¿Podrá el Big Data sustituir a los coolhunters?
El CTCR investiga en la comprensión masiva de datos para el desarrollo de un sistema que permitirá pronosticar tendencias y hábitos de moda de manera automatizada, coherente y razonada
Big Data y sector retail forman un tándem que está generando muy buenos resultados. Tanto es así que la combinación del uso de grandes cantidades de datos con las estrategias llevadas a cabo por los retailers está mejorando la rentabilidad de las inversiones en tecnología.
Las tecnologías Big Data pueden ofrecer al sector retail un amplio potencial de ventajas entre las que destacan el hecho de que cualquier tipo de empresa puede mejorar su rendimiento sin importar el tamaño del negocio. En este sentido, lo realmente importante es el volumen y calidad de los datos disponibles para analizar. En lo que respecta a la madurez tecnológica del sector retail, aunque es un factor importante no se trata de un requisito indispensable. No obstante, sí es cierto que las empresas del sector retail que optan por estrategias Big Data precisan contar con algunos elementos como: datos (registros históricos), herramientas que permitan aplicar técnicas de analítica avanzada y una cultura de empresa que favorezca el uso de estas nuevas tecnologías. Y es que, en la actualidad vivimos completamente sumergidos en una época de datos, tal es así que en un minuto, en Internet se generan 4,1 millones de búsquedas en Google, se escriben 347.000 twitts, se comparten 3,3 millones de actualizaciones en Facebook, se suben 38.000 fotos a Instagram, se visualizan 10 millones de anuncios, se suben más de 100 horas de vídeo a Youtube, se escuchan 32.000 horas de música en streaming, se envían 34,7 millones de mensajes instantáneos por Internet o se descargan 194.000 apps. En total, en un minuto se transfieren más de 1.570 terabytes de información.
Esta tendencia se refleja en la adopción de soluciones de Big Data por parte de las compañías, hasta el punto que la transición a soluciones tecnológicas basadas en datos supondrá una aportación de 206.000 millones de euros para la economía de Europa en el año 2020, un incremento en el PIB de la Eurozona de un 1,9% (2,2% en el Norte de Europa, 1,9% en nuevos estados miembros y 1,6% en el Sur de Europa.
Sin embargo, de nada sirve poder analizar y almacenar millones de datos en pocos segundos si al final no se posee la capacidad de extraer ninguna conclusión de estos datos.
Así, el CTCR está aprovechado el contexto anterior para focalizar sus investigaciones en este sentido, ya que, en cuanto al sector calzado se refiere, las primeras conclusiones al respecto indican que el Big Data resulta de gran utilidad si se “traslada con éxito” al ámbito de la predicción de las tendencias de moda: es decir, surge la necesidad innata de analizar qué se llevará para diseñar las nuevas colecciones que mejor encajarán, y todo ello, sin saber las preferencias del consumidor final. El diseñador debe, por tanto, actuar de manera inteligente, rápida, eficaz, rentable y, además, adelantarse a la competencia. No es tarea sencilla, pues podemos asegurar que el sector lleva 40 años usando predictores de tendencias de diversa índole, aunque sin el componente tecnológico cien por cien desarrollado. Antes, eran simples cazadores-coolhunters que sacaban fotos e informaban de lo que la gente vestía en Europa y otros continentes. En la actualidad, la predicción se basa tanto en el análisis del mercado como en la caza callejera y aunque hay empresas con renombre de análisis de tendencias, sus prescriptores continúan funcionando de forma muy tradicional, sus fuentes siguen siendo personas con cierta intuición en lo que ven, en lo que oyen, sin apostar realmente por un método óptimo e inteligente de análisis y selección de datos de valor.
De este modo, dado que las empresas de calzado son muy dependientes de las tendencias de la moda y cazar esa información a tiempo es vital para que sus productos tengan salida al mercado, el CTCR plantea el desarrollo de un sistema o conjunto de herramientas informáticas que permitirán captar, almacenar y gestionar un gran volumen de información variada a una alta tasa de velocidad, permitiendo obtener unos datos veraces y útiles para la toma de decisiones.
Y la veracidad aquí se convierte en fundamental, pues imaginemos el siguiente ejemplo en el que una imagen subida a una red social puede tener numerosos comentarios en los que se enfatice el agrado en cuanto al color del mismo, teniendo sin embargo comentarios que muestren discordancia sobre el color exacto del que se trata. Podríamos encontrar los siguientes comentarios referidos siempre al mismo calzado: “Me encantan esos zapatos rojos” o “Me encantan esos zapatos color rubí” o “Me encantan esos zapatos carmesí”. La percepción humana, en algunos casos por desidia, en otros por falta de conocimiento o incapacidad distorsiona la realidad en los comentarios corrompiendo la información.
El poder saber cuál es el color exacto que está en la fotografía, representado numéricamente en uno de los modelos de color (bien sea RGB, CMYK, Pantone u otro) supone una ventaja competitiva enorme y deja fuera de la ecuación percepciones personales y subjetivas más allá de la aceptación del producto (el hecho de que guste o no guste).
Por tanto, el CTCR centra sus avances en dos vertientes:
• Análisis continúo de los factores que configuran las modas. Se analizarán permanentemente las tendencias sociales, los comportamientos socioculturales, las modas, los patrones de consumo y los estilos de vida de todo el mundo con el fin de incorporar dicha información en las investigaciones de mercado y en el proceso de diseño del producto calzado. En particular, se evaluarán con detenimiento todos aquellos factores que intervienen en la toma de decisiones de compra de los consumidores finales y de los minoristas.
• Investigación permanente del mercado orientada al consumidor. Se analizarán de forma continua las preferencias y percepciones de los consumidores respecto al producto calzado, en temas tales como sostenibilidad ambiental, nuevas funcionalidades del calzado, seguridad, etc. Estos estudios permitirán desarrollar y probar nuevos enfoques para configurar soluciones específicas para el consumidor.
En definitiva, las investigaciones del CTCR a largo plazo, en base al Big Data aportarán múltiples ventajas para su sector, tales como:
– Posibilidad de conocer los movimientos de la competencia, permitiendo de esta manera anticiparse a sus acciones,
– Identificación de patrones de comportamiento, así como una mejor comprensión de los hábitos de conducta de los clientes,
– Innovación para ofrecer al cliente una mejora continua de los servicios, haciéndolos también más personalizados,
– Anticipación a los cambios o tendencias que puedan surgir en el mercado.
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