Construir un negocio basado en datos ya no es una tendencia, sino una necesidad. La regla de que los datos son dinero nuevo también funciona en el comercio retail. Al fin y al cabo, el análisis avanzado de datos mediante IA permite automatizar y optimizar los procesos de la cadena de suministro. ¿Cuál es el resultado? Aumento de las ventas y reducción de los gastos. Esto puede verse en la industria de la moda, que afronta muchos retos en el pronóstico de la demanda y la planificación de pedidos.
Según Statista, el mercado de la moda en Polonia tendrá unos ingresos de 15.600 millones de dólares en 2023. Se estima que el mercado crecerá a un ritmo anual del 6,05% (CAGR 2023-2027), y que el segmento del comercio electrónico desempeñará un papel importante en este crecimiento. Estas métricas confirman el fuerte potencial de una industria impulsada por la digitalización y las nuevas tecnologías. Sin embargo, lo que crea incertidumbre son los ecos de la pandemia y la ruptura de las cadenas de suministro, así como los retos diarios de la predicción de la demanda, la planificación de la producción y el abastecimiento de las tiendas.
¿Es posible pronosticar las ventas y la demanda en la industria de la moda?
La dificultad de pronosticar futuros acontecimientos comerciales se deriva directamente de la naturaleza específica de la industria de fast fashion. Los rápidos cambios en las tendencias, los cortos ciclos de vida de los productos estacionales y los largos plazos de entrega suelen quitar el sueño a los planificadores de la demanda. Al mismo tiempo, la fuerte presión competitiva y las elevadas expectativas de los clientes motivan la búsqueda de soluciones que agilicen una parte esencial del proceso de planificación de pedidos, reduzcan o incluso eliminen los errores de pronóstico de la demanda y las decisiones erróneas basadas en la intuición y no en los hechos.
Aquí es donde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático vienen al rescate. El potencial de la analítica avanzada de datos puede utilizarse, entre otras cosas, para optimizar la cadena de suministro y la gestión del reabastecimiento, pronosticar las ventas y la demanda, y generar planes de producción y pedidos a los proveedores.
El camino para alcanzar los objetivos de negocio a través de la IA no siempre es obvio. En la industria de la moda, con la ayuda de datos históricos, podemos tener en cuenta tendencias recurrentes, patrones o cortes que han sido más populares en una tienda o canal de venta concreto. La clave, sin embargo, es recopilar datos con diligencia, ya que es ahí donde se encuentran las respuestas a muchas preguntas.
Michał Koziara, CEO 3Soft S.A. y cofundador de la plataforma Occubee
La falta de datos históricos, un reto para la elaboración de pronósticos
¿Y si no disponemos de datos históricos? Esta situación afecta a muchos minoristas de moda y es consecuencia de los frecuentes lanzamientos de nuevos productos y colecciones. En este caso, los pronósticos generados a partir de datos históricos de productos similares pueden ser una solución. Por ejemplo, la IA puede estimar lo popular que será un producto con un corte determinado, basándose en las ventas históricas de productos con el mismo corte.
El segundo aspecto es la recopilación de datos en cuanto se lanza un producto, lo que permite a los algoritmos de IA empezar a trabajar casi de inmediato. La recopilación de datos de ventas sobre la marcha permite a los modelos de aprendizaje profundo aprender rápidamente e influir en la calidad de los pronósticos tan pronto como el producto aparece en las estanterías de las tiendas.
Transferencias entre tiendas y problemas de disponibilidad en tienda
La escasez de existencias y los traslados entre tiendas también son un reto para la industria de la moda.
En la industria de la moda, el objetivo es lograr una situación en la que se garantice una alta disponibilidad en las tiendas donde hay una gran demanda. Con la ayuda de los pronósticos, podemos alcanzar esta situación. El retailer tiene entonces la oportunidad de vender al cliente la mercancía que busca, sin enviarle a otras tiendas ni invitarle a volver después de que el producto se haya llevado del almacén a la tienda. De este modo, se neutraliza el riesgo de pérdida de ventas.
Michał Koziara, CEO 3Soft S.A. y cofundador de la plataforma Occubee
Ventas online y offline: ¿cómo gestionar las existencias?
Actualmente, el principal objetivo de las estrategias comerciales de los minoristas es desarrollar el canal en línea. Sin embargo, operar en un entorno omnicanal significa que los minoristas se enfrentan a un dilema: ¿cuántos productos asignar al canal online y cuántos al canal offline? En el enfoque tradicional, esta asignación se realiza sobre la base de proporciones definidas «rígidamente». Pero entonces no es raro que haya un exceso de existencias en un canal y una falta de existencias en otro para el mismo producto.
Con el análisis avanzado de datos, es posible predecir mejor la demanda de un canal determinado y asignar dinámicamente los productos entre canales. Por ejemplo: tras observar un aumento significativo de las ventas en el canal online, los modelos de aprendizaje automático sobre la marcha harán que los productos reservados inicialmente para el canal offline pasen a éste.
Los datos como fuente de ventaja competitiva
El análisis de datos con inteligencia artificial en la industria de la moda permite pronosticar las ventas a nivel de tienda y de producto, así como captar la variabilidad a lo largo del tiempo. Además, al comparar los pronósticos de ventas y las existencias en tienda, es posible predecir cuándo las existencias en tienda caerán a un nivel que provoque una escasez de productos antes de que se produzca dicha caída. Se gana tiempo y, por tanto, la oportunidad de reponer productos en las tiendas y, en consecuencia, evitar que se produzcan rupturas de existencias, lo que, en última instancia, contribuye a aumentar las ventas.
Aunque pronosticar la demanda en la industria de la moda no es lo más fácil, tiene sentido desde el punto de vista del negocio. La alta competitividad y las crecientes exigencias de los clientes hacen que las empresas necesiten desarrollarse hoy con un espíritu basado en los datos para mantener su posición en el mercado en el futuro. Cabe destacar que esto no sólo se aplica a las grandes empresas. Gracias a soluciones SaaS como Occubee, los minoristas medianos y en crecimiento también pueden beneficiarse del poder de la inteligencia artificial.
Michał Koziara, CEO 3Soft S.A. y cofundador de la plataforma Occubee
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