Прогнозирование спроса в сфере моды
Прогнозирование сложно. Прогнозировать будущее моды — это невероятно сложно. В результате, модная индустрия по-прежнему в основном полагается на примитивные методы, такие как Open-To-Buy, которые представляют собой не что иное, как приукрашенные скользящие средние, рассчитанные сверху вниз. Однако большинство специалистов по управлению цепочками поставок утверждают, что, пока нет чего-то, что действительно может превзойти Open-To-Buy в реальном мире, этот метод не считается устаревшим, независимо от его примитивности. Более того, до недавнего времени наши собственные наблюдения совпадали с тем, что сообщали нам модные компании: для моды ничего действительно не работает, и догадки остаются лучшим вариантом среди всех других, даже менее удовлетворительных, альтернатив.
Наш вероятностный прогнозирующий механизм, выпущенный в прошлом году, стал поворотным моментом для модной индустрии. После многих лет борьбы с особенностями спроса в моде у нас наконец появился прогнозирующий механизм, созданный с учётом специфических вызовов модного сектора. За последние несколько месяцев мы управляли цепочками поставок нескольких модных компаний, и, знаете, это действительно работает! Учитывая послужной список поставщиков прогнозирующих решений в модной индустрии, шансы, казалось, были не в нашу пользу.
Спрос в моде, как правило, определяется новизной, и новые товары объединяются в коллекции. Коллекции играют важную роль с точки зрения моды, однако одновременно представляют собой огромную задачу для прогнозирования.
Спрос необходимо прогнозировать для товаров, которые ещё не были проданы.
Мода — это не про товары, которые долго находятся в продаже, мода — это про товары, которые совсем не были проданы. Такой подход принципиально противоречит методу прогнозирования на основе временных рядов, который составляет основу почти всех систем прогнозирования — ну, разве что не у Lokad. Действительно, с точки зрения временных рядов, в случае модной индустрии временные ряды имеют нулевую историческую глубину, и на что-либо полагаться для прогнозирования просто нечего.
Вероятностный прогнозирующий механизм Lokad занимает совершенно иную позицию: он активно использует различные атрибуты товара — бренд, стиль, цвет, материал, размер, ценовой сегмент, категорию и т.д. — для построения прогноза спроса на основе результатов деятельности схожих товаров из предыдущих коллекций.
Одна из особенностей прогнозирующего механизма Lokad заключается в том, что он не требует ручного сопоставления товаров между коллекциями. Во-первых, установление таких пар чрезвычайно сложно и отнимает огромное количество времени. Специалисты по цепочкам поставок не должны становиться рабами собственных систем; если система требует ручного сопоставления тысяч товаров, скорее всего, это время лучше потратить на создание ручного прогноза, который напрямую опирается на человеческие интуиции. Во-вторых, в модной индустрии 1-к-1 соответствие между старыми и новыми коллекциями зачастую не имеет смысла. Новые коллекции, как правило, тонко, но существенно меняют коды: один товар может превратиться во многие, и наоборот. Методология, которая полностью полагается на сопоставления 1-к-1, гарантированно приведёт к достаточно наивным выводам о будущих коллекциях.
Прогнозирующий механизм Lokad полностью сосредоточен на вычислении всех этих сходств в автоматическом режиме с помощью алгоритмов машинного обучения. Искусственный интеллект сейчас на пике популярности в СМИ, но в сущности всё сводится к алгоритмам машинного обучения, которые за последние 3 десятилетия прошли стабильное и постепенное развитие. Lokad использует несколько классов алгоритмов машинного обучения, адаптированных для задач управления цепочками поставок.
Кроме того, Lokad предоставляет вероятностные прогнозы. Вместо того чтобы выдавать один прогноз спроса — медиану или среднее значение — который (почти) гарантированно окажется неверным, Lokad предлагает вероятности для (почти) всех сценариев спроса. Этот аспект имеет решающее значение для модной индустрии, поскольку неопределённость неизбежна, а грамотное планирование поставок часто сводится к анализу рисков.
В модной индустрии две основные проблемы — упущенные возможности при недостатке запасов и обесценивание товаров, когда их приходится продавать с агрессивной скидкой в период распродаж для ликвидации оставшихся запасов коллекции. Lokad обладает встроенными возможностями для проведения такого специфического анализа рисков, который имеет огромное значение в модной индустрии.
Заинтригованы возможностями Lokad в сфере моды? Не стесняйтесь записаться на демонстрационный звонок с нами.
