Czy da się prognozować sprzedaż w branży fashion?

Replenishment i prognozowanie zapotrzebowania w branży fashion są obarczone wieloma wyzwaniami – dużą zmiennością trendów, krótkim cyklem życia produktów, długimi lead time’ami. Czy oznacza to, że zastosowanie w tych obszarach sztucznej inteligencji to misja skazana na porażkę? Nie, choć droga do osiągnięcia celów biznesowych poprzez AI nie zawsze jest oczywista.

Pobierz ebook

Fragment e-booka dla branży fashion o wyzwaniach i sposobach na zarządzanie zapasami z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

W środku
znajdziesz:

Najważniejsze wyzwania w branży fashion w kontekście prognozowania popytu i sprzedaży

Wśród nich m.in. wyróżniamy zmienność modowych trendów, sezonowość, problem przesunięć międzysklepowych oraz długie lead time’y.

Sposoby na poprawę jakości prognoz przy jednoczesnej automatyzacji

Choć prognozowanie przyszłych zdarzeń biznesowych w środowisku fashion nie należy do najłatwiejszych, to ma biznesowe uzasadnienie. Sztuczna inteligencja i Machine Learning radzą sobie z częstymi zmianami kolekcji i nadchodzącymi trendami w modzie.

Strategie replenishmentu w branży fashion

Dzięki zaawansowanej analizie danych możliwe jest lepsze przewidywanie popytu w danym kanale, a także dynamiczne alokowanie towarów w ramach różnych kanałów. Dla przykładu: obserwując znaczący wzrost sprzedaży w kanale online, przesuwamy do niego towar zarezerwowany początkowo na kanał offline.

Przeczytaj więcej!

Kliknij i pobierz e-book (w formacie PDF), by dowiedzieć się więcej na temat tego, jak AI i ML wspierają branżę fashion w osiąganiu przewagi konkurencyjnej.

Najważniejsze wyzwania w branży fashion w kontekście prognozowania popytu i sprzedaży

Sposoby na poprawę jakości prognoz przy jednoczesnej automatyzacji

Strategie replenishmentu w branży fashion

Dołącz do naszego newslettera

Umów rozmowę z Julitą Ziółek