Utilizando herramientas de geolocalización y técnicas de análisis de grandes volúmenes de información, la firma de modas H&M estudió lo que usuarios de una determinada ciudad buscaban en Internet, para diseñar una colección a la medida de sus preferencias.
Aunque algunos piensan que las herramientas y técnicas de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning son solo para algunas industrias, la apuesta que recientemente hizo la famosa casa de modas H&M refuta a quienes esgrimen ese argumento, confirmando que son múltiples los mercados e industrias que cada vez sacan más provecho del gran valor que tienen estas herramientas en la optimización de los procesos y en la generación de más y mejores negocios.
Un artículo publicado por el portal de información económica del negocio de la moda, Modaes.com, analizó lo realizado por H&M.
«… La cadena sueca ha escogido la ciudad de Berlín para lanzar una colección de ropa en función del big data. A partir de datos recolectados a partir de ‘cookies’, que siguen el patrón de los consumidores cuando navegan por Internet, el gigante sueco ha dispuesto de los gustos y las tendencias que el consumidor busca, para lanzar una línea de ropa acorde con esa demanda.»
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El objetivo principal del grupo sueco ha sido probar la producción bajo demanda. De esta manera, la compañía se ahorra costes de transporte innecesarios, así como otros gastos de almacenamiento y sobreproducción. Así mismo, H&M hace un guiño a la sostenibilidad dado que, según la empresa, producir bajo demanda “es bueno para el medio ambiente”.
En concreto, H&M ha manejado una serie de datos muy específicos, como siluetas y colores preferidos, así como de información referida a materiales y estampados. De esta forma, la colección, producida en Europa, ha consistido exclusivamente en monos, gabardinas, faldas, tops e, incluso, chándales y pantalones de ciclismo. La colección se estrenó el 16 de mayo y solo está disponible en las ocho tiendas que la cadena sueca dispone en la ciudad berlinesa.
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