Molti anni fa Benetton, quando era all’apice del successo mondiale, utilizzava i dati di alcuni negozi campione per capire le tendenze di acquisto da parte dei consumatori e sapere quali coloro sarebbero stati probabilmente i preferiti per la stagione.
Erano anni in cui l’espressione big data non era utilizzata, ma l’approccio della società veneta andava in quella direzione anche se ancora a livello artigianale.
Oggi la concorrenza di Benetton i big data li utilizza veramente per cercare non di capire le tendenze in generale dei consumatori, ma per sapere come si comportano per gli acquisti in ambito locale.
H&M scende infatti nel dettaglio per cercare di personalizzare i suoi 4.288 negozi in base alle esigenze specifiche di ogni paese. Analizzando i dati raccolti nei suoi punti vendita, l’azienda vuole comprendere meglio le tendenze locali e i desideri dei suoi clienti al fine di rispondere in modo più pertinente.
Big data e intelligenza artificiale per H&M
L’azienda svedese, leader mondiale nel settore del prêt-à-porter, ha in programma un importante utilizzo di big data e intelligenza artificiale per personalizzare la sua offerta in base ai diversi paesi in cui è presente.
Fino a oggi i suoi negozi ospitano gli stessi articoli in tutto il mondo. Questa strategia ha portato la società a ad avere problemi con gli stock e alla fine contare quattro miliardi di dollari di prodotti invenduti. Nel 2017, però, grazie ai big data, l’azienda è riuscita a ridurre del 40% il numero di prodotti invenduti, in particolare eliminando la maggior parte dei prodotti maschili.
Gli acquisti nei negozi, sul sito, ricevute di vendita, resi, le carte fedeltà e l’aggregazione di dati esterni sono le principali fonti di dati che H&M utilizza per comprendere meglio i propri clienti.
Per raggiungere l’obiettivo H&M ha creato un team di oltre duecento data scientist, analisti e ingegneri responsabile dell’elaborazione dei dati raccolti sui cinque miliardi di transazioni effettuate ogni anno nei propri negozi, ma soprattutto dello sviluppo e del miglioramento degli algoritmi in grado di automatizzare le analisi.
Con la frenetica evoluzione delle tendenze della moda e dell’abbigliamento, è importante che i dati siano elaborati molto rapidamente per essere in grado di rispondere alla domanda in tempo reale. Allo stesso modo, per prevedere le tendenze H&M prevede di analizzare i dati provenienti da blog, motori di ricerca e altre fonti.
La tecnologia è già in uso nel negozio della zona di Östermalm, a Stoccolma, Svezia. Analizzando i dati di transazione relativi al punto vendita, H&M ha scoperto che i clienti del negozio erano principalmente donne e che prodotti come le gonne da fiori color pastello avevano avuto più successo di quanto ci si aspettasse. Inoltre, gli articoli più costosi vendono meglio del previsto. L’azienda ha deciso di adeguarsi a questa domanda e le vendite del negozio sono aumentate in modo significativo.
