H&M: i dati abilitano una produzione esclusiva per la città di Berlino

L’obiettivo è soddisfare i desideri dei clienti in modo rapido ed efficace ed evitare spese connesse a trasporti, stoccaggi e sovra-produzioni non richieste

Pubblicato il 05 Giu 2019

hm

Il mondo del Retail mette al centro le comunità locali e comincia a produrre (e vendere) capi dedicati ai trend delle singole città. Sulla scia di Nike, che negli scorsi mesi ha dato prova di voler utilizzare i Big Data per adeguare e personalizzare la propria offerta negli store di diverse città selezionando specifici prodotti già esistenti nel proprio listino, H&M dimostra di voler fare un passo ulteriore, creando ‘da zero’ dei prodotti per aree geografiche diverse.

La limited collection è stata sviluppata da H&M Germania e dall’H&M Group’s Laboratory, il dipartimento dedicato alle innovazioni: una linea unica e su misura per gli abitanti di Berlino, disponibile esclusivamente negli otto store del retailer svedese della capitale tedesca.

“Con questa collezione vogliamo mettere il consumatore al centro dell’attenzione e offrire ai nostri clienti di Berlino una collezione hyper local e hyper relevant” ha spiegato alla stampa tedesca Heléne Riihonen, Business Developer dell’H&M Group’s Laboratory.

Big data per il retail on-demand

Alla base del disegno dei capi della collezione, i dati collezionati nei mesi precedenti, che sono stati in grado di identificare i nuovi trend in voga a Berlino. Queste informazioni hanno evidenziato silhouettes e colori, ma anche materiali e pattern particolarmente desiderati dagli abitanti della città tedesca. La collezione, prodotta in Europa, è composta principalmente da body, trench, pantaloncini da ciclista, gonne, top e tute ed è stata lanciata il 16 maggio.

La collezione consente a H&M Group di testare la produzione on-demand, che mostra un grande potenziale per reagire in modo più specifico ai desideri del cliente e per allineare la quantità di prodotto alla domanda locale. Si tratta di un risparmio per l’azienda, che evita spese connesse a trasporti, stoccaggi e sovra-produzioni non richieste.

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