Fashion trend – Il supporto del forecasting

3 Mag, 2021 | Demand Intelligence

Un tempo le sfilate di moda stabilivano le tendenze di mercato.
Veri e propri spettacoli, in cui acquirenti ed esperti di previsione non potevano che annotare i fashion trend che i designer avevano scelto per il mercato di massa per l’anno successivo.

Oggi le previsioni si muovono molto più rapidamente. L’onnipresenza della tecnologia, dai social media alle collezioni in live streaming, ha democratizzato l’industria del fashion, cambiando di fatto il modo in cui la moda si muove nella società. I trendsetter non sono più solo marchi e designer, ma anche giovani influencer su Instagram, fashion blogger e scatti rubati alle celebrità. Chi indossa cosa sui social media e quale celebrità ha indossato questo o quello per strada, sono altrettanto potenti tra i consumatori quanto le sfilate di moda stesse. Abbiamo parlato qui di quando la giacca Barbur è diventata il fashion trend più cercato grazie alla serie The Crown.
È indubbio quindi che la previsione delle tendenze sia diventato un lavoro molto più complesso rispetto a solo pochi anni fa, che necessita di skill e strumenti che permettano di essere creativi e reattivi.

Da dove vengono, quindi, le nuove tendenze?

La moda è il ramo industriale che più di tutti rende evidente quanto sia importante prevedere al meglio le tendenze future: colori, tecniche di styling, trame dei tessuti e materiali stimoleranno la domanda dei consumatori diventando tendenza di mercato. Una profezia che si autoavvera?

Forse in parte è così, ma chi lavora con il trend forecasting nel mondo del fashion sa bene quanto ci sia di analitico in un mondo all’apparenza di pura creatività: è solo utilizzando i dati delle vendite passate che diventa possibile anticipare le opportunità future.
Gli esperti di moda producono rapporti sulle tendenze che gli sviluppatori di prodotti utilizzano per creare nuovi vestiti e accessori per i marchi.

Ma andiamo per step.

COSA INTENDIAMO PER FASHION TREND?

Da un lato abbiamo le macrotendenze, che influenzano gli orientamenti per lunghi periodi di tempo. Hanno a che fare con le abitudini sociali, le caratteristiche sociodemografiche e lo sviluppo economico generale.

Ci sono poi le microtendenze, che riguardano tutto ciò che ha un ciclo di vita molto breve all’interno del nostro armadio. Cambiano di stagione in stagione e in genere riguardano il colore, lo stile, l’influenza degli eventi attuali e della cultura pop.

Chi non ha mai acquistato delle scarpe a punta o dei pantaloni a zampa non potrà capirne la differenza.

Il processo di trend forecasting è diverso per ogni azienda. I brand di abbigliamento femminile, ad esempio, sono in genere più investiti nell’analisi delle micro tendenze rispetto ai marchi di abbigliamento maschile perché di solito pubblicano diverse collezioni ogni anno. Le previsioni dipendono anche dalle dimensioni dell’azienda e dal suo mercato di riferimento, ma è solo grazie all’utilizzo di analitici avanzati che è possibile prevedere le tendenze in maniera affidabile.

Generalmente i grandi marchi di fast fashion gestiscono le previsioni internamente: ciò consente agli esperti di moda di lavorare direttamente con i team di sviluppo prodotto per creare nuovi prodotti.

Esistono però delle agenzie di previsione delle tendenze, in grado di produrre rapporti di ricerca sulle tendenze di mercato. Grazie all’intelligenza artificiale anche nel mercato del fashion è possibile, infatti, supportare e ottimizzare i processi decisionali che portano dall’idea alla creazione, aumentando vendite e redditività.

L’importanza dei dati è stata gradualmente riconosciuta dai professionisti della moda per migliorare le vendite e i margini perché i fashion brand e i rivenditori devono ideare, produrre e vendere stili che risultino in linea con i gusti dei consumatori e orientarne il coportamento.

Ultimamente, i progressi nell’analisi dei dati nell’apprendimento automatico e nella potenzialità di calcolo, ottenuti grazie all’utilizzo di software o applicativi basati sull’intelligenza artificiale sono stati ben riconosciuti anche nel mercato del fashion (sia fast che luxury), da tutte quelle aziende che desiderano applicare un approccio data driven e sviluppare strategie più efficienti.

La disponibilità di algoritmi di apprendimento automatico, big data e decision intelligence ha portato cambiamenti significativi nel settore del fashion. In particolare, i brand che hanno deciso di investire in data science, sono in grado di convertire i dati dei propri clienti in assortimenti di merchandising personalizzati in base al loro stile di vita e alle tendenze localizzate, cavalcando i nuovi fashion trend globali e locali. Pensiamo ad esempio, al crescente utilizzo di visori per la realtà aumentata (come per i camerini virtuali) anche in questo settore, piuttosto che alla domanda di personalizzazione di prodotto che ha portato brand come Nike o Vans a strutturarsi per offrire la possibilità ai propri clienti di customizzare e rendere unico il capo che vanno ad acquistare.

In quest’ottica, la collaborazione con partner tecnologici professionali, in grado di fornire servizi di analisi dei dati basati sull’intelligenza artificiale e la decision intelligence, diventa necessaria per tutta la filiera del fashion.

L’utilizzo di analitici nel mondo del fashion porta una serie di vantaggi e, in particolare:

  • Consolida la direzione del prodotto
  • Permette di ottenere un saving di tempo e risorse necessarie lungo tutta la filiera della produzione e dello stoccaggio
  • Ottimizza la produttività
  • Rafforza la collaborazione e la condivisione delle informazioni

  

La pandemia ha investito in maniera importante l’industria dell’abbigliamento.
Un sondaggio di Mc Kinsey sulla fiducia dei consumatori, condotta ad aprile, mostra un calo dell’intenzione di acquisto del 70-80% offline e del 30-40% online in Europa e Nord America, anche nei paesi che non hanno subito un lockdown totale. L’e-commerce, seppur non abbia compensato del tutto la flessione delle vendite, è diventato un canale essenziale e primario per il sostegno dei brand del fashion.

Come sostiene Mc Kinsey, questo fa aumentare il divario digitale tra leader del settore e ritardatari: per i leader con la capacità e la volontà di investire, la pandemia è stata chiaramente un acceleratore.

L’importante è decidere se iniziare ad agire come decision maker o restare a guardare come si muovono tendenze di mercato.

HAI VOGLIA DI SAPERE DI PIÙ?

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