Прогнозирование спроса в модной индустрии
Прогнозирование сложно. Прогнозирование будущего моды невероятно сложно. В результате большая часть модной индустрии до сих пор полагается на грубые методы, такие как Open-To-Buy, которые не являются ничем иным, как превознесенными скользящими средними сверху вниз. Тем не менее, большинство практиков в сфере цепочки поставок утверждают, что пока в реальном мире нет ничего, что действительно может превзойти Open-To-Buy, то Open-To-Buy не устарел, несмотря на то, насколько грубым может быть метод. Фактически, до недавнего времени наши собственные наблюдения совпадали с тем, что говорили нам модные компании: ничто действительно не работает для моды, и догадки остаются лучшим вариантом среди всех остальных, даже менее удовлетворительных, альтернатив.
Наша вероятностная прогностическая система, выпущенная в прошлом году, стала революцией в мире моды. После многих лет борьбы с модными тенденциями спроса, у нас наконец-то есть прогностическая система, которая специально разработана для решения специфических проблем модного сектора. За последние несколько месяцев мы управляли цепями поставок нескольких модных компаний, и, ну, это действительно работает! Учитывая историю поставщиков прогнозов в модной индустрии, шансы на нас не были особо велики.
Спрос в моде обычно определяется новизной, и новые продукты объединяются в коллекции. Коллекции являются важными с точки зрения моды, но в то же время они представляют собой огромную проблему для прогнозирования.
Необходимо прогнозировать спрос на продукты, которые еще не были проданы.
Мода не связана с продуктами, которые долго не продавались, мода связана с продуктами, которые вообще не были проданы. Эта перспектива является фундаментальным несоответствием с подходом прогнозирования временных рядов, который является основой практически всех систем прогнозирования - но не Lokad. Действительно, с точки зрения временных рядов, в случае моды временные ряды не имеют исторической глубины, поэтому нет ничего, на что можно положиться для целей прогнозирования.
Вероятностная прогностическая система Lokad занимает совершенно иное положение: она активно использует различные атрибуты продукта: бренд, стиль, цвет, ткань, размер, ценовую категорию и т. д., чтобы создать прогноз спроса на основе производительности аналогичных продуктов в предыдущих коллекциях.
Одно из того, что прогностическая система Lokad не делает, это требование ручного сопоставления продуктов между коллекциями. Во-первых, установление таких пар очень сложно и чрезвычайно трудоемко. Практики в сфере цепочки поставок не должны быть рабами своих собственных систем; если системы требуют ручного сопоставления тысяч продуктов, то, скорее всего, это время лучше потратить на создание ручного прогноза, который прямо выигрывает от человеческих идей. Во-вторых, в моде 1-к-1 сопоставление между старыми и новыми коллекциями на самом деле не имеет смысла большую часть времени. Новые коллекции могут переопределить коды в тонких, но важных способах: один продукт может стать множеством, и наоборот. Методология, полностью полагающаяся на 1-к-1 сопоставления, гарантированно даст довольно наивные результаты о будущих коллекциях.
Прогностическая система Lokad полностью автоматизирует вычисление всех этих сходств с помощью алгоритмов машинного обучения. Искусственный интеллект сейчас находится в центре внимания СМИ, но на самом деле это сводится к алгоритмам машинного обучения, которые прошли стабильное и постепенное развитие за последние 3 десятилетия. Lokad использует несколько классов алгоритмов машинного обучения, специально разработанных для целей цепочки поставок.
В дополнение к этому, Lokad предоставляет вероятностные прогнозы. Вместо того, чтобы предоставлять один прогноз спроса - медиану или среднее значение - который (почти) гарантированно будет неверным, Lokad предоставляет вероятности для (почти) всех сценариев спроса. Этот аспект имеет критическое значение для индустрии моды, потому что неопределенность невозможно устранить; и хорошее управление запасами часто сводится к анализу рисков.
В моде два основных риска - упущенные возможности, если товара недостаточно, и депрециация запасов, если товары должны быть проданы с очень агрессивной скидкой во время распродажи - чтобы ликвидировать остатки коллекции. Lokad имеет встроенные возможности для работы с этим специфическим анализом рисков, который так важен в модной индустрии.
Заинтригованы возможностями Lokad в области моды? Не стесняйтесь записаться на демонстрационный звонок с нами.
