Qualidade de dados: o “tecido invisível” por trás das decisões que diferenciam as grandes marcas de moda

A moda virou um jogo de bilhões jogado em detalhes de centímetros. O mercado global de vestuário já passa de US$ 1,7 trilhão e deve chegar a mais de US$ 2,2 trilhões até 2030. Em um cenário em que o bolo cresce pouco e a concorrência aumenta, a diferença entre uma coleção bem-sucedida e um semestre difícil muitas vezes não está no “feeling” do estilista, mas na qualidade dos dados que sustentam cada decisão.

Os CEOs das grandes varejistas já perceberam isso. Fabio Faccio, CEO da Lojas Renner, anunciou que a companhia pretende investir cerca de R$ 850 milhões em 2025, destacando que uma parcela relevante será direcionada para tecnologia, dados e inteligência artificial, além da expansão física de lojas. Não é um movimento isolado: é o recado de que crescer, daqui pra frente, passa por dominar o ciclo de informação tanto quanto o ciclo de produto.

Ao mesmo tempo, grupos globais como LVMH estruturaram verdadeiros “estates” de dados para orquestrar decisões entre mais de 75 marcas, com uma plataforma que hoje é usada por mais de 40 mil colaboradores, realizando cerca de 1,5 milhão de consultas de IA por mês. Nas palavras do CIO Franck Le Moal, o objetivo é claro: empoderar o advisor com dados e IA para decisões melhores em tempo real e não substituir a sensibilidade humana.

O recado para o executivo de moda é direto: sem dados confiáveis, não existe estratégia sólida de longo prazo, muito menos IA que entregue resultado real.

Quando a base é fraca, a estratégia desanda

Estudos globais mostram que organizações orientadas por dados são 23 vezes mais propensas a superar concorrentes na aquisição de clientes, seis vezes mais propensas a retê-los e 19 vezes mais propensas a serem lucrativas. Por outro lado, dados ruins custam caro: estimativas indicam um impacto médio de US$ 12,9 milhões por ano por empresa, e análises recentes falam em perda equivalente a 15% a 25% da receita anual quando a qualidade de dados é negligenciada.

Quando trazemos isso para a moda, esses números ganham rosto:

• previsões erradas de demanda transformam boas coleções em estoque parado;

• cadastros inconsistentes distorcem margens, ruptura e giro de produto;

• decisões de preço, compra e reposição passam a ser tomadas com base em versões diferentes da “verdade”.

Nesse cenário, falar em IA para planejar coleção, otimizar grade ou recomendar mix ideal sem resolver a base é, na prática, investir em tecnologia para amplificar o ruído.

PLM como motor da qualidade de dados em moda

É aqui que entra o Fashion PLM como peça central da estratégia. Em vez de tratar dados como subproduto do processo, o PLM transforma cada etapa, do briefing à ficha técnica, da amostra ao pedido, em informação estruturada, viva e reutilizável.

Na uMode, isso foi desenhado justamente para conectar Estilo, Produto, Engenharia, Compras, Produção e Vendas em um único fluxo, substituindo planilhas paralelas, PDFs perdidos e aprovações por WhatsApp por um cadastro de produto confiável e auditável.

Quando o desenvolvimento de coleção acontece dentro de um PLM, a empresa deixa de operar em “histórias” e passa a operar em evidências: histórico de coleções, desempenho por família, por cor, por canal, por região, tudo conectado ao ciclo de produto e não a arquivos soltos.

Dados de qualidade como alavanca estratégica, do produto à sustentabilidade

Os movimentos dos grandes grupos mostram que qualidade de dados não é mais um tema “de TI”, e sim de estratégia corporativa. Na Inditex (Zara), o CEO destaca que a combinação entre tecnologia de ponta e o know-how das equipes é o motor da experiência do cliente, e que investimentos em logística e tecnologia vêm permitindo crescer receita ao mesmo tempo em que reduzem emissões, vendas +47% entre 2018 e 2024, com queda de 5% nas emissões totais e 88% nas emissões operacionais.

Esse tipo de resultado só é possível quando a empresa consegue confiar no que mede – do lead time ao footprint ambiental de cada peça. E isso começa no óbvio que muitas operações ainda negligenciam: uma ficha técnica bem feita, alinhada a um cadastro estruturado, gerida em um ambiente com governança (PLM).

A partir daí, a conversa sobe de nível:

• IA para prever demanda passa a operar sobre dados históricos consistentes;

• decisões de sortimento, grade e preço podem ser simuladas com menor risco;

• discussões de ESG se apoiam em números rastreáveis ao longo da cadeia.

É o mesmo raciocínio que leva um grupo como LVMH a investir anos na construção de uma plataforma de dados capaz de suportar IA generativa e agentes que ajudam a decidir desde sortimento de lojas até melhor recomendação para um cliente de alta joalheria. A diferença é que, no varejo de moda brasileiro, ainda há muito espaço para capturar ganho “simples”: só de organizar o ciclo de produto em um PLM especializado é possível reduzir atrasos, eliminar retrabalhos e liberar o time para decidir melhor, não só para procurar informação.

O que um CEO de moda deveria perguntar hoje sobre dados

Para quem está na cadeira de CEO, CFO, COO, Estilo, Planejamento ou Tecnologia, a discussão sobre qualidade de dados em moda passa menos por “qual sistema eu compro?” e mais por quais perguntas estou fazendo. Algumas delas:

• Em quais dados de produto eu posso confiar hoje?

  
  Se Estilo, Compras e Planejamento dão respostas diferentes, o problema não é de opinião é de governança.

• Onde vive a “verdade oficial” da minha coleção?

  
  Se a resposta é “em várias planilhas” ou “no ERP, mas cada área usa uma base paralela”, a empresa está perdendo dinheiro em silêncio.

• Qual é o impacto financeiro de eu melhorar a qualidade de dados em 10 pontos?

  
  Quando estudos apontam perdas de 15% a 25% da receita por dados ruins, cada ponto de melhoria vira margem recuperada.
  
  

• Minha ambição em IA está ancorada em dados que merecem ser amplificados?

  
  Antes de falar em algoritmos sofisticados, vale garantir que a casa está em ordem: cadastros, histórico e fluxo decisório.
  
  

Na uMode, acreditamos que PLM não é apenas uma ferramenta de produtividade. É a infraestrutura que permite que empresas de moda levem a sério a frase que tantos repetem: “queremos ser data driven”. Sem um ciclo de produto digitalizado, com dados confiáveis de ponta a ponta, qualquer ambição de IA, de ESG ou de crescimento sustentável fica em cima de terreno instável.

Qualidade de dados não é um luxo tecnológico. É o novo básico para competir no nível em que os CEOs de moda querem jogar.