Ti sei mai perso tra migliaia di fogli di calcolo mentre cercavi la previsione migliore per la domanda dei tuoi prodotti? Hai mai sentito parlare dei numerosi benefici delle soluzioni di previsione probabilistica basate sui dati?
Cos'è la previsione e qual è la differenza tra l'approccio basato sull'istinto umano e le soluzioni avanzate basate sui dati?
Per i mercati e le industrie, il termine “previsione” significa “predizione di un possibile esito o stato futuro di qualcosa”. L'approccio statistico tradizionale nel retail implica un lavoro manuale considerevole e si basa principalmente sull'istinto umano. I pianificatori che gestiscono ampie collezioni e un gran numero di negozi sono costretti a semplificare la realtà, facendo affidamento su cluster, medie o mediane, che spesso portano a un eccesso di stock di prodotti a lenta rotazione e a grandi negozi e/o a una carenza di stock di best seller e piccoli negozi ad alta performance. Un pianificatore supportato da una piattaforma avanzata basata sui dati, invece, può prendere decisioni a un livello più granulare, garantendo equità tra la rete dei negozi, risparmiando tempo e concentrandosi su compiti a valore aggiunto.
L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning hanno trasformato la Pianificazione e il Merchandising nel Retail da un processo stressante e ad alto rischio di errore in un metodo efficace e agile per aumentare la produttività e la sostenibilità, specialmente quando applicati a una domanda di mercato instabile e volatile.
L'Intelligenza Artificiale simula essenzialmente il processo di intelligenza umana tramite sistemi e macchine informatiche, includendo un costante aggiustamento ai nuovi input per svolgere compiti e attività meglio di quanto farebbe un essere umano. D'altra parte, il Machine Learning è un ramo dell'Intelligenza Artificiale e della scienza informatica che imita il processo di apprendimento umano attraverso l'analisi continua di grandi volumi di dati e algoritmi.
L'innovazione digitale nella Pianificazione Retail diventa estremamente più efficace per l'intera catena di approvvigionamento quando AI e ML, insieme a deep learning, analisi dei dati e modellazione predittiva, sono applicati alla previsione della domanda di mercato. Perché? Perché offre alle organizzazioni la possibilità di prevenire e prevedere cambiamenti anziché reagire a un evento già avvenuto, derivando così nuove strategie aziendali e massimizzando le performance.
Perché l'analisi probabilistica della domanda di mercato è essenziale nell'industria della moda Per comprendere appieno perché la previsione della domanda di mercato basata sui dati riveste un ruolo cruciale per le aziende che operano nel settore moda, è necessario evidenziare il contesto in cui esse operano e le sfide che affrontano attualmente.
La responsabilità etica di “fare di più con meno” è la chiave della strategia aziendale che considera la scarsità attuale delle risorse naturali. Gli ultimi anni – e il choc globale causato dalla pandemia di COVID-19 – hanno riprioritizzato i valori aziendali e accelerato la trasformazione profonda nel settore moda, portando a un aumento della domanda di prodotti e approcci di produzione sostenibili. “Zero waste” deve essere un risultato e non più un obiettivo impalpabile fissato da qualche parte; la sostenibilità ha smesso di essere un concetto aleatorio, diventando una parte attiva delle strategie aziendali quotidiane.
In un contesto così complesso e sfidante, tecnologie avanzate come l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning stanno aiutando i rivenditori e i marchi di moda a integrare la sostenibilità all'interno della loro catena di approvvigionamento. Tali tecnologie non solo automatizzano processi manuali, noiosi o ripetitivi riducendo errori umani e inefficienze, ma permettono anche alle aziende di prendere decisioni di acquisto e allocazione più informate, specifiche e basate sui dati. Infatti, se usate in modo efficiente, AI e ML possono ridurre l'inventario del 25%-30%, mantenendo lo stesso o anche un maggior numero di vendite.
Ecco come la previsione probabilistica della domanda aiuta concretamente i rivenditori: fornendo tutti i dati necessari per valutare possibili orizzonti futuri e definire quale sia il più probabile. Ad esempio, i nuovi sistemi basati sulla scienza dei dati possono ora calcolare la probabilità che ogni codice SKU (codici SKU sono essenziali per il controllo e la gestione dell'inventario) venga venduto attraverso diversi canali e località, considerando vincoli aziendali come la merce visiva, la capacità, i tempi di consegna e i costi operativi.
L'analisi probabilistica comporta un profondo cambiamento nell'approccio aziendale, accettando l'incertezza e accettando che praticamente tutto può succedere. In questo modo, le aziende possono diventare più resilienti e reattive ai cambiamenti e alle evoluzioni improvvise nella domanda del mercato e, in termini pratici, perdere meno vendite rispetto a prima mentre acquistano di meno.
Permettendo tale cambiamento di mentalità e processo operativo, l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning possono aiutare efficacemente e rapidamente i rivenditori di moda a raggiungere la stabilità operativa post-pandemia, necessaria per rimanere competitivi, redditizi e per ottenere un alto livello di fedeltà dei clienti.
Nextail: La piattaforma intelligente per il merchandising retail creata da rivenditori per rivenditori
Per guidare i clienti del settore moda nel loro percorso verso una trasformazione digitale di successo, Syscons Interactive ha avviato una partnership strategica con Nextail, la piattaforma intelligente leader per il merchandising retail. Questa soluzione all'avanguardia, sviluppata da esperti del retail, offre decisioni agili e basate sui dati per supportare la crescita omnicanale in un mercato volatile, incerto, complesso e ambiguo (VUCA).
Le aziende di moda che investono nell'ascolto dei propri dati e nell'automazione delle decisioni possono evitare meglio l'uso eccessivo delle risorse. Questo approccio consentirà loro di adottare pratiche più sostenibili come l'acquisto in stagione e l'allocazione localizzata, aiutandole a raggiungere vendite e margini più elevati. Nextail è una piattaforma modulare basata su cloud che consente ai rivenditori e ai marchi di vendere di più con meno stock, grazie alla previsione della domanda iper-locale e all'automazione dei processi agili. I motori di previsione e ottimizzazione della domanda di Nextail superano le limitazioni dei sistemi tradizionali, anticipando una domanda robusta al livello più basso di granularità (SKU-Negozio/Canale) per massimizzare la probabilità di vendita di ogni prodotto, minimizzando al contempo i livelli di inventario e gli esaurimenti. Nextail raggiunge questi risultati sfruttando modelli di deep learning all'avanguardia per prevedere la domanda, decidere dove ogni prodotto deve essere posizionato in una rete retail in un dato momento per una maggiore probabilità di vendita, e identificare prodotti simili. Inoltre, col passare del tempo e con l'aumento dei dati che gli algoritmi di Nextail possono "allenare", diventano sempre più intelligenti.
La piattaforma Nextail calcola milioni di scenari per ogni singolo SKU, in millisecondi, e considera tre diversi tipi di dati per una visione a 360 gradi della domanda: i dati propri di un rivenditore per migliaia di prodotti, negozi e canali; i dati generati da Nextail (es. attributi dei prodotti, curve delle taglie, comparabili, ecc.); e i dati esterni (es. modelli stagionali, previsioni meteorologiche, ecc.). In conclusione, la stessa tecnologia che rende i rivenditori più agili, reattivi e efficienti in termini di costi di fronte ai cambiamenti della domanda, è quella che aiuta a promuovere la sostenibilità della moda evitando una produzione eccessiva e sprechi.
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