Em 2016, quando Stranger Things era lançada pela Netflix, a empresa surpreendia sua audiência com uma série criada a partir da análise de dados desses assinantes. A empresa de streaming é extremamente direcionada por seus dados e a partir da database de seus consumidores, de dados como gênero, idade, local e interesses em conteúdo audiovisual. Desta forma, a construção de séries como Stranger Things se deu a partir de uma enorme quantidade de dados provida pelos próprios espectadores do streaming, do casting à locação, período temporal até o enredo da série. Isto porque em uma empresa do tamanho e alcance da Netflix, criar ou licenciar conteúdos a partir de especulação é um risco muito alto; já com dados de seus consumidores, se tem uma garantia maior de entregar um produto feito “sob-medida” e com maiores chances sucesso.
MODA E BIG DATA
Pouco tempo depois, a indústria da moda e da beleza se atentou à importância dos dados e também começou a trazê-los para a criação de coleções e produtos. Em 2019, o site BoF estimou que mais de 75% dos varejistas de moda usariam tecnologias de inteligência artificial e Big Data.
Segundo a consultoria McKinsey&Company, dos 25 varejistas de moda mais bem sucedidos – que representam mais de 90% do crescimento do setor durante a pandemia – a maioria fez uma mudança bem executada para o digital e para o uso de dados. A pesquisa ainda afirma que as decisões de estoque e lojas direcionadas por dados aumentaram as vendas em 10% e reduziu os custos de inventário em até 15%. As marcas de moda que tem utilizado dados para otimizar a experiência de e-commerce também aumentaram suas vendas online de 30% a 50%.
A partir dos dados de consumidores, as marcas de moda conseguem antecipar e se guiar sobre quase tudo: tecidos, cores, peças e silhuetas que estão em alta. Tudo isso é feito a partir de uma análise dos dados dos consumidores ou de dados de pesquisas de sites como por exemplo o Google Trends e o Pinterest.
Captura de Tela da Plataforma Google Trends
Captura de Tela da Plataforma Google Trends
Um dos principais exemplos da atualidade é a Shein. Apesar das problemáticas relacionadas à falta de transparência e trabalho escravo, a fast-fashion chinesa oferece um bom exemplo de como a moda têm usado a redes de dados a seu favor. Diariamente, a marca lança milhares de novos produtos em seu e-commerce e tem um tempo de produção de aproximadamente 1 semana – menos que a metade de outras gigantes do fast-fashion como Zara e H&M. Para produzir tanto e com tanta velocidade, a Shein precisa ser certeira em relação ao que seus clientes querem, e ela o faz a partir dos dados colhidos.
Shein | Divulgação
Ao utilizar o aplicativo em seu celular, a marca ganha acesso a diversos dados de seus consumidores: pesquisas, de quais outras marcas esse cliente consome, curtidas em redes sociais e muito mais. Em combinação com outras ferramentas, como o Google Trends Finder (que mostra as buscas por palavras e termos em termo real), a Shein consegue, diariamente lançar produtos dentro das principais novas tendências de moda de forma certeira. Outros grandes players do mercado como a Zara e a Ralph Lauren também estão na frente do movimento de utilizar dados de pesquisa e dos consumidores para direcionar suas coleções.
Por sua vez, a Farfetch, gigante do e-commerce de luxo e com uma base de dados invejável, anunciou recentemente a criação de sua marca própria. Chamada de There Was One (TWO) e lançada no final do último ano, a marca utiliza dados do que os consumidores buscam no site da Farfetch para criar coleções data-driven, ou seja, guiadas pelos dados.
Farfetch (TWO) | Divulgação
BELEZA E BIG DATA
Um mercado que também tem aproveitado as oportunidades trazidas pelos dados é o da beleza. Gigantes do skincare e maquiagem têm usado dados de seus consumidores, preferências e pesquisas para elaborar e oferecer produtos mais certeiros.
Marcas de beleza como a Benefit, Lancôme, L’Óreal e até a rede social Pinterest oferecem aos seus consumidores a possibilidade de experimentar diferentes maquiagens e produtos virtualmente, através de realidade aumentada. Além de criar uma experiência similar à das lojas na palma da mão, esse recurso também serve para minerar dados: seja do rosto de seus consumidores à preferência por produtos e o look completo de make criado pelos próprios consumidores na ferramenta.
Benefit Virtual Try-On | Reprodução
A L’Óreal, a Procter & Gamble (P&G) e Estée Lauder também tem minerado dados de seus clientes para oferecer produtos personalizados e de acordo com a demanda dos consumidores. Outros players do mercado como a Glossier também já usaram os dados de seus consumidores e de geolocalização para escolher o endereço perfeito para a construção de novas lojas e flagships, por exemplo.
O IMPACTO DOS DADOS NA INDÚSTRIA
O que é novo com o uso em massa de dados é conseguir mapear e traçar dados que vão além da compra. Entender onde e quando seu consumidor consome, seus interesses nas redes sociais e quais tipos de produtos têm sido mais buscados permite que as marcas gerem uma oferta já baseada na demanda e gosto do seu consumidor. Com isso a conversão da venda tende a ser mais garantida.
Por um lado, esse uso massivo de dados para direcionar a criação promete reduzir a quantidade de desperdício de materiais e estoques, com produtos mais certeiros de acordo com a demanda do consumidor. Por outro, arriscamos cair em uma homogeneização extrema das indústrias da moda e da beleza, se tornando ainda mais dependentes de curtos ciclos de tendência que rapidamente podem se saturar.
Além dos problemas de privacidade relacionados ao uso de dados pelas empresas, percebemos que este uso tem sido feito apenas para alavancar vendas e fomentar um consumo desenfreado de peças e produtos não necessariamente duradouros. A privacidade dos dados do consumidor tem se tornado um bem valorizado para as grandes marcas, ainda com pouca legislação. A partir de 2023, no entanto, passa a valer a nova lei de privacidade dos dados, que deve “mudar a forma como fazemos marketing digital há mais de 20 anos” segundo o Google.
Uma das consequências dessa nova lei, é que o Google irá parar de dar suporte a Cookies de terceiros. São esses Cookies, por exemplo, que permitem a captação de dados das marcas ou sites mesmo quando você não está navegando neles. Esse é apenas um dos impactos dessa nova legislação sobre dados. Por último, a capacidade de coletar, minerar ou comprar grandes bases de dados é ainda quase exclusiva de grandes marcas varejistas , desta forma, o modelo de negócios data-driven também pode contribuir para um abismo ainda maior entre esses gigantes e os pequenos empreendimentos.