TIC para ayudar a definir las tendencias en los perfiles de consumo de la moda en Latinoamérica

Por Timov - hace 1 año

Sección: Tech


¿Qué me pongo?, es hoy, la pregunta obligatoria que casi todas las mujeres del mundo se cuestionan. Diversos estudios sociológicos y psicológicos, que indican cómo la moda impacta en los hábitos de consumo, la sociedad y en cada mujer dependiendo de su nivel socioeconómico, donde reside, lugar donde trabaja y ocasión de uso. Por ejemplo, un estudio publicado en la revista “Fashion Marketing and Management” de Inglaterra, en el 2013, indicaba que las personas hacen sus primeras evaluaciones sobre otros individuos, según su tipo de vestuario, demostrando que la ropa dice mucho de nosotros aun cuando la asociación carezca de fundamento. En el 2012 la Universidad de NorthWestern publicó un artículo llamado “Cognición Investida”, que habla sobre cómo las prendas que te pones ejercen influencia sobre el propio usuario, es decir, si alguien quiere sentirse poderoso o sexy deberías vestirte de esa manera. Y también recordemos a Maslow (1943) que catalogó al “vestirse bien” como una necesidad de estima o reconocimiento.

Vemos pues, que esta necesidad de vestirse, ha tenido un gran impacto económico en el mundo. The Boston Consulting Group (BCG) indica que las mujeres realizan el 70% de las compras a nivel mundial, con un crecimiento que superaría los 15 mil millones de dólares en el 2015. La consultora global ATKearney (https://goo.gl/927FDG) muestra en el índice Global de Retail e-Commerce, que la categoría moda es la TOP 1 en ventas en EEUU, UK, China, Alemania, India, Brasil, y según las Cámaras de Comercio latinoamericanas, indican que también es TOP 1 en crecimiento en Argentina, México, Brasil y Perú, y TOP 2 en crecimiento en Colombia y Chile.

No obstante, a pesar del tamaño del mercado y del crecimiento, vender a las mujeres representa un gran reto para las empresas y marcas. Mary Lou Quinlan, consultora internacional, indicaba en el 2003, “La mente de compra de la mujer es una herramienta sofisticada y poderosa. Los especialistas en marketing deberán tratar de entender mejor las características de la ‘mente de compra’ de una mujer para convencerla de que lo que su empresa ofrece es de hecho lo que ella necesita”, y esto lo reafirma en un estudio reciente Liliana Alvarado en su libro Brainketing (2013), que indica que “el 90% de la publicidad no conecta bien con la mujer” y esto se une a un estudio español del 2014 llamado “Showroomprive Smart Shopping Satisfaction 2014”, que dice que el 49% de la mujer dice que tiene escaso tiempo libre, originando que el 71% desarrolle nuevas técnicas de compra basadas en internet, así mismo el 98% define que “comprar bien” significa encontrar un producto de calidad a un menor precio y en menos tiempo.

 

https://www.atkearney.com/documents/10192/5691153/FG-Global-Retail-E-Commerce-Keeps-On-Clicking-3.png/8a9371aa-e659-4c92-829b-88cd7819d545?t=1428358756976

En abril del 2015, gracias al financiamiento de US$50K aprox. del fondo PIMEN del programa FIDECOM de INNOVATE PERÚ se creó la “Plataforma especializada de Social Commerce orientada a conectar y fidelizar el segmento de consumidores aspiracionales a través de la compra e interacción con sus marcas de moda y estilo de vida favoritas”, hoy conocida como OUTFIE (www.myoutfie.com), una Comunidad Online de Social Commerce que utiliza el poder del Crowdsourcing aplicado a la moda y que hoy ya cuenta con casi 15 mil usuarias de México, Colombia y Perú.

La plataforma permite el registro de cualquier mujer de habla hispana, indicando su tipo de cuerpo, estilos, medidas, tipo de rostro y la publicación de su dilema de estilo (¿Qué me pongo?), luego reciben recomendaciones gratuitas de outfits generados por la comunidad y de un conjunto de expertas de Perú, México y Colombia. Cada recomendación se crea usando una interfaz especial que muestra una base de datos de más de 150 mil productos de tiendas y marcas de USA y Europa que la plataforma obtiene gracias a la integración de API’s que le permite acceder al stock, fotos, precios y demás información de los productos.

En el IT roadmap de OUTFIE se tiene definido lanzar la versión 2.0, la cual incluye:

  • Nueva experiencia de usuario. Gracias a un proceso de Design Thinking se logró identificar nuevas funcionalidades y un mejor diseño que ayude a las usuarias a interactuar con la plataforma. Además del diseño web responsive se lanzará versiones nativas para Android e IOS.

  • Nuevo API propio. Se redefinió la capa SOA de OUTFIE y se creó un API que permitirá conectar la plataforma con tiendas locales. Este API además provee de un backend que otorga a las tiendas un panel de visualización de las visitas, intereses, compras, segmentación de usuarias y lovers de la marca.

  • Machine Learning. Se viene desarrollando un algoritmo de Machine Learning que aprovecha la data generada gracias a la dinámica de resolver un dilema, donde las usuarias se identifican con los perfiles, recomendando los productos que consideren le quedará mejor de acuerdo a su estilo, tipo de cuerpo, etc. La información generada por la Comunidad permite al algoritmo segmentar, personalizar y aprender para adecuar la interface para cada perfil de una consumidora, mostrando los productos y marcas más relevantes para ella.

Autor del artículo

Timov

El usuario oficial del Staff de Timov.

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