La inteligencia artificial y la tecnología más avanzada dan la mano a la industria de la moda, en un momento complicado tras la pandemia. Con una modificación sustancial en los sistemas de compra y adquisición, la industria textil afronta nuevos retos. Y es la primera en apuntarse a "nuevas modas", como el Metaverso. Ya lo hemos podido ver en la Nueva York Fashion Week, donde el diseñador Jonathan Simkhai ha colaborado con el desarrollador de metaverso Second Life, pionero en estas lides, por más que le pese a Mark Zuckerberg.
Pero aparte de la publicidad que otorgan estas puestas en escena, la moda tiene requerimientos urgentes relacionados con la mejora de las previsiones de la demanda, conocer y anticiparse a los deseos de los clientes y optimizar las cadenas de sumnistro y stock, así como crear una experiencia única. Empresas como NTT DATA persiguen impulsar el crecimiento del sector moda mediante Inteligencia Artificial (IA) utilizando las soluciones de Google Cloud.
La empresa lo explica en el informe “La Inteligencia Artificial reinventa el sector Moda”, un e-book que se puede descargar de manera gratuita a través de Google Cloud, con quien colabora NTT DATA.
Si por algo se caracteriza la moda es por su enorme dinamismo, y por su exposición a la innovación disruptiva de nuevos competidores. ¿Quién iba a esperar hace solo tres años que alguna marca de zapatillas españolas, con la variable de consumo que introdujo la pandemia, crecieran hasta un 400% su facturación? Los tacones, con el teletrabajo, han sufrido una Debacle muy difícil de remontar. Pero la gente seguirá vistiéndose. Y seguirá siguiendo las tendencias de la moda que cambiará y flucturará en función de las necesidades de la sociedad.
Conocer el alcance de la IA en el sector para los próximos años – se estima que la Inteligencia Artificial en el Sector moda supere los 4.400 millones de dólares en 2027 según The Insight Partners- sirve para que la alianza entre NTT Data y Google proponga soluciones dinámicas ante la creciente demanda del mercado.
De este modo, la compañía pretende proveer de herramientas que integren soluciones inteligentes en la cadena de valor de los clientes de manera ágil, con costes limitados y un impacto positivo en el ROAI (retorno en la inversión de IA) utilizando Google Cloud. La IA está permitiendo a los retailers conocer y anticiparse a los deseos de los clientes, optimizar las cadenas de suministro y el stock y crear una experiencia única de marca ya sea en e-commerce, o en una tienda física, además de ayudar a tener una visión global sobre el mercado impulsada por una relación inteligente con los clientes, tanto en sus canales digitales, como físicos.
David Ubide Head of Retail & Fashion NTT DATA Europa & Latam destaca; “La pandemia ha acelerado la digitalización de los consumidores y muchos retailers no sólo han visto un aumento sin precedentes en sus consumidores puramente digitales, también un incremento más que notable de consumidores phygital que buscan una experiencia híbrida, capaz de fusionar la experiencia de los canales digitales (e-commerce, redes sociales, ...) y la de las tiendas físicas. Este contexto abre nuevas oportunidades en los que la aplicación de IA va a ser crítica, ya que el consumidor digital es cada vez más exigente con sus compras y siempre va a estar a un clic de distancia de elegir a un competidor”.
Vínculos entre humanos y máquinas para hiperpersonalizar la experiencia de los clientes
Algunas iniciativas más disruptivas son las que integran diversas tecnologías IA, ya que permiten generar un nuevo modelo de relación entre las marcas y las personas. La IA ya permite impactar de forma positiva en aspectos críticos como son la mejora en el conocimiento del mercado, de sus canales, de su cadena de suministro, incluso consigue que se generen vínculos entre los humanos-máquinas que ayuden a hiperpersonalizar la experiencia de los clientes.
Estos son solo algunos de los beneficios que puede aportar la IA aplicada al ámbito de la moda.
Mejoras en el conocimiento de mercado: Permite a los usuarios identificar tendencias, preferencias y analizar a la competencia llegando a desvelar las percepciones más sutiles del cliente y habilitando una planificación inteligente de las promociones., las marcas requieren procesar e integrar como conocimiento orgánico aspectos como las estrategias creativas y comerciales de la competencia, las características de las nuevas tendencias, la evolución en el comportamiento del consumidor y sus preferencias de compra o el impacto viral de celebridades o influencers.
Optimización de los canales: En los canales físicos, la IA permite una monitorización del tráfico de la tienda para personalizar la experiencia, entender qué productos interesan más a los clientes que visitan el recinto, las zonas calientes y los índices de conversión, algo que ayuda a optimizar la salida del stock, e impulsar las ventas. También hace posible el recuento de personas que acceden a la tienda y en tiempo real lo que permite predecir cuál será el volumen de tráfico en la tienda en el futuro.
En los canales digitales, la IA ya puede ofrecer propuestas de productos tras analizar una búsqueda escrita, generando probadores virtuales inteligentes, adecuando las promociones al perfil del potencial consumidor y elevando las características de un asistente virtual, a las propias de un personal shopper, ofreciendo en definitiva una experiencia diferencial.
Mejora de la cadena de suministro. Hoy, las existencias se suelen almacenar en silos y asignarse a diferentes equipos que sirven a la tienda física, a la tienda online y al mayorista. Pero este enfoque ya no encaja en el mundo omnicanal. La IA les puede ayudar ya a mejorar sus previsiones de demanda, el pricing, la optimización multinivel del inventario, así como una asignación y el control y reposición inteligente del stock. También mejora la monitorización de las flotas en tiempo real reinventando la planificación de ventas.
Mejora de la competitividad operativa: Cada vez que un agente lleva a cabo una operación se generan nuevos datos. De esta forma, la cadena de suministro se convierte en una fuente de datos interna de alto valor para la organización; su almacenamiento y explotación retroalimentan los sistemas de IA que fomentarán la toma de decisiones informada –y automatizada- y mejores resultados inmediatos y a futuro. Mediante la aplicación de IA se puede optimizar el flujo de información y de costes, produciendo una mejora sustancial de la productividad a través de una mayor visibilidad entre todos los agentes, los procesos y la calidad de los productos.
Gestión del talento y optimización de la colaboración humanos-máquinas: La IA está posibilitando que los equipos de tienda se conviertan en personal shoppers de los clientes ya que también puede enfocarse en aumentar las capacidades humanas del personal del canal físico. Permite la implementación de un modelo colaborativo “humano–máquina” que pone en valor al capital humano, generando nuevas oportunidades de crecimiento para los profesionales. Este modelo colaborativo humano–máquina consiste en que el personal se encargue de desempeñar roles que entrañen una mayor responsabilidad, creatividad y sensibilidad tanto desde el punto de vista operacional como con el cliente final. Mientras, la IA buscará optimizar el procesamiento y análisis de los datos procedentes de diversas fuentes en tiempo real, transformándolos en insights que sirvan para general un valor continuo para el negocio.