Quiere entrar en la industria de la moda Empresa de Marketing, después de cinco pasos corte seis tendrá la oportunidad de entrevista, pero en la demanda prevista y las ventas de este tipo de problema! ¿Qué hacemos? ¿Cómo responder para no parecer demasiado estudiante?

Los jefes minoristas, los gerentes de productos y cualquier persona que tenga un toque en el comercio de moda a menudo confían inconscientemente en la inteligencia artificial para predecir las ventas de productos, optimizar la gestión y aumentar la producción. Pero la precisión de los resultados de la IA se basa en última instancia en la cantidad de datos introducidos, pero la buena noticia es que Internet de hoy no es corto de datos, plataformas sociales, sitios de compras en línea y proveedores rastreables son para el gran número de marcas de moda para proporcionar la información de moda más reciente y los datos de preferencias de audiencia, estos son para que las marcas exploren los nuevos productos de la próxima temporada proporcionan posibilidades de ensueño.

La moda es una industria particularmente esquiva e impredecible. Colores, impresión, sastrería, patrones y materiales... Las tendencias de la moda están cambiando rápidamente, lo que dificulta la previsión minorista. Para aprovechar la tendencia de la moda de ventas rápidas, se necesita una gran cantidad de recursos y reestructuración de capital para soportar la pérdida de bienes atrasados y los costos de compensación, razón por la cual no todos los minoristas están dispuestos a correr el riesgo de ampliar la escala de producción, incluso con una base de clientes leal y las marcas de producción en masa no están dispuestas a correr riesgos.

Características de la venta al por menor de moda

Analistas de datos y expertos en inteligencia artificial se hicieron cargo con valentía del libro de batalla bajo la previsión de ventas minoristas de moda. Un método de previsión factible se encuentra mediante el análisis de recursos de datos como datos de consumidores, datos de minoristas, datos de la cadena de suministro y datos de mercado. Los minoristas que ahorran tecnología se benefician del análisis de big data para mantenerse al día con mayor precisión con las tendencias y predecir tendencias, satisfacer las necesidades de los clientes, optimizar la base de clientes y optimizar los precios de los productos y las estrategias de promoción para optimizar los precios de los productos y las estrategias de promoción basadas en las preferencias de los clientes, supervisando los resultados del programa en tiempo real.

Big data para la venta al por menor de moda

"Utilizando el análisis de datos de los usuarios, las empresas que tienen un rendimiento superior al promedio de la industria han duplicado con éxito sus márgenes de ventas y beneficios, superando con creces a sus rivales". (Harvard Business Review)

Predecir la tendencia de la moda es un gran negocio, muchas firmas de consultoría de moda como WGSN tienen una gran cantidad de expertos capacitados profesionalmente, buscando miles de imágenes, buscando modelos de desarrollo de moda, explorando diferentes colores de coincidencia, transición ininterrumpida a grandes espectáculos, y finalmente agotan todos los recursos de datos para predecir el próximo número de la explosión. La recopilación y acumulación de grandes cantidades de datos puede ser la preventa, pero para encontrar los datos más adecuados en el mar de datos, el factor de dificultad todavía puede golpear cinco estrellas.

Antes de comenzar cualquier pronóstico de la demanda de moda, siga las siguientes 7 pautas básicas:

• La moda es la exhibición de posicionamiento social y proyección psicológica, consumidores a través de ropa específica para expresar su condición interior y social.
  

• La moda y la cultura pop tienen la misma magia, ambos son fugaces, difíciles de tener la norma.

• La moda es una exhibición espiritual para un período de tiempo específico, y los acontecimientos históricos se pueden proyectar y repetir.

• La moda es un efecto global, diseñadores en el diseño de cien largos, en el estilo personal.

• La moda tiene su propio significado, los diseñadores utilizan diferentes formas y patrones para interpretar estos significados, los clientes también están contentos de explorar e interpretar la información oculta en el producto.

• La moda vincula los deseos internos de los consumidores con los estilos de ropa y se convierte en un refuerzo del desarrollo económico.

• La moda es a menudo de género, y los hombres y las mujeres tienen diferentes entendimientos de la moda.

Con este trasfondo, las marcas de moda pueden comenzar la previsión de la demanda paso a paso:

• Investigar datos básicos sobre las tendencias pasadas de la moda y hacer suposiciones sobre las tendencias futuras

• Descubre por qué las tendencias de la moda han cambiado en el pasado

• Analizar la diferencia entre las previsiones de moda anteriores y el rendimiento real del cliente

• Identificar factores que puedan influir en las tendencias futuras de la moda

• Considere la precisión y fiabilidad de predicciones anteriores, utilizando modelos predictivos y algoritmos

• Realizar un seguimiento de las predicciones para encontrar la causa de los resultados para desviarse de las expectativas

• En función de los resultados de la encuesta, las proyecciones se ajustan continuamente

Modelo predictivo:

Los dos primeros modelos son adecuados para muchas empresas medianas, muchas marcas conocidas se unirán al tercero, pero pocas empresas adoptan el cuarto modelo más complejo.

La inteligencia artificial está justo en la venta al por menor de moda, y una de sus funciones es la previsión de la demanda. Hemos compartido las fuentes de los datos antes, así que echemos un vistazo a cómo aplicar los datos a estos modelos.

En pocas palabras, utilice el ejemplo para predecir las ventas en la tienda en la primera semana del lanzamiento de un nuevo producto. Podemos usar los algoritmos muy comunes y sensibles al tiempo que aparecen en la tabla siguiente para predecir.

Las empresas de moda pueden tener muchas fuentes diferentes de datos de clientes, pero las redes sociales son ciertamente utilizadas por cada negocio.

La otra plataforma de gran usuario de la marca de datos de usuario no es la plataforma de comercio no lo es.Las plataformas de compras como Alibaba y Amazon recopilan una gran cantidad de datos de usuario, y el uso de la tecnología de IA para el análisis de datos, es posible predecir la siguiente tendencia en una base de usuarios en particular. Al mismo tiempo, la IA procesa un gran número de grupos de datos diversos para proporcionar a los almacenes previsiones de la demanda de cadenas de suministro, diseño y producción de productos, ventas, marketing y servicio al cliente.

Cuando se usa correctamente, la IA y el Aprendizaje Automático pueden ser una gran arma para las ventas de marcas de moda, optimizar las operaciones, ahorrar costos y aumentar los ingresos. Pero en este proceso, incluso las pequeñas omisiones pueden arruinar todo el plan de negocios.

Echemos un vistazo a dos de los errores que los círculos de la moda suelen cometer al predecir tendencias:

1. Pronosticar ventas en lugar de la demanda de clientes de la tienda

La industria de la moda requiere que los minoristas entren en el mercado a la velocidad de los velocistas, a los que muchas marcas están acelerando la previsión o simplificando los modelos de previsión de la demanda. Así que esto comienza: usar un enfoque de arriba hacia abajo para crear modelos predictivos y seleccionar datos de ventas para un producto o categoría en toda la cadena de la industria. Dado que no se analiza de acuerdo con la situación real de cada tienda, se elimina la posibilidad de que no se haya almacenado y, por lo tanto, la previsión es insuficiente. Si la tienda del minorista en Woodbridge no está agotada durante la tercera semana de cada mes, ¿cuántos artículos se venderán en junio? La previsión de la demanda, que no tiene en cuenta las ventas reales, no refleja la pérdida de ventas debida a la inemplez, lo que conduce a la extensión del ciclo sub-previsto y el aumento de la pérdida.

2. A general, ignore la importancia de un ejemplo

En la industria minorista, el costo relativo de los errores varía de muchas maneras. Se estima que la demanda insuficiente dará lugar a un aumento de las cantidades fuera de existencias, una disminución de los beneficios y una reducción correspondiente de las oportunidades de venta como resultado de la reducción del inventario. Por otro lado, la sobreestimación de la demanda puede provocar retrasos en el inventario y la molestia de almacenamiento y limpieza de artículos desactualizados. "Ambos casos no son propicios para el crecimiento de los ingresos, pero su gravedad depende del mercado subyacente en el que se encuentra la empresa". Para el mundo de la moda, sobreestimar la demanda puede ser fatal. "En comparación con la demanda sub-pronosticada, que se traduce principalmente en la falta de satisfacción de la demanda del mercado, el inventario excesivo sobrecarga la cadena de suministro entre las tiendas, lo que conduce a reducciones de precios y a costos de sacrificio."

Subestimar VS sobreestimar la demanda

Amazon ha aplicado con éxito la IA a la previsión de la demanda y ha presentado una patente para Anticipatory Shipping. Es decir, cuando compra en línea, incluso si el usuario aún no ha pedido, Amazon se emitirá por adelantado, la esencia de esta tecnología se basa en los diversos registros de búsqueda de consumidores anteriores del cliente, o la lista de deseos del cliente, o incluso el tiempo que el cliente se quedó en una página web para determinar si el cliente tiene la intención de comprar un producto.

 escrito al final 

La previsión de la demanda minorista cubre una variedad de métodos analíticos complejos.Dependiendo de la situación empresarial y las necesidades de la empresa, se pueden utilizar diferentes modelos predictivos para maximizar el éxito de los expertos en investigación de datos y permitir que las tecnologías de aprendizaje de IA y MAchine puedan tener un gran impacto en la industria minorista de moda.

No hay dos hojas idénticas en el mundo, y no hay ningún modelo predictivo es utilizado por todos los minoristas. Es por eso que cada caso único requiere una base de datos adecuada, un conjunto personalizado de algoritmos y un programa siempre optimizado.

Y ahora, si puede liderar el caso, tenga su propia base de datos y un algoritmo adaptado a su caso. ¿Te moverás para experimentar un proyecto real de principio a fin, predecir tus propias ventas y dejar de ser "torturado" por los demonios de los recursos humanos?Entonces el salto en el mapa de carrera puede ayudarle a realizar este deseo!

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