En los últimos 10 años, hemos visto surgir servicios personalizados que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mostrarnos el contenido que nos interesa. Empresas como Quora pueden interpretar los datos que usted brinda (como las personas que sigue, las respuestas que vota, los temas que sigue, etc.) y luego le mostrará contenido relevante para su interés. A partir de ahí, refina sus algoritmos mejorando así su experiencia.
Esto ha cambiado muchas industrias diferentes: sus cuentas de redes sociales muestran publicaciones de ciertos amigos, los anuncios se publicarán en función de lo que busque en línea y los minoristas pueden compilar expedientes detallados que podrían permitirles saber más sobre usted de lo que usted sabe acerca de ti mismo.
Sin embargo, entrenar algoritmos de aprendizaje automático puede ser difícil porque hay mucho ruido alrededor de la señal en la mayoría de las industrias. Piense en cuántas veces al día busca cosas que no son realmente representativas de sus intereses. Tal vez una respuesta en Quora le incite a abrir la página IMDB de una película de la que nunca ha oído hablar: no desea ver la película, solo desea más información para dar más contexto a la respuesta de Quora. ¿Te gustaría recibir anuncios sobre el horario de la película en los cines locales? No, probablemente no. Quora incluso tiene el mismo problema: le gusta una respuesta de una persona y luego todo lo que ve son sus respuestas.
Sin embargo, la industria de la moda está mejor preparada para evitar este problema, por lo que es inevitable que la industria de la moda vaya a tener una tendencia hacia sugerencias personalizadas. La ropa generalmente se ve como una mercancía personal ; lo que usa es literalmente un reflejo de sus preferencias y la mayoría de las personas no se desvían de sus patrones de compra. Si un usuario altera sus patrones de compra, generalmente es obvio que esto es ruido porque está fuera de los parámetros del usuario (por ejemplo, si compro algo de Victoria Secret, será obvio en función de mi historial de compras que estoy comprando algo para mi novia, no para mí)
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Esta retroalimentación de los datos de compra en realidad permite a los minoristas alterar sus patrones de compra: pueden predecir mejor qué artículos se venderán y a quién se los venderán. Esto resuelve uno de los mayores problemas que enfrentan las empresas de indumentaria: exceso de inventario. Fabricar y mantener el inventario antes de venderlo es un proceso muy costoso y las empresas siempre están interesadas en reducir estos costos.
La industria de la moda cambiará en la próxima década de las siguientes maneras:
- Habrá una gran demanda de sugerencias de estilo personalizadas, lo que significa que el modelo minorista tradicional se volcará. Las nuevas empresas como Sirocco, que le venden conjuntos completos según sus preferencias, comenzarán a ser el nuevo modelo.
- La competencia aumentará entre las nuevas empresas de moda respaldadas por VC (como Indochino o Combatant Gentlemen) y los minoristas tradicionales (como Brooks Brothers) a medida que las nuevas empresas comiencen a capturar el mercado milenario. Esto también obligará a cambiar el modelo minorista tradicional.
- La publicidad cambiará para reflejar sus preferencias de estilo en lugar de sugerencias de artículos . Este es un punto sobre el que podría escribir un libro completo; La idea es que con suficientes datos, una empresa podría etiquetar elementos con características intangibles como formalidad o estilo y luego podría discernir sus preferencias de estilo. Esto funcionaría mejor que las selecciones basadas en artículos porque las compañías podrían venderle artículos que nunca ha visto pero que probablemente le interesarían.
- Los datos sobre su guardarropa serán más valiosos. Los minoristas pagarán para ver cuáles son sus patrones de compra en todo el sitio web porque luego pueden medir la efectividad de sus anuncios, llevar nuevas marcas / artículos al mercado que satisfagan necesidades específicas y evaluarse a sí mismos frente a la competencia.