Fashion e digitalizzazione: come stare in scia ad Amazon

Per le aziende il mantra oggi è quello di essere reattive di fronte al mercato e di soddisfare velocemente le necessità dei clienti, meglio ancora se le si possono prevedere con un certo anticipo, e la cosa vale anche per le realtà del fashion.

Come si posizionano le aziende del mondo fashion sulla strada verso questo obiettivo? Non bene, secondo la gran parte degli analisti di settore. Con in più il rischio di trovarsi sorpassate a destra da nuovi attori che non pensano al (fast) fashion come ambito creativo ma come un mercato da soddisfare come qualsiasi altro, grazie alle tecnologie.

Come in tanti altri ambiti del retail, una importante cartina di tornasole è cosa fa Amazon. Nel settore fashion non conta tanto che la casa di Jeff Bezos venda prodotti fatti da altri, ma piuttosto che abbia modo di mettere piede in casa delle persone, vedere cosa indossano, consigliare nuovi look e nel frattempo raccogliere informazioni da analizzare per definire creativamente cosa proporre con le sue linee di abbigliamento. Che per ora sono poche e poco diffuse, ma per ora.

Nessuna azienda del mondo fashion può garantire questo livello di personalizzazione e allo stesso tempo di automazione del processo creativo-produttivo.

In parte è una questione fisiologica: da un lato la filiera del fashion è poco integrata e quindi poco reattiva, dall'altro i prodotti sono pensati per soddisfare una clientela potenziale abbastanza ampia da giustificare la produzione di massa. La personalizzazione spinta è un tema da segmento del lusso, perché tradizionalmente introduce costi.

Il punto sta proprio in quel "tradizionalmente". Il pericolo per molte aziende del fashion viene da imprese che certi problemi non se li pongono perché armate di nuove tecnologie per nuovi approcci: Big Data, machine learning, modellazione virtuale, digitalizzazione della supply chain.

Lo scenario che Amazon (e non solo) traguarda in prospettiva è chiaro: analizzare i dati sugli acquisti effettuati e sui trend di acquisto, combinarli con altri dati sui prodotti e sugli stili (e stilemi) più popolari, passare queste informazioni ad algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale che operino come designer sintetici, creando nuovi prodotti che hanno una elevata probabilità di avere successo. I progetti così creati passano a fabbriche digitalizzate e automatizzate che poi realizzano fisicamente i prodotti.

Tutto questo poi con la possibilità di agire indifferentemente per fasce di mercato come per il singolo consumatore. Basta avere i dati giusti, perché con le tecniche di digital manufacturing il vantaggio della maggiore semplicità tipica della produzione di massa si riduce (in prospettiva) fino a scomparire.

Certo non tutti sono Amazon - che tra l'altro ha già brevetti per parti del processo produttivo descritto - ma la strada è stata già intrapresa in vario grado da aziende piccole e grandi.

Molte aziende tradizionali possono restare perplesse davanti all'idea di un designer virtuale che crea collezioni personalizzate on demand. Chi sta sperimentando soluzioni del genere per ora le affianca a creativi umani che introducano quel tocco in più o valutino l'effettiva consistenza delle idee prodotte.

Ma il vantaggio del machine learning è innegabile: un algoritmo ben addestrato sa analizzare e correlare migliaia di elementi estetici e stili, raffrontarli ai gusti del singolo consumatore e arrivare a un prodotto personalizzato in qualche secondo.

In teoria potremmo trovarci a bighellonare virtualmente per un sito retail e, dopo qualche pagina, vederci proposto un nuovo prodotto ad hoc studiato in base a quelli che abbiamo consultato.

La buona notizia per le aziende già presenti sul mercato è che le nuove tecnologie sono a disposizione di tutti, non solo dei giganti alla Amazon o delle startup.

Recependole e unendole con il patrimonio storico che già si ha, dalle informazioni sui clienti agli elementi delle collezioni già prodotte, nulla vieta di giocare ad armi pari con la concorrenza più "tecnologica".

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