00:00:07 Einführung in die fashion supply chain der Modeindustrie.
00:00:34 Traditioneller Ansatz der Modeindustrie.
00:01:33 Produktlebenszyklus in der Modeindustrie.
00:03:49 Probleme im Versand und in der Bestandsverwaltung.
00:06:36 Ultra-fast fashion und die Rolle der Quantitative Supply Chain.
00:08:01 Entscheidungsfindung und Automatisierungspotenzial.
00:10:12 Automatisierung in der Produktion der Modeindustrie.
00:13:36 Lagerhaltung, Transport, Verkauf in der Mode.
00:13:53 Preiselastizität, Lagerliquidation, Kundenverhalten.
00:15:18 Preisentscheidungen mittels supply chain Optimierung.
00:16:25 Wasserfallprozess und Vorteile einer stabilen Versorgung.
00:18:08 Umgang mit Nachfragespitzen und Einfluss von Prominenten.
00:20:47 Probabilistische Vorhersage und Risikoanpassung.
00:23:01 Echtzeit-Bestandsverwaltung, Zukunft des sozialen Einflusses.
Zusammenfassung
In einem Interview diskutiert Joannes Vermorel, Gründer von Lokad, die supply chain challenges in der Modeindustrie und den Wert eines quantitativen Ansatzes. Vermorel kritisiert das traditionelle Wasserfall-System der Branche und hebt die Komplexitäten bei der Verwaltung von Produktlebenszyklen, Distribution und Lagerliquidation hervor. Er betont die Bedeutung von Automatisierung, softwaregetriebenen Prozessen und einer End-to-End-Optimierung, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und die Durchlaufzeiten zu verkürzen. Vermorel schlägt außerdem vor, zu probabilistischer Vorhersage überzugehen, einen schrittweisen Übergang zwischen den Saisons zu vollziehen und auf kleine, häufige Lieferungen zu setzen. Er erkennt den Einfluss der sozialen Medien auf die Branche an, weist jedoch darauf hin, dass viele Modeunternehmen Schwierigkeiten haben, Echtzeitübersichten über ihre Lagerbestände aufrechtzuerhalten oder Interaktionen mit Prominenten vorherzusagen.
Erweiterte Zusammenfassung
In diesem Interview zwischen Kieran Chandler, dem Moderator, und Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, dreht sich die Diskussion um die supply chain Herausforderungen in der Modeindustrie und den Wert eines quantitativen Ansatzes. Das Interview beginnt damit, dass der Moderator ein Zitat von Edith Head zur Bedeutung des Kleidens anführt und den erheblichen Wert der globalen Modeindustrie anerkennt.
Vermorel, ein Spezialist für supply chain Optimierung, geht auf den traditionellen Ansatz ein, der in der Modeindustrie verwendet wird. Er stellt fest, dass die Branche nach dem Konzept der Kollektionen arbeitet, wobei in der Regel vier pro Jahr veröffentlicht werden. Jeder Prozess, von Merchandising und Einkauf bis hin zum supply chain Management, ist ein gigantisches Wasserfall-System. Dieses System beginnt mit der Zusammenstellung des Sortiments und endet mit dem Verkauf zur Liquidation des restlichen Inventars, um Platz für die nächste Kollektion zu schaffen.
Vermorel erklärt den typischen Produktlebenszyklus in der Modeindustrie und hebt die damit verbundenen Herausforderungen hervor. Jede Kollektion beinhaltet die Einführung von neuen Produkten, was ein ausgewogenes Verhältnis erfordert, um eine Überversorgung eines bestimmten Marktsegments zu vermeiden. Die Mengen, die bei den Lieferanten bestellt werden sollen, die sich oft in weit entfernten Ländern befinden, müssen weit im Voraus des Startdatums der Kollektion festgelegt werden. Die Lieferanten fertigen dann die Waren, die rechtzeitig zum Start der Kollektion eintreffen müssen.
Weitere Komplikationen ergeben sich durch eine Vielzahl nichtlinearer Einschränkungen. Zum Beispiel können Lieferanten Mindestbestellmengen festlegen (z. B. mindestens 300.000 Meter Stoff pro Farbe), was gleichzeitig mehrere Produkte betrifft. Nachdem die Waren gefertigt wurden, erfolgt der Versand, der zusätzliche nichtlineare Einschränkungen mit sich bringt, wie etwa die maximale Kubikmeterzahl, die in einem Container zulässig ist. Vermorel erwähnt die Möglichkeit, einige Produkte per Luftfracht zu versenden, trotz der höheren Kosten, um deren rechtzeitiges Eintreffen zu beschleunigen, wenn dies erforderlich ist.
Vermorel geht zunächst auf die Balance ein, die bei der Verteilung der Produkte an die Geschäfte erforderlich ist. Zu viele Einheiten auf einmal können das Personal überfordern, während zu wenige Einheiten die Präsentation einer neuen Kollektion behindern können. Ziel ist es, einen optimalen Lagerbestand in zentralen Lagerhäusern aufrechtzuerhalten, um der dynamischen Nachfrage gerecht zu werden. Wird diese Balance nicht erreicht, kann es dazu führen, dass einige Geschäfte Ausverkauft sind, während andere einen Überschuss desselben Produkts haben. Er erwähnt auch das Problem der Umverteilung von Inventar zwischen Geschäften, was für preiswerte Modemarken oft zu teuer ist. Anschließend geht er auf Ausverkaufsaktionen zum Ende des Lebenszyklus ein, die dazu dienen, überschüssiges Inventar zu liquidieren und Platz für neue Kollektionen zu schaffen.
Das Gespräch wendet sich dann dem Trend der Ultra-fast fashion zu, bei der die Vorlaufzeiten von nur einer Woche vom Design bis ins Regal reichen. Vermorel erklärt, dass die Reduzierung der Durchlaufzeiten eine Komprimierung von Verzögerungen erfordert, wobei hier die Quantitative Supply Chain eine bedeutende Rolle spielen kann. Er unterstreicht die Wichtigkeit von Automatisierung und softwaregetriebenen Prozessen, um die Entscheidungsfindung in Bezug auf Bestellmengen und andere kleine Entscheidungen zu beschleunigen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Unternehmen zeitraubende manuelle Schritte reduzieren.
Der Gründer von Lokad erörtert das Potenzial der supply chain Optimierung, um Modeunternehmen dabei zu unterstützen, Beschaffungsoptionen dynamisch zu bewerten. Dazu gehört, zu prüfen, ob es sinnvoll ist, mehr für eine schnellere Produktion zu zahlen oder teurere Versandoptionen zu wählen, um Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Vermorel betont die Bedeutung einer End-to-End-Automatisierung als Ausgangspunkt zur Verkürzung der Durchlaufzeiten.
Auf die Frage nach den Herausforderungen in der Produktion und der Rolle der Automatisierung macht Vermorel eine interessante Beobachtung. Die Mode- und Textilindustrie war eine der ersten, die durch die maschinelle Produktion während der Industriellen Revolution beeinflusst wurde. Dennoch ist die Branche aufgrund der Komplexität der Modeherstellung relativ manuell geblieben. Er weist darauf hin, dass, obwohl die Stoffproduktion automatisiert werden kann, modebezogene Aufgaben wie Zuschnitt und Nähen schwerer zu automatisieren sind.
Er verweist auf den stetigen Fortschritt in der Automatisierung von Lagern und die damit einhergehenden signifikanten Produktivitätssteigerungen. Allerdings, während die physischen Prozesse zunehmend automatisiert werden, wird der Teil der Angestellten, die numerische Entscheidungen zur Steuerung von Produktionseinheiten und Lagern treffen, zu einem dominanten Bestandteil des Workflows. Vermorel sieht die nächste Veränderung in der Automatisierung dieses Entscheidungsprozesses, während strategische Entscheidungen auf hoher Ebene, wie beispielsweise die Markenvision, weiterhin eine menschliche Note erfordern würden.
Vermorel beginnt damit, die gängige Praxis unter Modemarken zu diskutieren, das Inventar am Ende einer Kollektion über Verkaufsaktionen zu liquidieren. Dies erzeugt eine künstliche Nachfrage, die es dem Unternehmen ermöglicht, den Lagerbestand zu bereinigen. Er führt jedoch auch das Konzept ein, die Preise zu erhöhen, wenn ein Ausverkauf droht, was – auch wenn es einen Ausverkauf nicht verhindert – die Gewinnmargen verbessern könnte. Dieser Ansatz, so wertvoll er auch ist, stellt auch eine erhebliche Herausforderung dar, da Kunden Käufe möglicherweise in Erwartung von Rabatten verzögern. Diese Unvorhersehbarkeit des Kundenverhaltens ist einer der Gründe, warum Vermorel sich für eine quantitative supply chain Optimierung ausspricht. Er erklärt, dass ein automatisierter, datengetriebener Ansatz effizient bestimmen kann, ob der Preis eines Produkts angepasst werden sollte, wodurch der Bedarf an einer großen Belegschaft zur manuellen Preisüberwachung entfällt.
Er kritisiert ferner das Wasserfall-Modell, bei dem Lieferanten zu bestimmten Zeitpunkten im Jahr massive Bestellungen erhalten, was auf verschiedenen Ebenen der supply chain zu Stress führt. Dieses Modell führt dazu, dass Lagerhäuser und Geschäfte zu bestimmten Zeiten mit großen Warenströmen konfrontiert werden, was schwer zu bewältigen sein kann. Vermorel schlägt stattdessen einen schrittweisen Übergang zwischen den Saisons vor. Diese Strategie beinhaltet häufige, kleine Lieferungen, die für die supply chain leichter zu handhaben wären und den Bedarf an drastischen Rabatten zur Lagerbereinigung vermeiden würden.
Auf die Frage nach den Herausforderungen der Prognose in der Modeindustrie, insbesondere im Hinblick auf unvorhersehbare Nachfragespitzen, gibt Vermorel zu bedenken, dass solche “freak spikes” statistische Ausreißer sind und nicht genau vorhergesagt werden können. Er schlägt jedoch vor, zu probabilistischer Vorhersage überzugehen, die die Wahrscheinlichkeit solcher Ereignisse berücksichtigen kann. Er nennt ein Beispiel aus der Sportartikelindustrie, bei dem eine Marke T-Shirts in den Farben verschiedener Teams vorbereitet, die Logos jedoch erst nach Bekanntwerden des Meisterschaftsergebnisses aufdrucken lässt.
Vermorel diskutiert auch den Einfluss von sozialen Medien, wie Instagram, auf die Modeindustrie. Er betrachtet die Idee, dass Marken vorzeitig Artikel basierend auf erwarteten sozialen Medientrends lagern, als derzeit unpraktikabel und bezeichnet sie als “Science Fiction”. Trotz des Erfolgs einiger Marken mit Guerilla-Marketing-Taktiken stellt er fest, dass viele Modeunternehmen Schwierigkeiten haben, eine klare Echtzeit-Perspektive auf ihre Lagerbestände zu behalten, geschweige denn den Ausgang von Interaktionen mit Prominenten vorherzusagen.
Vollständiges Transkript
Kieran Chandler: Heute auf Lokad TV werden wir die supply chain Herausforderungen untersuchen, die diese Branche betreffen, und verstehen, warum ein quantitativer Ansatz bedeutet, dass man in einem sehr komplexen Markt einen Schritt voraus sein kann. Also, Joannes, ein guter Weg, diese Branche zu verstehen, besteht darin, einen Blick darauf zu werfen, wie sie derzeit operiert. Wie ist der traditionelle Ansatz, den diese Modeindustrien am Markt verfolgen?
Joannes Vermorel: Der traditionelle Ansatz orientiert sich im Wesentlichen am Konzept der Kollektionen. Man hat, sagen wir, vier Kollektionen im Jahr, und der gesamte Prozess, von Merchandising, Einkauf bis hin zum supply chain Management, ist ein gigantischer Wasserfall. Man beginnt mit der Zusammenstellung des Sortiments, ermittelt die benötigten Mengen, produziert und beschafft diese Mengen, transportiert sie, verteilt sie und wiederholt dann den Prozess mit der nächsten Kollektion. Es finden dann Verkaufsaktionen statt, um das übrig gebliebene Inventar zu liquidieren, sodass mit einer sauberen Basis derselbe Prozess erneut begonnen werden kann.
Kieran Chandler: Um das Problem ein wenig genauer zu veranschaulichen – ich weiß, dass es je nach Produkt und Marke variieren kann – wie sieht denn der typische Produktlebenszyklus für ein Modeprodukt aus?
Joannes Vermorel: Der typische Lebenszyklus beginnt mit dem Sortiment, in dem man seine Kollektion zusammenstellt. Die Herausforderung hierbei besteht darin, dass jede Kollektion neue Produkte einführt – zumindest bei einem erheblichen Prozentsatz der Produkte. Einige Produkte können von einer Kollektion zur nächsten wiederholt werden, aber das sollte über viele Jahre hinweg nicht der Fall sein, sonst wäre es nicht mehr wirklich Mode. Man beginnt also mit dem Sortiment und muss darauf achten, dass es nicht zu einem Überangebot an Produkten für ein Marktsegment kommt, das im Vergleich zur vorhandenen Nachfrage zu klein ist.
Danach müssen Sie die Mengen ermitteln, die Sie bei Ihren Lieferanten bestellen, die sich typischerweise in relativ fernen Ländern befinden. Wenn wir über die Versorgung der europäischen oder nordamerikanischen Märkte sprechen, wird in der Regel in Asien, Osteuropa oder Südamerika produziert. Sie müssen weit im Voraus planen, verglichen mit dem Startdatum Ihrer Kollektion, um Bestellungen bei Ihren Lieferanten aufzugeben, die mit der Fertigung der Waren beginnen werden. Sie müssen den Produktionszeitraum Ihrer Lieferanten berücksichtigen, damit die Artikel rechtzeitig ankommen.
Die große Herausforderung besteht darin, dass man beim Sortiment einzelweise denken kann, doch sobald man in die Phase kommt, in der man Bestellungen bei seinen Lieferanten aufgeben muss, gibt es tonnenweise nichtlineare Einschränkungen, wie beispielsweise Mindestbestellmengen. Ein Lieferant könnte sagen, dass man nur eine Bestellung aufgeben kann, wenn man mindestens 300.000 Meter Stoff pro Farbe bestellt. Das ist eine Art nichtlineare Einschränkung, die viele Produkte gleichzeitig betrifft.
Anschließend werden die Waren, sobald sie produziert wurden, an Sie versandt – dies ist die nächste Phase. Es gibt weitere nichtlineare Einschränkungen, wie etwa die maximal zulässigen Kapazitäten von Containern. Sie müssen Ihre Sendungen optimieren, um den Containerplatz bestmöglich auszunutzen. Sie können auch entscheiden, einige Produkte per Flugzeug statt per Schiff zu versenden. Dies ist zwar kostenintensiver, aber in der Regel sinnvoll, einen kleinen Anteil per Luftfracht zu verschicken. Die Idee dahinter ist, dringlichere Artikel per Luftfracht zu befördern.
Und dann kommen die Artikel in Ihren Lagern an, und Sie beginnen darüber nachzudenken, sie an Ihre verschiedenen Vertriebskanäle zu verteilen. Je nach Situation, nehmen wir zum Beispiel den Fall, dass die Marke eigene Geschäfte besitzt. In diesem neuen
Kieran Chandler: Wie viele Einheiten an jedes Geschäft versendet werden sollen, birgt viele nichtlineare Herausforderungen. Wenn zu viele Einheiten auf einmal geschickt werden, kann das Personal überfordert sein, und das Geschäft gerät eine Woche lang in Unordnung, bis alles ausgepackt ist. Andererseits, wenn nicht genug versendet wird, kann das Personal keine ansprechende Präsentation für die nächste Kollektion gestalten. Wie balanciert man all diese Faktoren?
Joannes Vermorel: Man muss viele Dinge ausbalancieren, und es ist wichtig, in den zentralen Lagern gerade so viel Bestand vorzuhalten, dass man dynamisch auf die Bedürfnisse der Geschäfte oder verschiedener Vertriebskanäle reagieren kann. Wenn dies nicht sorgfältig gehandhabt wird, kann es passieren, dass einige Geschäfte ausverkauft sind, während andere einen Überschuss desselben Produkts haben. Leider ist es in der Modebranche – sofern man nicht sehr teure Produkte verkauft – in der Regel zu kostspielig, Inventar von Geschäft zu Geschäft umzuverteilen. Deshalb dienen Verkaufsaktionen dazu, überschüssiges Inventar zu liquidieren und Platz für die nächste Kollektion zu schaffen.
Kieran Chandler: Ein weiterer Trend, den der Markt derzeit sieht, ist Ultra-fast fashion, bei der die Vorlaufzeiten zwischen Design und Regal in nur einer Woche liegen. Wie können wir es schaffen, solch kurze Vorlaufzeiten zu realisieren, und welche wesentlichen Herausforderungen gilt es dabei zu bewältigen?
Joannes Vermorel: Um Fast Fashion zu erreichen, müssen Sie alle im Prozess involvierten Verzögerungen verkürzen. Lösungen der die Quantitative Supply Chain können dabei sehr hilfreich sein. Zunächst können Sie die Zeit reduzieren, die benötigt wird, um Entscheidungen über Bestellmengen zu treffen. Anstatt Wochen darauf zu warten, dass Ihr Einkaufsteam entscheidet, können Sie einen softwaregesteuerten Prozess einsetzen, der auf Grundlage des neuesten Sortiments, historischer Daten und statistischer Analysen noch am selben Tag optimierte Einkaufsentscheidungen generiert.
Dieselbe Vorgehensweise kann auch auf andere kleinere Entscheidungen angewendet werden. Ein großer Teil der Verzögerungen in der Vorlaufzeit entsteht durch die Zeit, die Menschen benötigen, um Entscheidungen zu treffen, sowie durch die manuellen Schritte im Prozess. Hier besteht eine bedeutende Chance für Automatisierung und intelligente Entscheidungsfindung, um diese Verzögerungen zu reduzieren.
Wenn Sie eine durchgehende Automatisierung und Berechnung implementiert haben, können Sie beginnen, Optionen in Betracht zu ziehen, die die Vorlaufzeiten weiter verkürzen. Zum Beispiel könnten Sie sich entscheiden, in Osteuropa oder in der Türkei zu produzieren anstatt in Asien, selbst wenn es teurer ist, da das Produkt so schneller nach Westeuropa gelangt. Um diese Entscheidung zu treffen, benötigen Sie ein System, das Ihnen anzeigt, wann es sich lohnt, mehr für eine schnellere Produktionszeit zu bezahlen. Dieselbe Logik kann auch auf Transportoptionen angewendet werden.
Kieran Chandler: Wann immer Sie etwas haben, das per Schiff transportiert werden kann, gibt es die teurere Option, es per Flugzeug zu transportieren. Und wieder läuft alles darauf hinaus, eine Logik zu haben, die das Arbitrage zwischen den beiden ermöglicht. Sie erwähnten das Wort “Automatisierung.” Lassen Sie uns nun aus der Produktion-Perspektive sprechen. Uniqlo hat kürzlich bekanntgegeben, dass sie in einem ihrer Lagerhäuser Automatisierung einsetzen. Was sind die wirklichen Produktionsherausforderungen, die Sie in dieser Branche sehen, und wie können Sie sich vorstellen, dass die Automatisierung dies verändert?
Joannes Vermorel: Es ist interessant, denn Textilien – ich würde sagen, Mode und Textilien bis zu einem gewissen Grad – waren eine Branche, die zu Beginn der Industriellen Revolution stand. Es war eine der ersten Branchen, die durch mechanische Produktion wirklich beeinflusst wurde. Es ist also bemerkenswert, dass sie ganz am Anfang dabei waren. Aber was passiert, ist, dass, obwohl die Herstellung von Stoffen stark automatisiert werden kann, die Mode selbst, besonders wenn es um Zuschnitt, Nähen und alles Weitere geht, schwer in hohem Maße automatisiert werden kann. Diese Branche bleibt also in gewisser Weise relativ manuell, insbesondere im Vergleich zur Automobilherstellung, wo die Anlagen buchstäblich gigantische Maschinen sind, die mit sehr wenig menschlicher Intervention arbeiten.
Nichtsdestotrotz schreitet die Automatisierung voran, und insbesondere in den Bereichen Logistik und Lagerautomatisierung macht sie erhebliche Fortschritte. Zum Beispiel kündigte La Redoute, ein seit einem Jahrhundert bestehendes Modeunternehmen in Frankreich, vor einigen Jahren an, dass ihr neues Lager in Bezug auf den Versand zwanzigmal produktiver sei als das alte. Es gibt also eine stetige Steigerung der Produktivität, und was interessant ist, ist, dass wir nun einen Punkt erreichen, an dem verhältnismäßig viele Menschen als Sachbearbeiter fungieren, die all diese numerischen Entscheidungen treffen müssen, um alle Produktionseinheiten und Lagerhäuser zu steuern und den Arbeitsfluss aufrechtzuerhalten.
Weil der physische Prozess immer besser und täglich automatisierter wird, bedeutet das, dass der Anteil der Menschen, die als Sachbearbeiter all diese Mengenentscheidungen treffen müssen, nicht nur hinsichtlich der Mitarbeiterzahl, sondern auch in Bezug auf Verzögerungen dominanter wird. Und die nächsten Veränderungen werden im Wesentlichen darin bestehen, die Automatisierung auch auf den Entscheidungsprozess zu übertragen. Ich spreche nicht von hochrangigen strategischen Entscheidungsprozessen, wie beispielsweise der Vision für Ihre Marke, die vollständig den Menschen vorbehalten bleiben. Aber ich meine, täglich Mikrounterentscheidungen bei zigtausenden SKUs zu treffen.
Kieran Chandler: Wir haben also ein wenig über Produktion, Lagerhaltung und Transport gesprochen. Ich denke, das letzte Puzzleteil ist der Endverbraucher und der eigentliche Verkaufsprozess. Ein großer Teil der Modebranche betrifft den Verkauf, Promotions und Preiselastizität. Wie wirkt sich das auf die Abläufe aus?
Joannes Vermorel: Die Preiselastizität ist der Hauptmechanismus, durch den Modemarken am Ende einer Kollektion ihr Inventar durch Verkäufe liquidieren, wodurch die Nachfrage gesteigert und das Inventar abgebaut wird. Interessanterweise können Sie denselben Mechanismus auch umgekehrt nutzen, was bedeutet, dass, wenn Sie auf einen Lagerengpass zusteuern, es keinen Sinn macht, sich zu beeilen, diesen herbeizuführen. Sie können den Preis ein wenig erhöhen und dennoch später den Lagerengpass erreichen, wobei Sie eine bessere Marge bei diesen Produkten erzielen. Die Preiselastizität ist ein interessanter Mechanismus. Gleichzeitig ist es ein sehr herausfordernder Mechanismus, weil das Problem darin besteht, dass wenn Sie am Ende jeder Kollektion einen massiven Ausverkauf durchführen, sich Ihre Kunden daran gewöhnen, sodass sie ihre Kaufentscheidung bis zum letzten Moment aufschieben, weil sie den Ausverkauf erwarten. Das ist sehr knifflig, und erneut kann Ihre Intuition in die Irre führen. Auch hier wäre ein quantitativer Ansatz sehr hilfreich.
Kieran Chandler: Würden Sie also sagen, dass die Optimierung der die Quantitative Supply Chain sinnvoll ist? Und wenn ja, warum?
Joannes Vermorel: Ja, in der Tat. Man sollte die Optimierung der die Quantitative Supply Chain in Betracht ziehen, weil sie eine entscheidende Fragestellung für jedes einzelne Produkt adressiert, das Sie über alle Kanäle verkaufen. Wenn Sie mehrere Filialen betreiben, wird jede zu einem eigenen Kanal. Für jedes Produkt muss entschieden werden, ob der Preis nach oben oder nach unten angepasst wird. Diese Entscheidung muss täglich getroffen werden, auch wenn die Antwort nicht immer darin besteht, die Preise zu ändern. Oft ist es am besten, sie so zu belassen, wie sie sind. Dieser Prozess ist jedoch arbeitsintensiv, wenn er manuell durchgeführt wird, was ihn zu einem hervorragenden Kandidaten für automatisierte quantitative Methoden macht.
Kieran Chandler: Schlagen Sie also vor, dass wir uns statt starrer Kollektionen zu einem allmählicheren Übergang zwischen den Jahreszeiten hinbewegen sollten?
Joannes Vermorel: Genau. Der Wasserfall-Prozess, also das gleichzeitige Ausliefern aller Produkte, belastet Ihre supply chain auf mehreren Ebenen. Lieferanten erhalten zu bestimmten Zeiten massive Bestellungen und könnten Schwierigkeiten haben, mitzuhalten, insbesondere wenn ihre anderen Kunden demselben Muster folgen. Lagerhäuser müssen dann zu bestimmten Zeiten große Wareneingänge verarbeiten, was ebenfalls herausfordernd ist. Dies führt dazu, dass zu bestimmten Zeiten große Mengen versandt werden, was für die Geschäfte schwer zu managen sein kann. Wenn Verkäufe stattfinden, haben wir alle gesehen, wie chaotisch Geschäfte werden können. Es ist eine erhebliche Belastung für das Personal und die Marke. Außerdem verkaufen Sie viel, jedoch zu einem starken Rabatt, sodass das Nettoergebnis nicht besonders gut ausfällt.
Stellen Sie dem ein Szenario gegenüber, in dem Sie Ihre Kollektion kontinuierlich aktualisieren, um den neuesten Trends zu folgen. Sie haben jede Woche neue Produkte, Artikel werden wöchentlich aus dem Sortiment genommen und es erfolgen kleinere, überschaubare Lieferungen. Es ist einfacher, einen stetigen Fluss zu managen als sporadische, massive Ausschläge.
Kieran Chandler: Eine der großen Herausforderungen bei der Prognose in der Modebranche ist es, die Momente zu berücksichtigen, in denen ein Prominenter plötzlich eine bestimmte Marke trägt und die Verkäufe in die Höhe schnellen. Kann man diese außergewöhnlichen Nachfrage-Spitzen wirklich vorhersagen? Wie können Sie darauf reagieren?
Joannes Vermorel: Außergewöhnliche Nachfrage-Spitzen sind statistische Ausreißer und per Definition schwer vorherzusagen. Die gute Nachricht ist, dass es nicht nur bei Ihnen so ist; auch Ihre Konkurrenten können diese Spitzen nicht vorhersagen – es sei denn, sie sind der Prominente, der sie verursacht. Die Einzigen, die im Voraus davon wissen könnten, wären diejenigen mit privilegiertem Zugang zu Informationen. Wenn also beispielsweise ein Prominenter eine Tasche bewirbt und die 5.000 Einheiten, die Sie auf Lager hatten, in zwei Tagen ausverkauft sind, obwohl sie die ganze Saison hätten reichen sollen, gibt es keinen Grund zum Bedauern. Es ist immerhin ein gutes Problem – zumindest wurden die Taschen verkauft. Allerdings hätte es keinen Sinn gemacht, 50.000 Taschen in Erwartung eines solchen Ereignisses zu bestellen. Das Risiko wäre zu groß gewesen. Es gibt also keinen Grund zur Reue, wenn in so einer Situation ein Mangel entsteht.
Kieran Chandler: Wenn Sie auf probabilistische Prognosen umstellen, können Sie auch Ihre Wette darauf platzieren. Sie können beginnen, die Wahrscheinlichkeit zu berücksichtigen, mit der solche Dinge eintreten können. Und übrigens, manchmal gibt es in der Mode Dinge, die vorhersagbar sind. Zum Beispiel, wenn Sie im Bereich Sportartikel tätig sind – nehmen wir an, Sie verkaufen T-Shirts, die mit den Logos verschiedener Teams bedruckt werden können. Nun, jedes Jahr wird ein Team die nationale Meisterschaft gewinnen. Es ist also möglich, dass einige Marken so vorgehen: Sie halten T-Shirts bereit, die die Farben besitzen, aber noch nicht mit dem Logo bedruckt wurden, und drucken das Logo in letzter Minute, sodass Sie sportliche Shirts haben, die Sie für das letztendlich siegreiche Team bedrucken können. Da jedes Jahr ein Team gewinnt, ist dieser Aspekt sehr vorhersagbar, auch wenn man nicht weiß, welches es sein wird.
Joannes Vermorel: Die Idee ist, dass Sie von einer Denkweise, in der Sie die Zukunft kennen, zu einer Denkweise übergehen müssen, in der Sie die Form der Unsicherheit kennen und Ihre Entscheidungen unter Berücksichtigung des Risikos und der finanziellen Konsequenzen dieser Risiken anpassen können.
Kieran Chandler: Was ist mit Kanälen wie Instagram, wo man jemanden sieht, der einen bestimmten Kleidungsgegenstand trägt? Würden Sie sagen, dass die Modeunternehmen das bereits im Vorfeld durchdacht haben und schon den gesamten Bestand angehäuft haben, bereit dafür?
Joannes Vermorel: Da bin ich mir ziemlich sicher, dass sie das nicht tun. Ich meine, ja, in einem Science-Fiction-Szenario würde die Marke einen Künstler ansprechen, die Wahrscheinlichkeiten kennen, mit denen der Künstler die angebotenen Produkte tragen wird, und basierend auf diesen Chancen die Waren vorbereiten, sodass sie bereit sind, an ihre Kunden versendet zu werden, sobald die Nachfrage entsteht – und das alles in Echtzeit koordiniert. Ich glaube, das ist komplette Science Fiction. Offensichtlich gibt es viele Marken, die Guerilla-Marketing betreiben, Künstler und Prominente ansprechen und sich dabei manchmal sehr erfolgreich vermarkten. Aber nach meiner Erfahrung ist es in der Modebranche für die meisten Unternehmen eine Herausforderung, überhaupt einen klaren Überblick darüber zu haben, wie viel Inventar zu jedem Zeitpunkt vorhanden ist. Ja, es gibt Systeme, mit denen man weiß, wie viele Einheiten in einem Geschäft vorhanden sind, aber das liefert nicht das vollständige Bild. Was ist mit den erwarteten Retouren? Was ist mit den Lieferungen, die Sie von Ihren Lieferanten erwarten können? Was ist mit all den Dingen, die sich innerhalb Ihres eigenen Netzwerks im Transit befinden? Beispielsweise ist es, würde ich sagen, bereits fortschrittlich für die meisten Modeunternehmen, einfach eine klare, Echtzeit-Perspektive auf ihre Lagerbestände zu haben.
Kieran Chandler: Also, die Vorstellung, ein System zu haben, das vollkommen realistisch ist und die Interaktion mit jedem einzelnen Prominenten in jedem Land berücksichtigen kann, ist wahrscheinlich derzeit komplette Science Fiction. Es gibt unzählige Dinge, die noch herausgefunden werden müssen. Es existieren zahlreiche weitaus einfachere Ansätze, die die Situation verbessern können. Man muss sich nicht in sozialen Medien verlieren, es sei denn, man ist bereits, würde ich sagen, ein Rockstar in der quantitativen Analyse.
Joannes Vermorel: Okay, großartig.
Kieran Chandler: Wir müssen das hier abschließen, aber hoffentlich schickt uns jetzt, wo wir eine Episode über Mode gemacht haben, jemand ein paar T-Shirts oder so. Das war also alles für heute. Vielen Dank fürs Einschalten, und bis zum nächsten Mal. Danke fürs Zuschauen.
