A boa gestão do estoque de produtos de uma coleção, o combate ao desperdício e a racionalização dos custos são itens fundamentais para as confecções. Produzir peças que encantem o consumidor e que cheguem às vitrines no momento certo é, sem dúvida, uma busca incessante dessas empresas. No entanto, nem sempre todas essas expectativas conseguem ser atendidas, e o que muitos empresários não sabem é que as coleções anteriores fornecem informações valiosas para ajudar nessa tarefa e também para desenvolver uma coleção nova.

A análise de dados do ponto de venda é um elemento crucial na hora de desenvolver uma coleção. Conhecer os desejos e hábitos de consumo dos clientes ajuda na criação dos modelos certos, fazendo com que o negócio se torne mais lucrativo e eficiente. A prática ainda melhora a satisfação dos consumidores com a marca, que começa a ser vista como inovadora e alinhada às tendências mais atuais do mercado.

Descubra como desenvolver uma coleção baseada na análise de dados

Vamos fazer um exercício breve: o que você leva em conta na hora de desenvolver uma coleção? É muito comum que os empresários se inspirem no que está na moda nas novelas ou repliquem alguma peça utilizada por um artista e que gera, automaticamente, interesse nas redes sociais.

O problema é que quando um modelo é criado com base nesses preceitos ou em “achismos”, há uma grande possibilidade de que ele fique encalhado nas lojas. Afinal, algo que está na moda hoje, amanhã pode não despertar mais o interesse do público. O planejamento malfeito de uma confecção gera excesso de estoque, aumento de custos, desperdício de tempo e de materiais e afeta a produtividade da equipe da empresa.

Esse tipo de situação pode ser evitada com a análise de dados dos pontos de venda. Isso porque todos nós, quando vamos a uma loja ou adquirimos algo pela internet, deixamos rastros que são verdadeiras jóias para as marcas com as quais nos relacionamos.

Se bem utilizados, esses dados ajudam a planejar melhor as coleções, que passam a oferecer peças que atenderão ao público no exato momento em que as pessoas estarão dispostas a comprar.

Veja quais informações você deve observar para fazer uma boa análise de dados

Ao lançar uma coleção de moda no mercado é preciso estar atento, principalmente, a três questões:

• – Quantas peças foram vendidas nas coleções anteriores?
• – Qual é a periodicidade de venda de cada modelo?
• – Qual é o perfil de quem adquiriu, seus hábitos de compra e preferências?

Para fazer uma boa avaliação do mercado e do desempenho da sua marca, é importante avaliar quais peças vendem mais, as linhas com mais saída e o estilo que mais agrada aos seus consumidores. O ideal é que essa análise contemple pelo menos os três ciclos anteriores de produção. Dessa forma, será possível enxergar com mais clareza situações que se repetem e utilizá-las como padrão para o lançamento das suas próximas coleções.

Com esses dados em mãos, a confecção consegue planejar melhor a produção e aumentar a visão sustentável do seu negócio, retirando do catálogo, por exemplo, peças que são frequentemente descartadas e que geram excedente de estoque.

Quando você perceber, por exemplo, que um colete tem uma periodicidade de venda maior do que uma calça ou uma camiseta, será possível programar a produção desse modelo apenas para os momentos em que ele costuma ser mais adquirido.

Esse tipo de análise permite dimensionar os pontos positivos e negativos de cada coleção para que cada vez mais as peças sejam ajustadas às necessidades do público-alvo da sua marca. O diagnóstico das coleções anteriores permite definir tanto a dimensão da nova produção (quantos modelos) quanto a variedade (vestidos, calças, blusas, etc).

A sua empresa costuma avaliar os dados estratégicos fornecidos pelas vendas para definir quais modelos serão produzidos nas suas próximas coleções? Então compartilhe conosco suas experiências e dúvidas nos comentários abaixo. E se você tem interesse em saber mais sobre como utilizar a análise de dados para desenvolver uma coleção, entre em contato com o nosso time de especialistas.