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Fashion sostenibile: 5 suggerimenti chiave per pianificare strategicamente le collezioni

La tua guida all'uso della market intelligence basata sull'AI, per trasformare le strategie di retail nel fashion

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Affrontare la sfida della sostenibilità con decisioni efficaci basate sui dati.

Nell’attuale dinamico panorama del fashion, la sostenibilità non è solo una tendenza, bensì una necessità strategica che sta trasformando le dinamiche del settore e i comportamenti dei consumatori.

Per adeguarsi al cambiamento delle preferenze dei consumatori e al dilagare delle normative sulla responsabilità sociale d'impresa, è indispensabile disporre di utili informazioni.

Scopri Retviews, l'innovativa piattaforma di market intelligence che consente ai brand del fashion di affrontare la sfida della sostenibilità con decisioni efficaci basate sui dati.

Non perdere questa occasione per scoprire come sfruttare i dati per portare le tue strategie di sostenibilità al livello successivo.

Informazioni chiave

  1. SOSTENIBILITÀ DEI PREZZI

    Le analisi basate sull'AI di Retviews aiutano a bilanciare le dinamiche del mercato e la disponibilità a pagare dei consumatori, in modo da garantire la redditività e gli obiettivi di sostenibilità.

     

  2. GESTIONE OTTIMIZZATA DELLE SCORTE

    Riduci al minimo gli sprechi e migliora i tassi di vendita grazie ai dati in tempo reale di Retviews, che consentono di ottimizzare gli assortimenti e la gestione stagionale delle collezioni sostenibili.

     

  3. MONITORAGGIO DELLE CERTIFICAZIONI DI SOSTENIBILITÀ

    Monitora con l’AI di Retviews le certificazioni nelle collezioni della concorrenza , dando la priorità ai giusto mix di tessuti e ottimizzando le iniziative RSI.

     

  4. PIANIFICAZIONE DI COLLEZIONI SOSTENIBILI

    Le analisi basate sull'AI di Retviews forniscono informazioni in tempo reale sulle tendenze e le variazioni del mercato legate alla sostenibilità, aiutando i brand a pianificare efficacemente le collezioni.

     

  5. CREAZIONE DI UN MIX DI TESSUTI SOSTENIBILE

    Usa i dati in tempo reale per ottenere informazioni sull'utilizzo dei tessuti, in modo da ottimizzare le prestazioni e soddisfare la domanda di tessuti migliori da parte dei consumatori.

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