Soluzioni IA per la moda

Trasformate le tendenze in profitto. Non in scorte in eccesso.

Ottimizzate l’intero ciclo di vita di ogni articolo del catalogo con le nostre decisioni di acquisto, allocazione, riassortimento e ribasso. Bilanciate rischi e benefici in denaro, per lanciare i prodotti nei tempi giusti e avere i più venduti disponibili al prezzo corretto.

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Da oltre 180 anni, La Redoute sa trasformarsi e reinventarsi insieme ai propri clienti. Oggi siamo un leader mondiale dell’e-commerce e vogliamo diventare la piattaforma lifestyle preferita dalle famiglie. Il lavoro con Lokad ci aiuta a proseguire la trasformazione, ripensando aspetti fondamentali dell’attività. Il suo team di Supply Chain Scientists, motivato e dedito al lavoro, ci stimola a usare tecnologie all’avanguardia nelle operazioni quotidiane. L’attenzione ai dettagli, la competenza nell’IA e la profonda comprensione del nostro business ne fanno un partner ideale per migliorare prestazioni e soddisfazione dei clienti.

Philippe Berlan

Vicedirettore generale, La Redoute

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Servizio clienti, gestione delle scorte e digitalizzazione sono priorità per Stanley/Stella. In Lokad abbiamo trovato un partner solido, con grandi ambizioni tecnologiche e intellettuali. La collaborazione ci consente di gestire i rischi con tecniche avanzate di previsione probabilistica. La sfida tecnica è notevole, ma ci appassiona. I nostri scambi sono sempre interessanti e, in sostanza, solo l’immaginazione limita ciò che possiamo ottenere. È molto motivante lavorare in una collaborazione di lungo periodo, con un prodotto capace di crescere insieme all’azienda e senza costi nascosti o sorprese.

Stefan Crampton

Responsabile pianificazione e gestione delle scorte, Stanley & Stella

I problemi che risolviamo

Incertezza sui nuovi prodotti, cannibalizzazione e sostituzioni tra stili, colori e taglie.
Assortimenti che richiedono il giusto equilibrio di taglie, colori e forme.
Allocazioni a negozi e centri distributivi che ignorano le curve delle taglie, intasano i magazzini e lasciano senza scorte i prodotti più venduti.
MOQ e tempi di consegna lunghi che compromettono la disponibilità a scaffale.
Resi e programmi fedeltà che rendono poco chiari i segnali della domanda reale.
Ribassi applicati a prezzi o in momenti che sacrificano troppo margine.
Strumenti isolati e fogli di calcolo che registrano il passato senza ottimizzare la prossima decisione.

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Come lavoriamo

Supply Chain Scientists (SCS)

Un team dedicato traduce nel modello le vostre condizioni economiche — margini, MOQ, curve delle taglie, logistica e regole promozionali — e vi affianca dall’avvio alla messa in produzione e oltre. Supervisiona e migliora l’algoritmo decisionale mentre evolvono risorse, fornitori e rete.
Decisioni ordinate per valore economico

Ogni azione — acquisto, trasferimento, riassortimento o ribasso — riceve una valutazione economica che combina capitale circolante, obsolescenza, trasporto, sconti per volume ed effetti promozionali. Questo massimizza il ritorno sull’investimento di ogni decisione.
Intelligenza artificiale

Il vostro team SCS usa Envision, il nostro linguaggio di programmazione dedicato, e l’intelligenza artificiale per calcolare ogni notte le decisioni dell’intera rete: negozi, centri distributivi, e-commerce e fornitori.
Coinvolgere i team

Eseguiamo il processo attuale e quello di Lokad in parallelo, per mostrare l’impatto economico sul rischio di interruzione operativa e sui costi di gestione prima del passaggio.
Prevedere l'incertezza

Modelliamo distribuzioni complete di probabilità per domanda, tempi di consegna, resi e incrementi di domanda dovuti alle promozioni. Questi strumenti sono progettati per la volatilità specifica della moda.
Senza nuovo hardware o nuovo software

Ci affianchiamo al vostro ERP o WMS: file piatti o API in ingresso, decisioni ottimizzate in uscita. La messa in produzione avviene normalmente in meno di 6 mesi.

Implementazione del progetto

Ottimizzare le scorte da Celio

«Prima di Lokad, i nostri team delle scorte erano sommersi da centinaia di chiamate dei negozi per problemi di stock. Ora quelle chiamate sono scomparse: funziona e basta. Lokad comprende davvero la nostra attività e ci lascia concentrare sui clienti. È stato straordinario come ci abbia mantenuti operativi anche durante le difficoltà impreviste della pandemia di Covid-19.»

David Teboul

Amministratore delegato di Celio

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Le risposte alle vostre domande

Quanto rapidamente vedremo risultati?

Iniziamo eseguendo in parallelo il vostro processo attuale e quello di Lokad, così potete verificare direttamente la differenza economica. Dopo la validazione, l’automazione libera i pianificatori per le attività strategiche. I risultati sono generalmente visibili in 6–8 settimane, come stima indicativa. La messa in produzione completa avviene di solito entro 6 mesi.

Gestite nuovi prodotti, curve delle taglie e assortimenti?

Sì. Le nostre previsioni operano a livello di assortimento, rilevano automaticamente le somiglianze tra prodotti e rispettano le curve delle taglie negli acquisti e nelle allocazioni. L’algoritmo gestisce anche reti a più livelli.

Ottimizzate insieme e-commerce, negozi e centri distributivi?

Sì. Ogni notte Lokad ottimizza l’intera rete, compresi centri distributivi, negozi ed e-commerce, rispettando i vincoli reali di capacità, lotti, personale e altre risorse.

Tempi di consegna e resi sembrano casuali: potete modellarli?

Certamente. Generiamo modelli probabilistici dei tempi di consegna e dei resi, combinandoli con la domanda.

I pianificatori mantengono il controllo?

Certamente. Possono esaminare, bloccare o modificare qualsiasi raccomandazione prodotta da Lokad.

Serve un nuovo ERP?

No. Le decisioni di Lokad si integrano nel vostro ERP o nei software aziendali esistenti mediante semplici trasferimenti di file piatti o API, seguendo il nostro modello standard di estrazione dei dati.

I dettagli tecnici

L’intero ciclo di vita espresso in denaro

Dal piano di assortimento all’esaurimento delle ultime scorte, ogni azione fattibile — acquisto, preparazione di confezioni assortite, allocazione, riassortimento o ribasso — viene valutata in euro. La valutazione combina margine, costi di mantenimento, logistica, MOQ e sconti per volume, capacità ed effetti della fidelizzazione. Le decisioni massimizzano il rendimento economico atteso, anziché indicatori sostitutivi inadeguati delle prestazioni della supply chain, come livelli di servizio considerati isolatamente.

Domanda legata all’assortimento e al prezzo

Prevediamo distribuzioni complete della domanda, condizionate dal prezzo e dall’intensità promozionale dell’assortimento per cogliere cannibalizzazioni e sostituzioni. Anche resi e tempi di consegna sono previsti in modo probabilistico e combinati con la domanda. È un approccio molto più dettagliato e robusto delle previsioni di serie storiche con parametri statici, ad esempio per i tempi di consegna, in un foglio Excel.

MOQ e sconti per volume a più livelli

Gli acquisti nella moda devono rispettare vincoli sovrapposti: MOQ per SKU, minimi di tessuto per colore, ad esempio in metri, soglie minime d’ordine per fornitore e scaglioni di sconto. Il nostro risolutore trova la combinazione più redditizia che soddisfa tutti i vincoli.

Taglie, confezioni assortite e capacità

L’allocazione e la distribuzione iniziale rispettano le curve delle taglie, le capacità di negozi e centri distributivi, i limiti di movimentazione del personale e i vincoli di scatole e lotti. Evitate così sia la carenza dei prodotti più venduti sia l’intasamento dei magazzini dei negozi.

Testare i successi e riassortire presto

Testiamo i prodotti promettenti con piccole quantità iniziali, spesso tramite e-commerce o alcuni negozi. Distinguiamo rapidamente i più venduti da quelli a lenta rotazione, attivando riassortimenti anticipati o ribassi mirati.

Ribassi e fidelizzazione

L’ottimizzazione dei prezzi sceglie tempi ed entità dei ribassi per esaurire le scorte tutelando il valore del marchio. Considera anche gli sconti fedeltà validi in tutto il negozio che si sommano alle promozioni dei singoli articoli.

Apprendere le somiglianze per i nuovi articoli

Nessun fragile abbinamento manuale tra prodotti ritenuti equivalenti. Usiamo l’IA, in particolare i grandi modelli linguistici (LLM), per apprendere automaticamente le somiglianze dagli attributi del catalogo — tipo, famiglia, taglia, colore, tessuto, stile, fascia di prezzo, marchio e altri — e prevedere nuove varianti o intere collezioni capsule.

Il tempo di consegna come distribuzione

Prevediamo i tempi di consegna probabilisticamente, considerando stagionalità, festività come il Capodanno cinese ed effetti delle rotte. Li combiniamo poi con la domanda per ottimizzare acquisti e protezione dal rischio con diverse combinazioni di trasporto marittimo e aereo.

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