IFA Paris’in sanat direktörü Jean-Marc Chauve şu anda Imane Ayissi markasının danışmanlığını ve direktörlüğünü yapmakta. Chauve pazarlama, moda tasarımı ve modanın sosyo-semiolojisi eğitimlerini aldı ve daha önce Nelly Rodi ve Maison Martin Margiela markalarında çalıştı.

E-ticaretin gelişmesi ve moda satın alımlarındaki kararlar bakımından internetin önemi yüksek boyutlarda dataların toplanmasına olanak vermekte. Bu “Big Data” – müşterilerin yeni teknolojilerle farkındalığını arttıran data – trendleri tahmin etmeye yardımcı olabilir mi? Ve sonunda modanın tahmin edilebilirliğini mümkün kılabilir mi?

“Big Data” moda endüstrisinde yükselişte. Köşeyazıları, tartışmalar ve yuvarlak masa toplantıları konu üzerinde daha çok yapılıyor ve uzmanlar trend ofislerinin (ve hatta stilistlerin) yakında algoritmalarla yer değiştireceğini ön görüyor. Moda endüstrisi, özellikle hızlanma ve dijitalleşme açısından henüz tamamlanmamış derin değişimler geçiriyor. H & M gibi kitlesel pazar markaları için ufuk artık yarım mevsim değil, birkaç hafta içinde bir ürün oluşturulmalı ve üretilmeli, geleneksel trend ofisleri ise genellikle mevsime göre çalışmalar yapıyor. Ayrıca, üretim hacimleri ve düşük marjları, risk almak için fazla yer bırakmıyor, üretilen her giysi en iyi satan ürün olmalı.

Ancak e-ticaretin modadaki payı istikrarlı bir şekilde artmakta olup, IFM anketlerine göre 2016 yılında Fransa'daki tekstil giysilerinin neredeyse %17'sini temsil etmektedir. Bu, Amerika Birleşik Devletleri'nde %20'den fazladır, ürün tipleri ve markaların yerlerine göre önemli eşitsizlikler olsa bile. Ve Farfetch tarafından mağazaların geleceği için düzenlenen bir konferansta konuşan McKinsey direktörü Nathalie Remy’ye göre 2025’te satın almaların %75’i mağazada gerçekleşiyor olacaksa da 99%’u dijitalden etkilenecek. Bu nedenle geleceğin en iyi satanlarını tahmin etmek için algoritmik analizleri müşteri hakkında mükemmel bilgi verecek olan dijitalden toplanan büyük veriye güvenme isteği çok fazla.

Dolayısıyla, Google artık "trendspotting" bölümüne sahip ve düzenli olarak "moda trendleri raporlarını" internet kullanıcılarının anahtar kelimelerinin arama eğilimlerine göre yayınlıyor. Giysiler söz konusu olduğunda çalışmalar sınırlıdır, çünkü kelimeler modada temel olan görsel ya da soyut olmayan veriler, estetik ve üsluptan sorumlu değildir. Önde gelen online trend ajansı olan WGSN, gelecekteki satışları tahmin etmek için geçmiş satışları analiz eden bir hizmet olan INstock'u yarattı. Dior, Levi's, L'Oréal ve Alexander Wang gibi markalarla işbirliği yapan yeni ürünler için bir lansman ajansı olan Lauchmetrics, daha da iddialı bir şekilde, web sitesinde şöyle demektedir: “Veriler, markalar için en sadık müttefik haline gelmekte. Müşterilerin ihtiyaçlarını ve trendleri “hayal etmek” artık gerekli değil. Bundan sonra sadece veri beklentileri ve trendleri tahmin etmek için yeterli olacaktır”.

Big Data’yla trendlerin tahmini tam bir bilim haline geldi mi?

Ekim ayının başında Paris'te düzenlenen son Moda Teknoloji Haftası'nda Lectra ve ESCP Europe tarafından düzenlenen bir yuvarlak masa toplantısında “çok kanallı” bir pazarlama ajansı olan Claravista'nın kurucusu Edouard Fonkenell tarafından söylediği gibi: Bu hiç bir zaman kusursuz olamaz, bir algoritma her zaman hata yapar ". Her online tüketici bunu kendine yorabilir: daha yeni aldığımız bir ürünün bize sunulması ya da tamamen kullanamayacağımız bir ürünün (karşı cinse hitap eden ürünler) bize sunulması gibi. E-ticarette pazarlamanın kendini kanıtlaması için daha yolu var.

Ancak her şeyin ötesinde, bu vizyon modaya duyulan derin ihtiyaçların “ihtiyaç” ya da “beklenti” ye cevap vermeyen bilgi eksikliğini yansıtmaktadır. Klasik pazarlama anlamında talep hakkında konuşamayız: gelişmiş toplumlarımızda, tüm tüketicilerin dolapları aşırı doygunluktadır. Moda, arzu ve trendlere, daha doğrusu aynılıktan ve deja-vu’dan bıkmaya, bilinmeyenin ve yeniliğin arzusuna dayalıdır. AMI markasının yönetici direktörü Nicolas Santi-Weil’n dediği gibi; “Bugün kimsenin ihtiyaç duymadığı ama yarın herkesin isteyeceği birşeyi yaratmak”.

Dolayısıyla, veri analizi, yükselen bir eğilimin kitlesel bir eğilim haline geldiğinde veya bir trendin düşüşünü tahmin etmek için kesinlikle çok yararlıdır. Bu nedenle, hiçbir zaman bir trendin ortaya çıkışının başlangıcında olan ve kısa vadede işe yaramayan kitle pazarı sektörüne mükemmel şekilde uyum sağlayan bir araçtır. Her durumda, müşterilerinizi daha iyi tanımak, herhangi bir marka için bir zorunluluktur, ancak yeterli olmaktan çok uzaktır. Geçmişteki verilerin ve büyük miktarlardaki analizlerin, başlangıçta sadece küçük bir kısmı ve genellikle atipik bir pazarla ilgili olan yeni eğilimleri nasıl algılayabileceğini görmüyoruz. Gelecek, sezgiyle donatılmış ve çok karmaşık çok sayıda zayıf sinyalin analizini yapabilecek yapay zekanın görünümünü koruyor mu? Belki de bu arada, moda pazarını sadece büyük verilere dayanarak korumak, bunun yerine sadece “öngörülebilir” ürünler sunarak moda tüketimindeki düşüşü hızlandırabilir ve bu nedenle çok arzu edilen bir şey değildir.

Jean-Marc Chauve