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Smart Ordering nel fashion retail: ottimizzazione automatica degli ordini tramite wishlist personalizzate
Scenario
Nel fashion retail, la gestione degli ordini è una fase cruciale: da essa dipendono la capacità di valorizzare al meglio il potenziale degli articoli, garantire assortimenti coerenti e massimizzare i ricavi. Un assortimento sbagliato può tradursi in scaffali pieni di prodotti invenduti in un negozio e stock-out in un altro, con un impatto diretto su vendite e percezione del brand.
Tradizionalmente, i buyer compilano manualmente gli ordini per ciascun punto vendita, decidendo articoli e quantità negozio per negozio. Questo approccio, oltre a richiedere una profonda conoscenza delle specificità locali, è lungo, ripetitivo e spesso soggetto a incoerenze tra store simili. In un contesto competitivo, dove le collezioni cambiano rapidamente e il time-to-market è sempre più critico, la modalità manuale non è più sostenibile.
Le tecniche di machine learning, come la segmentazione dei negozi, offrono un valore aggiunto significativo. Raggruppando i punti vendita in cluster omogenei, i buyer possono semplificare la presa ordini, accelerare le decisioni e ridurre al minimo errori e inefficienze. Invece di analizzare ogni negozio singolarmente, i punti vendita vengono organizzati in cluster basati su parametri oggettivi. In questo modo, i buyer possono gestire in modo unitario store con caratteristiche simili, accelerando la presa ordini e riducendo errori e inefficienze.
La vera innovazione, però, è l’assegnazione automatica delle quantità basata sulla wishlist: i buyer definiscono priorità e articoli strategici, mentre l’algoritmo trasforma queste preferenze in un ordine completo, coerente e personalizzato per ciascun punto vendita.
Soluzione
Technology Reply introduce Smart Ordering, un approccio che combina machine learning e competenza dei buyer per rendere la presa ordini più rapida e strategica.
L’obiettivo è semplificare le attività dei buyer, automatizzare le fasi più ripetitive e rendere il processo complessivo più efficiente, riducendo tempi e incoerenze.
Il processo si articola in quattro fasi:
1. Creazione dei cluster: i negozi vengono raggruppati in cluster in base a caratteristiche comuni. La creazione dei cluster è supportata da tecniche di machine learning, che utilizzano algoritmi di segmentazione in cluster per individuare automaticamente i gruppi più omogenei e suggerire il numero ottimale di cluster, garantendo il miglior trade-off tra granularità e complessità operativa.
2. Definizione degli obiettivi: per ogni cluster si stabiliscono i parametri chiave di assortimento, allineando la presa ordini agli obiettivi strategici e commerciali del brand.
3. Wishlist di cluster: il buyer seleziona gli articoli da ordinare e assegna un ranking di priorità in base alla rilevanza strategica. La wishlist diventa così uno strumento decisionale centrale, che permette di definire quali articoli sono prioritari senza preoccuparsi della complessità distributiva.
4. Assegnazione automatica delle quantità: l’algoritmo traduce la wishlist in un ordine completo. Le quantità vengono assegnate tramite un algoritmo di ottimizzazione a vincoli rispettando le priorità definite dal buyer, i vincoli di cluster e il budget disponibile di ciascun store, ottimizzando in tal modo coerenza e personalizzazione, riducendo tempi ed errori rispetto alla gestione manuale e liberando i buyer dalle attività ripetitive.