيف البيانات وهيكلتها وتنسيقها للتحليل. يتضمن ذلك إعداد البيانات لاستخدامها في النماذج الإحصائية من خلال التحقق من الأخطاء والقيم المتطرفة، وملء القيم المفقودة، وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل. تتضمن هذه العملية ضمان استخدام البيانات لتسميات متسقة عبر جميع المصادر، بحيث لا يتم تكرارها أو إساءة تفسيرها من قِبل محرك التحليلات.
• تخطيط النموذج يتطلب تحديد أفضل نموذج إحصائي لاستخدامه في التحليل واختيار المدخلات والمخرجات للنموذج.
• بناء النماذج يتضمن إنشاء النموذج الإحصائي واختباره وتشغيله وتحليل النتائج.
• توصيل النتائج يتمحور حول إنشاء تقارير تتضمن مرئيات وملخصات للنتائج وعرض تلك النتائج على أصحاب المصلحة بالتنسيق الأكثر فائدة.
• إضفاء الطابع التشغيلي ربما يكون المرحلة الأصعب لأنه يتطلب تحويل نتائج التحليل إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تركز هذه الخطوة على تطوير الاستراتيجيات والخطط لتنفيذ نتائج التحليل ووضع الرؤى موضع التنفيذ.

مزايا تحليلات الأزياء

يمكن لتحليلات الموضة مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل بشأن قضايا بالغة الأهمية، مثل مزيج الأنماط والألوان التي ينبغي توفيرها في متاجرها، ومستويات المخزون لتجنب نفاد المخزون أو زيادته عن الحاجة، والأنشطة الترويجية التي يُرجح أن تحقق إيرادات بهوامش ربح أعلى. يمكن لتحليلات الموضة أيضًا أن تساعد في تعزيز تفاعل العملاء من خلال اقتراح عروض ترويجية مستهدفة.

فيما يلي بعض الأمثلة على فوائد تحليلات الموضة.

• تجنب حالات نفاد المخزون. يمكن أن تساعد تحليلات الأزياء تجار التجزئة على توفير المزيد من المنتجات المناسبة في المخزون وعبر القنوات المناسبة. سيسارع المتسوقون إلى تبديل العلامات التجارية وتجار التجزئة إذا لم يكونوا راضين عن التشكيلة المعروضة أو إذا كان ما يريدونه غير متوفر في المخزون، منتقلين إلى موقع إلكتروني آخر أو متجر فعلي آخر.
• تحقيق أقصى قدر من الربحية. يمكن للتحليلات أن تساعد شركات الأزياء على تسعير المنتجات بما يمكّنها من زيادة الإيرادات إلى أقصى حد وتقليل الحاجة إلى تقديم خصومات في نهاية الموسم.
• تحديد القنوات المناسبة. يمكن لتحليلات الموضة مساعدة الشركات على ضمان أن يرى الأشخاص الرسائل التسويقية المناسبة، وأن يستخدم تجار التجزئة قنوات البيع الأكثر فعالية، سواء عبر الإنترنت أو داخل المتجر.

تحديات تحليلات الأزياء

بينما يمكن أن تساعد البيانات الجيدة قادة الأعمال على تحقيق نتائج أعمال أفضل، قد تؤدي البيانات غير الصحيحة إلى اتخاذ قرارات سيئة بسرعة أكبر، إذ توجّه نماذج التحليلات إلى استنتاجات خاطئة. لا تكون أدوات التحليلات فعّالة إلا بقدر جودة البيانات التي تستخدمها—وهي مشكلة يلخصها التعبير الشائع «مدخلات رديئة، مخرجات رديئة»، أو GIGO. فيما يلي بعض الأمثلة على المشكلات المحتملة.

• البيانات غير صحيحة. قد تؤدي بيانات العملاء القديمة إلى تفويت بائع تجزئة لفرصة ما أو تقديم عروض غير مناسبة للعميل، على سبيل المثال إذا لم يعد العميل ضمن الفئة العمرية المناسبة لاتجاه أو فئة أزياء معينة.
• إدارة بيانات غير متسقة. يمكن أن يؤدي عدم الاتساق في تسمية البيانات إلى تفسيرات غير صحيحة للبيانات. يحدث ذلك عادةً عندما تستخدم الشركات مورّدي تقنيات مختلفين لأنظمة نقاط البيع، والترويج للمنتجات، وإدارة المخزون، وأجزاء أخرى من منظومة تقنية المعلومات لديها، لأن المورّدين المختلفين لديهم رموز متباينة لأشياء مثل اللون والمقاس والملاءمة والخصومات.
• بيانات غير مكتملة. من الصعب—ولكن بالغ الأهمية—الحصول على رؤية مكتملة قدر الإمكان لبيانات المتسوق، بالاستفادة من أنظمة مختلفة عبر المؤسسة. مع تفاعل الأشخاص مع شركة ما بمرور الوقت، يتم إدخال بيانات عنهم في مجموعة متنوعة من الأنظمة، بما في ذلك سجلات مراكز الاتصال وسجلات الفوترة وتطبيقات بطاقات الولاء، ويمكن أن تساعد كل نقاط البيانات هذه في إنشاء رؤية شاملة للعميل تُثري التحليلات، وفي نهاية المطاف، البائع. "لا يمكنك الاستفادة من جميع إمكانات التحليلات المتاحة لك ما لم تكن لديك مجموعة بيانات غنية جدًا لبناء تلك التحليلات عليها"، يقول Flinn، مخطط البضائع السابق لدى Neiman Marcus.

كيفية بدء استخدام تحليلات الأزياء

تتسم تحليلات الموضة بطابع تكراري، حيث تستند كل خطوة إلى الخطوة السابقة. على سبيل المثال، يساعد البدء بالتحليلات الوصفية لاكتساب فهم لكيفية أداء الأعمال المحللين على تحديد ما ينبغي طلبه من التحليلات التنبؤية والتوجيهية، عندما تصل جهود الشركة إلى ذلك المستوى من النضج. فيما يلي أحد المسارات الممكنة للبدء في استخدام تحليلات الموضة.

مستقبل تحليلات الأزياء

مع تكشّف مستقبل تحليلات الأزياء، سنرى تجار التجزئة الناجحين يتجاوزون بسرعة التحليلات الوصفية ويستخدمون التحليلات الإرشادية لأتمتة العديد من المهام الروتينية التي يتولاها الأشخاص اليوم. سيمكّن ذلك الموظفين من الاستجابة بسرعة أكبر للتغيّرات في الطلب، إذ ستتم أتمتة المزيد من التنبيهات وحتى قرارات الاستجابة. ستتمكن الشركات أيضًا من قياس أثر قراراتها بسرعة أكبر، مما سيعزز عملية اتخاذ القرار بشكل أكبر. سيتمكن تجار التجزئة أيضًا من استخدام أنواع أكثر تنوعًا من البيانات، مثل الطقس المحلي، لفهم السبب والنتيجة بشكل أفضل والتنبؤ بالطلب بمزيد من الفعالية (PDF). وسيُدخل المزيد من تجار التجزئة تقنيات التعلم الآلي وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليلاتهم، مما يتيح لهم دراسة عوامل وخيارات أكثر من أي وقت مضى.

ادعم النمو باتخاذ قرارات قائمة على البيانات

تتيح منصات السحابة مثل منصة Oracle لعدد أكبر من الشركات الوصول إلى تطبيقات أعمال متطورة، بما في ذلك أدوات التحليلات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. يمكن لتحليلات الأزياء من Oracle، المزودة بقدرات مدمجة للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، مساعدة الشركات على الحفاظ على رضا العملاء وولائهم من خلال تقديم المنتجات المناسبة، مع تسعير المنتجات بطريقة تزيد حجم المبيعات والهوامش إلى أقصى حد.

تستخدم تكتلات تجارة الأزياء بالتجزئة العالمية تقنية Oracle Retail لتبسيط العمليات عبر الأقسام، وإطلاق علامات تجارية جديدة، والتوسع في مناطق جغرافية إضافية. يستخدم تجار التجزئة Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service لتحقيق أقصى دقة في التنبؤ وأتمتة المهام الروتينية حتى يتمكن موظفوهم من تخصيص المزيد من الوقت لخدمة العملاء. يستخدم تجار التجزئة أيضًا حلول Oracle Retail للتخطيط والتحسين لضمان أن تعرض المتاجر أحدث صيحات الموضة الرائجة وتتخذ أفضل قرارات التسعير للحد من التخفيضات التي تؤثر في هوامش الربح.

أصبحت صناعة الأزياء أكثر تنافسية من أي وقت مضى، إذ جعل نمو مؤثري وسائل التواصل الاجتماعي من الصعب أكثر من أي وقت مضى على العلامات التجارية التنبؤ بالاتجاهات، والتميّز عن المنافسين، والحفاظ على ولاء عملائها. مع تزايد قوة أدوات تحليلات الأزياء في قدرتها على رصد الاتجاهات الناشئة الرابحة والخاسرة وتوجيه تجار التجزئة لاختيار وتخزين المزيج المناسب من السلع، ستصبح الفجوة بين من يستخدمون هذه الأدوات بكفاءة ومن لا يفعلون ذلك أكثر وضوحًا لكل من متسوقي الأزياء والمستثمرين في شركات الأزياء.

الأسئلة الشائعة حول تحليلات الموضة

ما مهام عالم بيانات الموضة؟
يساعد علماء بيانات الأزياء الشركات في قطاع الأزياء على جمع البيانات ذات الصلة من مجموعة متنوعة من المصادر وضمان دقة البيانات وتصنيفها بشكل متسق، بحيث يمكن تطبيق الخوارزميات على بيانات تعكس الواقع بدقة. يساعد علماء بيانات الأزياء بعد ذلك الشركات على فهم نتائج الاستعلامات التي أجروها على البيانات من خلال إعداد التقارير وتوزيعها على أصحاب المصلحة.

هل يُعدّ التنبؤ باتجاهات الموضة وظيفة؟
نعم. يعمل متنبئو الموضة لدى تجار التجزئة، ويستخدمون تحليلات بيانات الموضة للمساعدة في اتخاذ قرارات بشأن إعداد المجموعات الموسمية وإدارة المخزون.

ما الدور الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي في تحليلات الموضة؟
تستخدم محركات التحليلات الحديثة المستندة إلى السحابة الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة لمساعدة مسؤولي إدارة السلع وغيرهم من المديرين التنفيذيين في قطاع التجزئة على فرز كميات هائلة من البيانات لرصد الاتجاهات وتقديم التوصيات. يمكنها مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات بشأن الأزياء التي ينبغي توفيرها وكيفية تسعيرها، من خلال تطبيق علم البيانات على ما كان يُعدّ تقليديًا قرارًا يعتمد بدرجة أكبر على «الحدس».

كيف يستخدم تجار التجزئة تحليلات الموضة؟
يمكن لتحليلات الأزياء مساعدة تجار التجزئة على اتخاذ قرارات أفضل بشأن مزيج التصاميم والألوان التي ينبغي توفيرها، ومستويات المخزون التي يجب الاحتفاظ بها، والأنشطة الترويجية الأكثر احتمالًا لتحقيق الإيرادات بهوامش ربح أعلى.