• Inicio
  • Noticias
  • Moda
  • El poder de los datos para el diseño de moda digital

El poder de los datos para el diseño de moda digital

Por Guest Contributor

27 may 2022

Moda

Imagen: Activos digitales creados por el TDFG collaborative partner giz'mo lab

Por mucho que pensemos que la moda es algo intuitivo, siempre ha requerido una gran cantidad de conocimientos e información. Desde el efecto de goteo y la burbuja de las tendencias de la moda, pasando por las estadísticas de mercado y los detalles de las tallas de los clientes, todo son datos que deben procesarse de forma ética y justa para respetar las cuestiones relativas a la privacidad.

¿Cuál es el papel del diseñador en este proceso? ¿Cómo debemos manejar estos datos con fines creativos, no sólo de marketing y ventas? ¿Existen posibilidades de cocreación a partir de los datos, o se puede utilizar esta tecnología para obtener la opinión del consumidor en tiempo real? ¿Son los datos amigos o enemigos del diseñador de moda?

Hemos invitado a un grupo de expertos para que respondan a estas y otras preguntas sobre cómo pueden emplear los datos el diseñador de moda y el sistema de la moda para optimizar y agilizar cada parte de la cadena de suministro del sector.

SOBRE
Este artículo es una colaboración entre The Digital Fashion Group Academy y FashionUnited, y ha sido escrito por la Dra. Lívia Pinent, Profesora de Investigación Digital en The Digital Fashion Group Academy.

Confía en tus instintos y en tus datos

"Se puede decir que mi instinto está respaldado por datos de señales muy tempranas", afirma Julie Pont, directora de moda y creatividad de Heuritech. Esta empresa con sede en París es una solución de prescripciones de tendencias para la moda y el lujo propulsada por la inteligencia artificial. Heuritech utiliza algoritmos de aprendizaje automático para estudiar millones de imágenes de las redes sociales y analizar, con la ayuda de su equipo de moda, las primeras señales de tendencias y su funcionamiento en los distintos mercados.

Formado tradicionalmente como diseñador de moda, Pont comentó cómo al principio no fue fácil confiar en los datos. "A decir verdad, estaba un poco asustada, debido a mi formación creativa. ¿Podría esto sustituir mi trabajo? Me intimidaba el valor añadido de los datos. Me basaba en mi instinto, como hacemos en la moda. Como diseñador, sabes que tus instintos y tu creatividad son las razones por las que te han contratado. Pero pronto me di cuenta de que los datos no están aquí para sustituir a los diseñadores, sino para ayudarles con las imprecisiones", señala el diseñador de moda parisino.

Pont ve los datos como un ahorro de tiempo para los diseñadores de moda. "Como creativo hay muchas fuentes de inspiración que puedes investigar, pero tienes mucha demanda de tus clientes, de la marca y de tu mercado. Tecnologías como la investigación de tendencias con IA pueden optimizar el tiempo y la calidad de la investigación del diseñador y mejorar los procesos de toma de decisiones.Yo, como diseñador de moda, me baso en los datos para asegurar mis decisiones creativas. Validan mis ideas", afirma Pont.

Análisis de datos y comportamiento del consumidor

Si desde el punto de vista del diseñador los datos pueden ayudar a tomar mejores decisiones, por parte del consumidor no siempre es así. Para Jonathan Chippindale, fundador y director general de Holition, una agencia de tecnología creativa de Londres que crea experiencias inmersivas para el comercio minorista, el secreto para analizar los datos correctamente es observar el comportamiento del consumidor y comprender que siempre puede cambiar.

"Hay un enorme sentido de la ironía con los algoritmos. Tenemos información infinita y datos a los que tenemos acceso, pero los algoritmos los canalizan hacia áreas en las que creen que podemos estar más interesados y eliminan las áreas que nos resultan menos interesantes. En cierto modo, nos está empujando hacia el centro de la curva de campana, donde se toman todos los colores, se mezclan todos juntos, y se termina con el gris. Es la media. Pero eso no es humano, ¿verdad? No somos así. Todos nos vestimos de forma diferente. Nos comportamos de forma diferente. Hablaremos de forma diferente. A todos nos gustan cosas diferentes", dice Chippindale.

Y añade: "Si podemos reconocer dónde está la emoción, si podemos reconocer el comportamiento, pero también las causas del comportamiento y alimentar todo eso, eso es interesante para mí. Reconocer la propensión a asumir riesgos y la propensión a descubrir. Quiero subir a la cima de esa montaña porque la vista va a ser fantástica. Nadie ha subido allí antes, pero yo voy a subir'. En eso consiste lo digital".

Para Chippindale, el impacto de lo digital en la industria de la moda hoy en día se centra especialmente en la manera en la que las marcas tratan al consumidor: "Las marcas han tenido que soltar el control. Cuando yo era director de marketing, las marcas solían decir a las mujeres lo que tenían que llevar, cómo llevarlo y cuándo llevarlo. Hoy en día, ese comportamiento me parece burdo, que alguien te diga lo que tienes que ponerte, me parece mal".

¿Más datos, mejores productos?

Si decir al consumidor lo que tiene que ponerse le parece mal, ¿cómo pueden posicionarse las marcas cuando tienen acceso a los datos del consumidor y pueden influir en las decisiones de compra? La cuestión es el consentimiento, y si yo, como consumidor, acepto que la marca recopile mis datos y desarrolle mejores productos para mi uso, el control lo tengo yo.

Pero, ¿cómo puede una empresa hacer que el consentimiento del consumidor relacionado con los datos sea viable y escalable?

Para Beth Esponnette, cofundadora, jefa de producto y presidenta ejecutiva de Unspun, una empresa de robótica y ropa digital que construye vaqueros a medida, la respuesta es un sistema a demanda. "Cuantos más datos tengas y cuánta más información puedas obtener sobre esa persona, más intencionado será el producto". Este es un concepto clave para Unspun, como añade Esponnette: "Intentamos dar la vuelta y empezar con el cliente para luego fabricar un producto para él. El cliente se hace un escáner corporal, elige el diseño que quiere, y luego nosotros fabricamos el producto para él".

¿Y el cliente siempre sabe exactamente lo que quiere? "Tenemos que hacer una criba", dice Esponnette. "Si nos dicen: 'No, me gusta llevar los vaqueros así', no siempre saben exactamente cómo, pero es algo que hemos ido recopilando a lo largo del tiempo y que introducimos en nuestros algoritmos". Pero eso nos lleva a dos cuestiones: ¿estamos trabajando con sesgos? ¿Hay un sesgo en esto basado en cómo hemos categorizado a la gente?", se pregunta Esponnette. Cuanto más investigamos cómo los datos pueden afectar al sistema de la moda, más compleja se presenta la cuestión, lo que hace aún más importante saber con quién compartimos nuestros datos.

Los datos pueden ser utilizados por los diseñadores de moda para conocer mejor a sus clientes, para ayudarles en su proceso creativo, para tomar decisiones más inteligentes basadas en las tendencias en tiempo real, y/o incluso para elegir una opción estética diferente. Las oportunidades son infinitas si respetamos los datos y su procedencia. Los datos son generados por nuestro comportamiento como consumidores online y offline. Todo lo que hacemos, cada día, genera datos que pueden ayudarnos o ser utilizados en nuestra contra. La cuestión es utilizarlos y compartirlos con prudencia. Como añadió Jonathan Chippindale al final de su entrevista, "el algoritmo no es un oráculo, somos nosotros los que debemos cuestionar".

Este artículo se basa en el seminario web "Digital Design & Sustainable Futures: Los datos", organizado por The Digital Fashion Group Academy. Puedes ver un adelanto del debate a continuación y el seminario web completo en el sitio web de TDFGA.

Este artículo fue originalmente publicado en FashionUnited.COM, y ha sido traducido y editado al español por Veerle Versteeg.