Как «большие данные» меняют мир моды

Все истории о «больших данных» повествуют об одном и том же. О том, как из огромных объёмов разрозненной информации рождаются новые идеи, появляются новые модели и обоснованные решения. В моде — сфере, где успех каждого следующего сезона зависит от правильного выбора цветов, тканей, форм и размеров и где раньше львиная доля решений зависела от интуиции дизайнеров, — «большие данные» могут изменить очень многое.

Мир моды — просто кладезь данных. Люди охотно обсуждают новые коллекции на сайтах и форумах, оставляют миллиарды сообщений в социальных сетях и выкладывают в Instagram или Pinterest фото понравившихся моделей или своих свежих приобретений. Комментарии, заметки, сообщения появляются каждый день. Бренды реагируют. Так, например, Oscar de la Renta недавно представил новую линейку исключительно на Instagram. Burberry делится фотографиями своего закулисья в Twitter ещё до того, как модели выйдут на подиум, а Michael Kors с десятками других торговых марок и дизайнеров объединился с Pinterest, чтобы создать собственный хаб Fashion Week.

Разумеется, всё большее число крупных дизайнеров, брендов и предприятий розничной торговли так или иначе пытаются собирать и анализировать эту информацию. Как минимум они мониторят отзывы и мнения клиентов в социальных сетях, причём происходит это с самых начальных этапов развития нового продукта — буквально с его проектирования. Возможность взаимодействия на столь ранней стадии добавляет много полезных данных, которые учитываются в конечном продукте. Ещё до того, как новая коллекция появится на подиуме, пользователи социальных сетей уже увидели фото модели или кумира в том или ином наряде, решили для себя, нравится он им или нет. И обозначили своё мнение.

Большую роль в цифровой трансформации мира моды играют компании, предлагающие высокоскоростные аналитические инструменты для работы с информацией социальных медиа. Именно они дают возможность моментально превратить огромные объёмы данных в стоимости реального бизнеса. Модные дома и розничные торговцы могут использовать анализ «больших данных», чтобы быстро понять, какие тенденции набирают силу, а какие — теряют почву под ногами. С этим можно своевременно внести коррективы до запуска новой коллекции, снижая риск того, что линейка не будет продаваться. Учитывается все — начиная от того, какой цвет предпочтут покупатели в следующем сезоне, до нюансов подгонки фасонов под типы фигур. Кроме того, используются методы машинного обучения: с их помощью дома моды научились отслеживать ассоциирование модных брендов с известными личностями. Проще говоря, теперь компания довольно точно знает, например, сумки какого бренда предпочитают поклонники какой актрисы.

На рынке моды прослеживается уже несколько крупных компаний, предоставляющих дизайнерам услуги по сбору и аналитике. Так, компания EDITD предлагает своим клиентам инструменты для того, чтобы увидеть рыночную активность в режиме реального времени. Она и собирает всевозможные данные в социальных медиа и онлайн-магазинах, и составляет прогнозы относительно новых моделей. А точнее, можно взять любой из своих продуктов и посмотреть, в какой степени он соответствует современным предпочтениям публики. Этот сервис особенно популярен среди молодых дизайнеров, которым часто приходится забирать свои нераскупленные товары обратно, если их не удалось продать. Точное планирование ассортимента позволяет им заранее исключить неуспешные модели, продумать стратегию продвижения, получить обратную связь от клиентов. Кроме того, возможности визуального мерчандайзинга EDITD позволяют клиентам понять, когда лучше начинать продажи новых коллекций или проводить акции. Ведь компания может наглядно показать, что именно делали конкуренты в прошлом сезоне и как на это отреагировал рынок.

Ещё один лидер рынка, фактически единственный представитель мира моды в области бизнес-аналитики, — это компания Fashionbi. Она предлагает клиентам самые разнообразные отчёты — по социальным медиа, по рынку в целом и даже финансовые. Компания отслеживает около 2 500 брендов, производящих одежду, косметику и другие подобные товары. Выгодное её отличие от конкурентов — количественные данные. Удобная панель управления сервисом Fashionbi показывает, что именно популярно в конкретных уголках страны в заданный период. В том, что касается анализа клиентских отзывов, компания в большей степени полагается на массовые отклики в блогосфере и соцсетях, нежели на единичные статьи профессиональных критиков. В распоряжении пользователей имеется достаточно полная картина о производителях, формирующих рынок моды.

На создание лучшего розничного опыта при помощи анализа данных ориентирована Burberry. Эта компания стала флагманом во внедрении «больших данных» в розничной среде. Она добилась того, что в любом магазине доступна информация о любом покупателе. Собирается она буквально везде — начиная от кассы магазина и заканчивая профилем клиента в социальной сети. Известно, что именно было куплено в прошлый раз и для кого, какие события произошли в жизни клиента и каковы его предпочтения. Немалую роль в ненавязчивом сборе информации играют и многочисленные датчики, закреплённые повсюду на территории магазинов бренда: помимо определения, какую рекламу или предложение показать находящемуся перед зеркалом покупателю, они также собирают информацию о его поведении. Все вместе это позволяет магазину создать небывало персонализированный подход к покупателю.

Без сомнения, анализ данных оказывают большое влияние на моду, и усиление их роли ещё впереди. Через социальные медиа индустрия открывает свои двери перед мнениями миллионов любителей моды. И будущее именно за теми брендами, которые вовремя уловят тенденции масс и правильно отреагируют на них. Означает ли это, что интуиции профессионалов скоро будут доверять меньше, чем аналитическим платформам? Создатели утверждают, что нет. Практика же заставляет задуматься…

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях