Uwolnij potencjał swojego biznesu. Business Consulting w rozwiązaniach SaaS. Zapisz się na WEBINAR.
Michał Koziara - współtwórca Occubee - opowiada o palącym problemie branży fashion - braku historycznych danych sprzedażowych i zaznacza kluczową rolę produktów referencyjnych w kontekście prognozowania popytu i sprzedaży.
Przejdź do wideoModele Machine Learning wymagają historii sprzedaży. Muszą być trenowane, a zatem muszą nauczyć się na danych historycznych, co wpływa na sprzedaż.
Definiowanie produktów podobnych jest istotnym elementem w kontekście prognozowania popytu i sprzedaży w branży fashion – w przypadku nowych kolekcji i nowych produktów w ofercie istotna jest wiedza, w jaki sposób będzie kształtować się ich sprzedaż w poszczególnych punktach sprzedaży.
W branży fashion warto klasyfikować produkty i określać zbiór ich cech. Zbiór cech dla produktów sprzedawanych w poprzednich sezonach i zbiór cech dla produktów nowych w ofercie może być analizowany przez modele ML, co pozwala zidentyfikować faktyczne relacje między produktami.
