Já deixou de comprar roupas pela Internet por não saber como elas realmente lhe serviriam? Ou, quem sabe, recebeu diversos anúncios de roupas e acessórios que com toda certeza não são seu estilo?
Estes problemas afetam clientes diariamente. E, com clientes infelizes, os produtores e intermediários também perdem eficiência e vendas. Mas isto pode deixar de acontecer nos próximos anos. O motivo? Duas palavras: Inteligência Artificial.
Bem se sabe que a inteligência artificial já está presente nas mais diversas áreas, desde a cibersegurança e a assistência virtual até a medicina e os transportes. É uma área que se desenvolve a cada dia, e inovações em muitas áreas são esperadas para os próximos anos.
Na indústria da moda – que engloba tanto a criação de modelos quanto a fabricação dos produtos e sua venda -, pelo menos 3 inovações promissoras podem chamar a atenção e tomar espaço nos próximos anos, seja para consumidores, seja para criadores e intermediários.
1. PROJEÇÃO DE DEMANDA (DEMAND FORECASTING)
Alguém busca um tipo de roupa que não estava mais em estoque em uma loja, que em compensação contava com ofertas generosas para um amontoado de roupas que não lhe interessavam. Quando esta situação acontece para uma única pessoa, quem tem um problema é a pessoa. Mas quando isso ocorre com diversas pessoas, quem tem um problema é a loja.
Em muitos casos, o motivo é simplesmente a falta de controle do estoque pelos métodos tradicionais. Algumas roupas e acessórios que começam a ser vendidos mostram ter baixa demanda, o que faz com que lojas recorram à liquidação do produto, a baixos preços, para conseguir “se livrar” do estoque. Em compensação, muitos produtos que seriam desejados não estão disponíveis, e nas vezes em que muitas pessoas na verdade desejavam esses produtos (alta demanda não percebida), a loja simplesmente perde uma boa oportunidade de lucro.
Muitas vezes, uma projeção de demanda (demand forecasting) bem-feita poderia solucionar o problema. Diversas empresas utilizam métodos menos estatística e empiricamente comprovados para tomar suas decisões a respeito de preços, peças a venda e ofertas. Entretanto, o uso de IA tem o potencial de fazer previsões com muito mais acerto que muitos métodos vigentes: o uso de visão computacional, detecção e clustering em conjunto, por exemplo, permitiria que peças de roupa fossem facilmente identificadas e categorizadas de acordo com as outras peças atuais e mais antigas já produzidas pela loja ou marca. Com base nisso, se faria de modo muito mais preciso a previsão de o que deve ter altas vendas e o que não, o que pode ser automatizado e integrado ao sistema de vendas diário.
(Abaixo, exemplo de processo de Previsão de Demanda de roupas tendo por base clustering de roupas similares e seu “score”, que utiliza o histórico de vendas. Imagem extraída de https://lnkd.in/da_R49AU.)
Respostas de 18
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