Zara e Dados: um relacionamento sério

Entenda como a Zara usa dados para criar um sistema nervoso central que permite entender como a moda é interpretada, apreciada e consumida em cada um de seus mercados.

Este conteúdo foi publicado originalmente no Medium da Tera.

Imagine a cena. Você está numa loja de roupas, vê algo que gosta e sussurra para uma amiga que está ao seu lado:

“Poxa, seria legal se esse casaco tivesse bolsos.”

Você volta na loja no mês seguinte e lá está ele: o mesmo casaco. Com bolsos.

Não é ficção científica — pelo menos na Zara, é a mais pura realidade. A rede global de varejo de moda absorveu a ciência de dados em sua estratégia e tem apresentado crescimento significativamente maior que suas competidoras.

Ela prova que não são só produtos digitais podem fazer bom uso dos dados. Lojas físicas podem disparar na frente da concorrência utilizando big data para diminuir desperdício, custos, tempo de produção, e ainda aumentar a satisfação.

Mas como isso acontece?

A Zara tem 3 fontes principais de coleta de dados:

RFID em cada item

Identificação por radiofrequência, ou RFID (Radio-Frequency IDentification), é um método de identificação automática através de sinais de rádio. Para você pode ser uma simples etiqueta; para a Zara, é uma forma de recuperar e armazenar dados remotamente.

Cada peça da marca leva um microchip, acoplado antes que ela deixe o armazém central. A partir daí, o RFID rastreia a jornada de cada item pelo mundo. Ele sabe o modelo e tamanho de cada um, além de outras categorizações.

Mas antes que você arranque todas as etiquetas de suas roupas achando que o estão monitorando, fique tranquilo: isso acaba quando a venda é efetuada.

Pontos de venda, e-commerce, e insumos de vendedores

Seja pelos sensores e câmeras no ponto de venda físico ou pelos mapas de calor e analytics nas lojas online. A Zara conhece os hábitos e preferências de seus consumidores.

Além disso, vendedores são treinados para capturar e registrar cada detalhe em seus tablets e dispositivos móveis. Diariamente, eles anotam feedbacks dos clientes sobre cores, cortes, botões e zíperes — todos os quais são concentrados e então segmentados geograficamente.

Redes sociais

A marca recolhe ainda todo tipo de impressão, comentário, métricas sobre popularidade de uma foto no feed do Instagram, ou vídeo no stories. Clientes também recebem pesquisas e questionários por diferentes canais. Todas as respostas são cruzadas com dados demográficos.

Com essa enorme quantidade de dados, a Zara acaba criando um sistema nervoso central que permite entender como a moda é interpretada, apreciada e consumida em cada um de seus mercados.

Tudo é compilado em um gigantesco data center. Localizado em Arteixo, na Espanha, ele fica aberto 24 horas por dia e coleta informações de mais de 7 mil lojas da Inditex (grupo do qual a Zara faz parte) em 96 países.

E é uma via de mão dupla — muito movimentada, por sinal. Cientistas de dados transformam números em insumos e realizam predições semanais sobre cada modelo vendido, dando suporte à tomada de decisão sobre gestão de estoque, distribuição, design e atendimento.

Colocando o “fast” em “fast fashion”

Por conta da gestão de dados, a Zara conhece seu cliente do avesso. E se ela comete algum erro, consegue consertá-lo muito mais rapidamente que a concorrência. O resultado é:

Eficiência

Enquanto os competidores ainda estão carregando os navios de contêineres, a Zara já foi e voltou — do croqui para as araras, não se leva mais de 2 ou 3 semanas.

A maioria das fábricas está localizada na Europa e no norte da África, o que facilita a produção de novos designs perto de onde a maior parte dos pontos de venda está concentrado.

As remessas são pequenas, para que se teste a aceitação dos modelos nas lojas — às vezes, um modelo novo pode ter apenas 4 ou 5 peças disponíveis no primeiro momento.

Por isso, os produtos frequentemente se esgotam e raramente há necessidade de colocá-los em promoção. Se ele for bem sucedido, os dados indicam para que tamanhos e locais há demanda e providenciam remessas maiores.

A eficácia dessa máquina possibilita a produção de 11 mil designs distintos em um ano, enquanto outras marcas do mesmo porte mantêm a média de 2 a 4 mil.

Além disso, quando peças chegam em uma loja, o RFID permite que o estoquista determine quais itens precisam ser reabastecidos e onde estão localizado — o que agilizou o processo em 80% comparado ao tempo que levava antes.

Adaptabilidade

Os dados de monitoramento de vendas são essenciais para permitir à Zara que sirva aos clientes tendências que realmente queiram, eliminando designs que não têm procura.

A cada manhã, o time de estilistas analisa as informações das lojas por todo o mundo para determinar que itens são mais populares e guiar decisões criativas ao longo do dia. Eles consideram também os feedbacks qualitativos diários de vendedores.

Apenas 15% a 25% das peças de uma coleção são desenhadas antes da temporada. Mais da metade delas são criadas durante a estação à qual correspondem, baseado na resposta dos clientes.

Como comparação, concorrentes como a H&M têm 80% da coleção pronta antes de ela ser lançada. Outras (a maioria) se antecipam 100%. O que gera excesso de inventário e aquelas queimas-de-estoque que lotam o shopping mais que véspera de Natal.

Especificidade

Os dados segmentados por loja permitem que a Zara seja extremamente específica ao servir as necessidades de clientes. Afinal, gosto varia de esquina para esquina, não de país para país.

Bairros em São Paulo podem ter mais em comum com bairros em Tóquio do que no Rio de Janeiro. Nova Iorque pode ser mais próxima em hábitos e preferências de Madri do que da Califórnia.

Diferente de varejistas que pedem reabastecimento de estoque com base em recortes regionais, a Zara vai no nível do CEP. E quando clientes precisam de um modelo específico que está em falta, um vendedor pode imediatamente localizar a loja mais próxima que tem a numeração buscada.

Mais dados, menos publicidade?

Em resumo: a Zara (e a Inditex como um todo) viraram a indústria de cabeça para baixo ao consolidar o uso da Ciência de Dados e a Análise de Dados para:

  • Monitorar demanda em tempo real

  • Entender os gostos e preferências em cada demografia

  • Gerir seu estoque e cadeia de suprimentos com mais eficiência

  • Antecipar tendências.

Com isso, clientes aprenderam que podem contar com novidades o tempo todo — e que, se não comprarem agora, não compram mais. O resultado é que clientes visitam as lojas da Zara em média 17 vezes ao ano.

No caso da Zara, o investimento em publicidade é irrisório. Isso nos leva a questionar a relevância de altos investimentos em comerciais ou outras iniciativas tradicionais de marketing em comparação com uma estratégia sólida de personalização de dados, que permite alavancar o crescimento melhorando, ao mesmo tempo, o produto e a experiência.

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