El dato llega al ‘sourcing’: la nueva cadena de valor en la era del ecommerce

El auge del ecommerce no sólo ha repercutido en el conjunto del retail de moda, sino que ha tenido un fuerte impacto en la logística. Su rápida expansión ha dado también de lleno en toda la estrategia de desarrollo y producción de las colecciones. Los datos, la materia prima de la digitalización, transforman también el resto de la cadena de valor porque si el propósito es masificar la personalización, el sistema tradicional de diseño y fabricación queda obsoleto. De este modo, empieza a ser habitual que las marcas anuncien el lanzamiento de colecciones creadas a partir de big data e inteligencia artificial o la puesta en marcha de factorías totalmente automatizadas y robotizadas, en que las máquinas se transmiten la información las unas a las otras. La rapidez, el servicio y la sustentabilidad forman parte del nuevo normal de la nueva era que encara ahora el sourcing en la industria de la moda. La tecnología será la clave para escalar, abaratar y hacer rentable la personalización en masa de la moda.

Con la irrupción del fast fashion, el diseñador dejó de tener el poder sobre las tendencias. Bajo el nuevo sistema, todo lo que ocurría en tienda era estratégico para definir las siguientes colecciones. La digitalización, que tiene al ecommerce como su principal punto de apoyo, sofistica al máximo este sistema.

Así, de la misma manera que el dato ha revolucionado el comercio, el dato será también la espina dorsal de su nueva manera de aprovisionarse. Y, de la misma manera que el comercio ha dejado de ser masivo para ser personalizable, su cadena de valor sienta también las bases para encarar esta transformación. El propósito es acentuar al máximo la personalización, con tiempos de entrega más cortos, menos errores y menos stock.

Tommy Hilfiger trabaja con IBM y el FIT para llevar el dato al diseño y la cadena de valor

Por el momento, como antesala a esta nueva era, el ecommerce ha acuñado un nuevo término, el ultra fast fashion. Los retailers con ciclos de producción más cortos y eficientes son los que están teniendo mayores tasas de crecimiento según el informe Fast fashion speeding toward ultra fashion, de Fung Global Retail & Technology. Pure players como Asos, Boohoo o Missguided pasan de la fase de diseño a la venta del producto en entre dos semanas y cuatro semanas. Esta rapidez se contrapone con las cinco semanas que dedican Zara o H&M.

La moda ha ido fortaleciéndose estos últimos años en big data, en inteligencia artificial y machine learning. Nike compró la start up tecnológica Zodiac, especializada en análisis de datos del consumidor por un importe que no trascendió. Marks&Spencer llegó a crear un departamento específico de análisis de datos para acelerar su transformación digital, y se alió con Microsoft para no errar. Fung Retailing, por su parte, se ha unido a Alibaba en busca de los datos de sus millones de usuarios.

Diseñadores o matemáticos

Hubo un momento en que las tendencias de moda dejaron de estar en las pasarelas y bajaron a la calle. Ahora, las tendencias han dejado de estar en la calle para estar en la Red. Ya no son las marcas ni los gurús ni los editores de moda de las revistas los que dicen qué se lleva, sino todo aquel que está en Internet. El rastro que dejan tras de sí los millones de clicks y de likes es la nueva materia prima con la que definir las colecciones del futuro.

Yoox ha sido de las primeras en recorrer a los datos para crear su primera marca propia de moda. 8 by Yoox cuenta con una línea para hombre y otra para mujer, y ambas están compuestas por camisetas, chamarras, abrigos, vestidos, pantalones y sweaters. La compañía ha explicado que las colecciones de la marca han sido creadas en base a los datos que la plataforma recoge de los millones de usuarios que acceden a ella, además de los datos que arrojan las redes sociales y otras fuentes de información de los consumidores.

Amazon patentó una fábrica inteligente que, en un mismo espacio, hila y confecciona

El grupo estadounidense de tiendas por departamento Kohl’s también ha empezado a trabajar en este sentido. La compañía se ha aliado con la plataforma mediática Popsugar, especializada en información sobre celebridades, belleza y moda, y con 400 millones de visitas mensuales, para entender el análisis de datos y las nuevas herramientas de inteligencia artificial para crear contenido, en su caso colecciones de ropa. Así, Kohl’s confía en el márketing personalizado y en la creación de un producto muy segmentado para llegar a los millennial. El pasado septiembre, el grupo puso a la venta la primera colección en 500 de sus establecimientos con precios por debajo de los 85 dólares.

Tommy Hilfiger, por su parte, ha creado un equipo de trabajo con IBM y The Fashion Institute of Technology (FIT) para avanzar en este sentido. Las tres compañías se han sumergido en un proyecto piloto que utiliza inteligencia artificial para identificar y facilitar tendencias de moda. La finalidad de este proyecto es entender mejor las necesidades de los clientes, capitalizar las últimas tendencias y acelerar el ciclo de desarrollo de producto. La compañía estudia las aplicaciones comerciales del proyecto, desde personalizar al diseño a un aprovisionamiento más rápido y más fiable.

Nuevas fábricas

Amazon, puntal de la nueva economía digital, recibió en abril de 2017 el visto bueno a su patente para servir bajo demanda. La compañía trazó el plano de lo que sería una fábrica totalmente automatizada, que abarcara todos los procesos de la cadena de valor de la moda, para producir prendas según las especificaciones de los consumidores. Se trata de una fábrica computarizada en la que las máquinas están conectadas entre sí y son capaces de cortar patrones, estampar tejidos y confeccionar sin necesidad de presencia humana. Amazon ha diseñado ya una planta con todos los procesos habituales en la producción de prendas, pero haciendo hincapié en mejorar la eficiencia de procesos que normalmente llevan demasiado tiempo o requieren la coordinación de muchos proveedores, fabricantes, distribuidores y retailers, alejados geográficamente.

La fábrica de Amazon, además de estampar, cortar y confeccionar, también agrega y organiza los pedidos, y gestiona los patrones para reducir al máximo los sobrantes textiles. El sistema también realiza controles de calidad, prepara los pedidos para los consumidores y realiza la gestión para enviarlos donde les sea más cómoda la recogida. En la patente de este sistema bajo demanda, Amazon argumenta que acentuar la eficiencia en el sistema productivo termina por abaratar los costes de aprovisionamiento de los distribuidores.

Adidas y Levi Strauss ya han extendido el ‘big data’ a su cadena de valor para facilitar la personalización y mejorar la rentabilidad

El gran avance de la patente de Amazon no está en la robotización ni en la automatización, sino que radica en la digitalización: en la correcta lectura de los millones de datos y en la capacidad de su tecnología para establecer parámetros, poder predecir qué quieren los consumidores, diseñarlo, producirlo y ofrecérselo.

Adidas fue un paso más allá. A principios de 2017, la marca alemana de equipamiento deportivo puso en marcha en la localidad alemana de Ansbach, la primera de sus speed factories. En un espacio de 4.600 metros cuadrados, Adidas empezó a fabricar calzado en una factoría totalmente automatizada, equipada con software de simulación y análisis de datos, dispositivos y maquinaria de impresión 3D, y robots. Los planes del grupo pasan por abrir otros centros similares en Reino Unido y Francia.

Levi Strauss también ha empezado a trabajar en esta línea con el fabricante español de maquinaria Jeanologia. A partir de la digitalización, la compañía estadounidense de denim es capaz de producir artículos personalizados en noventa segundos. Parte de esta tecnología es además tan ágil que puede incorporarse en el punto de venta para personalizar prendas.

Estas factorías son la punta de lanza del nearshoring, es decir, acercar de nuevo la producción a los mercados de consumo.

Una vez unido el dato del consumidor con el diseño sólo será preciso unirlo a la cadena de valor. Y sólo la tecnología permitirá que la rapidez y la personalización sean rentables. En la actualidad, ya empieza a ser más barato producir en proximidad que en lejanía en algunos artículos. Un par de vaqueros, por ejemplo, ya resulta entre un 12% y un 3% más barato producirlo en México o en Turquía que en China, según el informe Is apparel manufacturing coming home?, desarrollado por la consultora McKinsey&Company.