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Dados substituem instinto

A indústria de vestuário tem sido lenta a abraçar a análise avançada de dados, preferindo o “instinto” dos comerciais e designers na tomada de decisão. Mas o sucesso pode estar no equilíbrio entre a arte e a ciência dos números, que poderá permitir um aumento das vendas até 5%.

As mudanças no retalho, com consumidores que exigem uma oferta rápida, personalizada e em diversos canais, está a complexificar o negócio da moda e a tornar cada vez mais difícil para as empresas acompanhar as alterações.

A análise de dados é, por isso, uma vantagem competitiva que a indústria já não pode ignorar, afirma um novo artigo publicado pela McKinsey & Company. «Acreditamos que os vencedores serão aqueles que consigam recolher melhor dados para tomarem decisões de negócio informadas – e a análise avançada de dados é uma alavanca essencial para que isso aconteça», refere o artigo, assinado por Rich Fox, Maura Graul e Althea Peng.

Várias indústrias, desde a hotelaria aos serviços financeiros, já abraçaram a análise de dados como um elemento-chave na sua estratégia, mas a indústria de vestuário tem-se mostrado renitente, preferindo habitualmente o “instinto” dos designers e dos comerciais sobre o que o consumidor quer. «Os atores do vestuário apontam várias dificuldades como restrições para investir nas suas capacidades de análise, incluindo a má qualidade dos dados e a rápida mudança da oferta e da concorrência. Há, contudo, outros que se apoiam na crença de que a transformação exige três a cinco anos de revisão tecnológica e recursos e capacidades operacionais ao nível da Amazon», revela o artigo.

O caminho para a transformação, no entanto, é mais fácil de implementar do que os players do sector acreditam e, segundo a McKinsey & Company, pode levar rapidamente a eficiências palpáveis. Aplicações específicas de análise de dados permitem, frequentemente, aumentar as vendas em 4% a 5%, melhorar a eficiência dos custos no digital e no omnicanal de 15% a 25%, alavancar em 30% as vendas digitais e reduzir entre 10% a 15% os custos no inventário.

Para ajudar as empresas do vestuário a desenvolver e aplicar a análise de dados ao seu negócio, a McKinsey & Company enumera quatro boas práticas que devem ser tidas em consideração.

Definir prioridades

Embora o vestuário seja uma indústria inerentemente criativa, desde sempre exigiu um certo nível de análise de dados para gerir o negócio. Contudo, até agora, essa análise era feita essencialmente em áreas como planeamento, finanças e marketing, com pouca partilha de informação entre os diversos sectores, o que não permitia chegar ao nível de conhecimento necessário para que se tornasse numa vantagem competitiva.

Para melhorar as capacidades de análise de dados, «os atores do vestuário têm de, para começar, decidir que dados vão permitir gerar um maior impacto no negócio», indica a McKinsey. O primeiro passo, por isso, será fazer um estudo das áreas de negócio para identificar as maiores oportunidades em termos de análise de dados e quais as áreas mais críticas para a estratégia da organização.

«Um retalhista de vestuário especializado, por exemplo, usou a análise de dados para conseguir um dos seus principais objetivos estratégicos: construir uma oferta à medida que respondesse às necessidades dos seus maiores clientes. Com este objetivo em mente, a organização rapidamente deu prioridade a oportunidades específicas – oferta, espaço e exposição à medida, criação de um cluster de lojas e localização e personalização e otimização da experiência do utilizador. Ao compreender melhor as principais dificuldades dos consumidores, o retalhista foi capaz de identificar um conjunto de oportunidades de elevada prioridade, como a análise das tendências e previsão da procura», explica a McKinsey & Company.

Depois disto, equipas funcionais podem criar “casos de utilização” individuais, bem definidos e específicos, para resolver um problema em particular, e então é atribuída prioridade a cada um deles.

Extrair informação dos dados

Uma das dificuldades que os atores da moda enfrentam está relacionada com a limitação dos seus dados – o facto da indústria estar sempre a mudar resulta em dados relativamente fracos e pouco relevantes no que diz respeito aos atributos dos produtos, comportamento do consumidor e até cadeia de aprovisionamento.

A McKinsey sublinha, todavia, que em vez de ver os dados como uma limitação, os atores deste sector devem construir um ecossistema de dados. As fontes devem ser abrangentes, mas deve dar-se prioridade aos “casos de utilização” definidos. «Por exemplo, um retalhista de vestuário que se quer focar na otimização da oferta pode acelerar a melhoria da hierarquia de produtos e atributos e dar menos prioridade à sua cadeia de aprovisionamento e dados de consumidores», assegurando, desta forma, que «os investimentos em dados estão diretamente ligados a resultados no negócio», afirma o artigo.

Já os retalhistas que procuram melhorar as mensagens personalizadas para o consumidor em campanhas de marketing mas não têm uma plataforma de dados abrangente podem começar com os dados disponíveis e expandir posterior para incluir a análise do comportamento de pesquisas online, utilização de cupões e dados demográficos. «À medida que são acrescentadas novas fontes de dados, novos “casos de utilização” podem ser introduzidos. Por exemplo, os dados iniciais podem simplesmente identificar consumidores que têm elevada probabilidade de comprar. Ao longo do tempo, contudo, estes modelos podem ser melhorados para determinar o que é que esses consumidores vão comprar, quando vão comprar e quanto vão comprar», destacam os autores do artigo.

Perseguir valor, não o calendário

A maior parte das empresas de vestuário seguem um calendário sazonal, estando, a cada momento, a vender uma estação, a fazer a produção para outra e a desenhar uma outra mais à frente. Estes tempos muitas vezes ultrapassam o desenvolvimento de produto e a inovação pode ficar comprometida por restrições de calendário.

«Em vez disso, a análise de dados pode transformar completamente a forma de trabalhar dos atores do vestuário», acredita a McKinsey & Company, acrescentando que usar um modelo de operações ágil para integrar os dados de “casos de utilização” acelera dramaticamente o ritmo. «Os modelos ágeis usam “sprints” curtos e estruturados para acelerar o impacto e manter os empresários envolvidos», adianta.

Para funcionar, esta abordagem ágil deve dar destaque ao resultado e não tanto ao processo, pelo que as empresas devem sentir-se suficientemente autónomas para mudar de direção se algo não estiver a funcionar. «Além disso, uma abordagem ágil dá ênfase ao progresso e não à perfeição – os sprints são pensados para produzir protótipos, que podem depois ser testados em ambientes de negócio reais o mais rapidamente possível», refere o artigo.

Designers vs analistas

O equilíbrio entre a criatividade e os dados nem sempre é fácil de gerir, sobretudo numa área como o vestuário, que é «um negócio com base na arte que vai sempre exigir direção criativa para assegurar que os produtos se mantêm inovadores, relevantes e bonitos para o consumidor», ponta a McKinsey.

O investimento na capacidade de análise de dados será importante para a transformação dos negócios, mas será importante também encontrar e formar pessoas para traduzir essa informação.

Embora estes tradutores não sejam responsáveis pela arquitetura de dados, são «essenciais para assegurar que os investimentos em análise de dados se traduzem em ações, gerando valor para o negócio», conclui a McKinsey & Company.