L’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI), in particolare del Machine Learning Time Series e del Deep Learning, sta cambiando il modo in cui i negozi del fashion pianificano i loro processi di delivery. Grazie a queste tecnologie, i negozi possono prevedere la domanda futura per i loro prodotti e organizzare i processi di delivery in modo più efficiente, riducendo gli sprechi e aumentando la soddisfazione dei clienti.
Il Machine Learning Time Series è un tipo di algoritmo di AI che utilizza dati storici per prevedere i valori futuri. Nel fashion, questo tipo di algoritmo può essere utilizzato per prevedere la domanda futura per un particolare prodotto. Ad esempio, utilizzando i dati storici di vendita di una giacca in un particolare negozio, l’algoritmo di Machine Learning Time Series può prevedere la domanda futura per quella tipologia di giacca in base a diversi fattori, la media del clima nella location del negozio, le tendenze moda emergenti, trend prodotti, colori moda, tessuti, il cluster dei propri profili clienti, …
l Deep Learning è un algoritmo di AI che si basa sull’utilizzo di una rete neurale artificiale per apprendere autonomamente dai dati e creare connessioni tra di essi, senza la necessità di un controllo diretto.
CV (Computer Vision) è una tecnologia di riconoscimento delle immagini che è utilizzata per semplificare e velocizzare i processi di gestione e riconoscimento dei prodotti nel settore del fashion. Grazie alla sua capacità di analizzare le immagini in modo automatico, la CV migliora l’efficienza e la precisione della classificazione dei prodotti, facilitando l’identificazione delle caratteristiche visive dei prodotti come forma, tessuto, colore e stile. In questo modo, si ottimizza la gestione dei dati e l’analisi delle informazioni, migliorando l’efficacia e la produttività delle attività legate al fashion.
In combinazione, questi tipi di algoritmi sono utilizzati per prevedere la domanda futura per un particolare prodotto, organizzare i processi di delivery in modo più efficiente e migliorare la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, un negozio di abbigliamento utilizza l’algoritmo di Machine Learning Time Series per prevedere la domanda futura per una particolare giacca e l’algoritmo di Deep Learning per identificare i modelli e i colori emergenti. In questo modo, la logistica può organizzare il processo di delivery in modo efficiente, garantendo che la giacca sia disponibile nel momento giusto e con il modello e il colore preferito dai clienti.
HS RGDP (Reengineering General Distribution Process)
Aziende che utilizano la nostra piattaforma HS RGDP hanno potuto riscontrare, attraverso l’analisi diretta dei KPI, che l’impiego dell’AI ha portato ad un reale aumento delle quote di vendita, specie prima dei saldi. Questo fattore rappresenta un elemento cruciale per la redditività del negozio, in quanto in tale periodo i prodotti vengono venduti al prezzo pieno con un alto margine di profitto, e allo stesso tempo si riducono “Sales Lost” le perdite di opportunità di vendita dovute a prodotti non assortiti correttamente per colori e taglie (ad esempio, mancanza di prodotti in taglie particolari).
L’attivazione della piattaforma HS RGDP è un processo relativamente veloce, poiché la fase di training richiede l’analisi dei dati storici, l’analisi delle foto dei prodotti per il riconsocimento e la clustrerizzazine (CV activities ), la configurazione dei multi-layer, compresi i trend di mercato e altri parametri caratteristici dell’azienda e della tipologia di prodotto.
La fase di setup è rapida grazie alla nostra vasta e lunga esperienza nell’ottimizzazione degli algoritmi di AI, specificatamente per il settore della fashion e del retail.
Principali processi di intervento della piattaforma AI:
1. MSDP (Master Seasonal Delivery Plan) for Fashion Products Based on Sales Forecasting – Questo processo determina il master plan delle consegne stagionali ai punti vendita, fornendo informazioni sulla tipologia / famiglie di prodotti, le quantità e i lotti e il periodo di consegna previsto.
2. RSD (Rebalancing Stock Delivery) – Grazie alla nostra piattaforma di AI predittiva, il processo di determinazione delle quantità da riassortire ai negozi può diventare quasi giornaliero. La piattaforma genera in modo autonomo la picking di spedizione e il timing di riassortimento, il tutto collegato e integrato con ERP aziendale via API.
3. RD (Rebalancing Demand) – La nostra piattaforma di AI predittiva è in grado di analizzare in modo preciso e costante i livelli di stock di magazzino e dei negozi, calcolando in anticipo il possibile esaurimento dei prodotti e fornendo informazioni utili per prevenire la perdita di vendite. Utilizzando algoritmi avanzati suggerisce in tempo reale gli ordini di riassortimento da inviare ai fornitori. Questo processo automatico di predizione e riassortimento aiuta a migliorare l’efficienza e l’accuratezza del processo di gestione degli stock
La nostra piattaforma HS RGDP non si limita alla previsione della domanda e alla gestione delle consegne stagionali e quelle periodiche, ma copre l’intero spettro di processi e funzioni necessari per ottimizzare la gestione dei prodotti moda. Sappiamo che ogni azienda ha processi organizzativi diversificati e personalizzati, ed è per questo che offriamo soluzioni su misura per ogni cliente.
Contattateci per scoprire come la nostra piattaforma AI può aiutare la vostra azienda a ottenere un vantaggio competitivo nel mercato del fashion. Siamo disponibili ad offrirvi una spiegazione dettagliata dell’opportunità e del valore aggiunto che la nostra piattaforma può fornirvi.
