Come padroneggiare il demand forecasting potenziato dall’AI nel Retail

Il demand forecasting nel retail è parte integrante del processo di pianificazione di ogni marchio o retailer, anticipando i bisogni dei consumatori per allinearli al loro futuro comportamento d’acquisto. In passato, questo si traduceva nella speranza da parte di marchi e retailer di aver saputo gestire correttamente una miriade di variabili come il clima, gli eventi e i trend emergenti, il tutto tenendo d’occhio anche l’operato dei concorrenti. Ciò è basato su una miscela di conoscenze specifiche del settore che, spesso, è vista come un’arte, anche se oggi non è più sufficiente.

Le previsioni, però, non nascono proprio tutte dal nulla. I previsori di solito analizzano una serie di dati per stimare il giusto mix di inventario, ivi compreso dove stoccare le scorte e in che quantità. Tuttavia, per ottenere un elevato margine lordo di ritorno sull’investimento in magazzino (GMROI), è richiesta una sempre più accurata previsione della domanda per SKU per ogni canale e luogo, e questo richiede ben più di qualche dato.

L’inventario è l’investimento più significativo che un marchio o un retailer si trova a fare ogni stagione, e non si tratta di una spesa una tantum. Una previsione imprecisa della domanda può avere conseguenze costose per le aziende.

Uno degli effetti di un’errata previsione della domanda è la generazione di un inventario non voluto che finisce per diventare giacenza e che, generando costi di trasporto e di stoccaggio, impegna un prezioso flusso di cassa. Per prevenire un esito così sfavorevole, coloro che hanno commesso un errore nel loro demand forecasting spesso ricorrono a forti sconti e a strategie di ribasso a tappeto per svuotare gli scaffali. Tuttavia, sconti eccessivi possono comportare una riduzione dei margini e proiettare sui consumatori un’immagine negativa di un marchio che inevitabilmente ricorre al ribasso dei prezzi. Se questo diventa una prassi comune, i clienti saranno portati semplicemente ad attendere i saldi prima di acquistare gli articoli a prezzo pieno.

Il demand forecasting non solo aiuta a prevenire l’eccesso di scorte, ma, se fatto nel modo giusto, può anche impedire la carenza degli articoli più richiesti. Nessun marchio vuole perdere delle vendite a causa di articoli esauriti o subire le possibili conseguenze di clienti insoddisfatti perché non riescono a trovare i prodotti che desiderano quando li vogliono con l’elevato rischio che si rivolgano a marchi concorrenti. In poche parole, l’accuratezza del demand forecasting è fondamentale per allineare l’offerta alla domanda dei clienti.

Le previsioni nel retail combinano diverse funzioni aziendali per creare una strategia basata su dati che funzioni sia prima che durante la stagione. Tale strategia consente ai reparti di merchandising di essere flessibili nel rispondere rapidamente ai cambiamenti. In generale, il retail forecasting combina quattro aree chiave.

Sales forecasting

I dati storici delle vendite passate, in genere, vengono utilizzati per prevedere le vendite future. Tali dati analizzano i trend, la stagionalità e le fluttuazioni del mercato per definire meglio la futura domanda dei clienti. Tuttavia, come tutti sanno, insorgono cambiamenti, e i soli dati passati non sono più sufficienti per riflettere con precisione la domanda futura.

Demand forecasting

Il demand forecasting si concentra sulla previsione della popolarità dei prodotti, in modo da avere la giusta quantità di inventario per soddisfare l’interesse, senza che ciò porti a un eccesso di scorte alla fine della stagione. Avvicinarsi alla giusta quantità di unità per prodotto che i clienti probabilmente saranno inclini ad acquistare, consente ai marchi e ai retailer di ottenere il più alto margine lordo di ritorno sull’ investimento.

Inventory management

Come trovare un equilibrio tra la quantità di inventario da acquistare per soddisfare i clienti e la necessità di non tenere troppe scorte e incorrere in costi eccessivi? Questo è particolarmente critico per i retailer omnichannel che devono mantenere un inventario sia flessibile che vario per soddisfare le sempre crescenti aspettative dei consumatori.

Concentrarsi sulle quantità di SKU è una parte essenziale del processo di pianificazione. L’inventory planning potenziato dall’intelligenza artificiale analizza diverse complessità per determinare la giusta allocazione delle merci tra paesi, regioni e singoli negozi, così come favorire l’ottimizzazione dell’inventario e supportare i merchandiser nel controllo delle scorte.

Promotion planning

Le promozioni sono una parte essenziale di ogni ciclo di vendita. Tuttavia, contribuire efficacemente a incentivare le vendite nei posti giusti, al momento giusto, richiede un accurato approccio di pianificazione. Effettuare promozioni sugli articoli sbagliati, al momento sbagliato, può costare caro. Individuare i prodotti che hanno bisogno di un aggiustamento dei prezzi per creare la domanda, fino al colore alla taglia specifici, è fondamentale per aumentare il margine. Prendere decisioni così informate richiede un’analisi dei dati accurata e tempestiva.

Con le collezioni che diventano più grandi, basta pensare che alcune aziende arrivano a decine di migliaia di SKU, diventa sempre più difficile tenere conto delle centinaia di variabili che giocano un ruolo in una previsione accurata della domanda. Alcuni dei principali fattori da considerare, quando si mira ad ottenere un accurato demand forecasting sono:

Stagionalità e trend / pattern della domanda

Alcuni elementi sono prevedibili. Tutti sanno quali sono le festività intorno alle quali pianificare, ma cosa succede quando si tratta di eventi speciali globali di grande impatto come i Mondiali di calcio o le Olimpiadi? Meno incisivi, ma comunque importanti da considerare, sono gli eventi locali. Se una particolare città è meta di concerti musicali estivi, i consumatori si aspetteranno che gli scaffali siano riforniti di abbigliamento da festival. O forse una località balneare molto frequentata dai turisti deve assicurarsi che articoli estivi essenziali come la crema solare, i cappelli e i sandali, siano facilmente disponibili e prontamente riforniti.

I pianificatori dovrebbero anche tenere d’occhio le previsioni meteorologiche a breve termine: un’improvvisa svolta nel meteo può modificare drasticamente la domanda dei consumatori, in particolare nel settore fashion retail.  Se si dovesse verificare un inaspettato autunno inoltrato, i consumatori potrebbero essere restii ad acquistare, a prezzo pieno, i capi della nuova collezione autunno/inverno, mentre magari si stanno ancora crogiolando nelle temperature estive. Oppure, nel caso di un’estate piovosa, i consumatori potrebbero rinunciare a cappelli e occhiali da sole, a favore di impermeabili e ombrelli.

Sebbene ci siano alcune tendenze stagionali generali, ci sono troppi altri fattori che un team umano deve considerare nell’analizzare migliaia di SKU. L’intelligenza artificiale può colmare queste lacune.

Fattori esterni

Qual è l’ultima tendenza dei consumatori o quali sono i trend con i quali i concorrenti hanno avuto successo o fallito? Osservare i fattori esterni, dagli interessi regionali alle tendenze nazionali, è importante. Tuttavia va considerato che, nel mondo incentrato sul digitale questi fattori si muovono più velocemente di quanto alcuni marchi riescano a fare.

Un altro fattore esterno essenziale per un accurato demand forecasting è l’andamento della concorrenza. Osservare come essi stanno traducendo i trend nel loro mix di prodotti, quando e quali articoli stanno scontando e a quale percentuale. Tutti questi fattori sono incredibilmente importanti quando si cerca di costruire un’accurata previsione per ogni articolo della propria gamma di prodotti.

Decisioni aziendali

In un universo omnichannel in cui i clienti si aspettano un’ampia offerta di prodotti, prendere le giuste decisioni aziendali è diventato molto più impegnativo. Tentare di prendere in considerazione manualmente tutte queste variabili equivale a un sovraccarico di dati e non può che portare a proiezioni imprecise.

L’intelligenza artificiale offre una nuova soluzione alle comuni insidie che hanno sabotato gli sforzi di una previsione di successo. Consente ai team di anticipare meglio la domanda futura dei clienti e quindi mantenere il proprio vantaggio competitivo.

Con una posta in gioco così alta, le aziende non possono che ricorrere all’AI per far fronte alle crescenti complessità di una previsione accurata, ma non si tratta di una soluzione da temere. L’AI, abbinata a un approccio guidato dall’uomo, che associa arte e scienza, permette di automatizzare e velocizzare molte attività per migliaia di SKU, apportando maggiore efficienza e precisione a un processo tipicamente afflitto da congetture e imprecisioni.

Quali sono le funzionalità dell’AI a supporto del demand forecasting?

• Ottenere informazioni fruibili: I modelli predittivi consentono ai team di individuare pattern della domanda che di solito non vengono riconosciuti dagli sforzi manuali dei team. Ciò significa che un’enorme quantità di dati può essere analizzata e gestita in un breve lasso di tempo.
• Passare dall’essere reattivi a proattivi: Questo aspetto è incredibilmente importante quando si tratta di facilitare un rapido adattamento ai trend del mercato e alle preferenze dei consumatori.
• Essere più efficienti: L’intelligenza artificiale consente ai team di concentrarsi sulle iniziative strategiche anziché essere impantanati nelle attività manuali.
• Prevedere meglio la domanda: Quando si riesce a prevedere la domanda, è possibile pianificare meglio i riassortimenti, gestire rapidamente le scorte esistenti e prendere decisioni più accurate ed efficienti in materia di inventario.
• Migliorare la soddisfazione dei clienti: Con una previsione della domanda potenziata dall’intelligenza artificiale, i marchi e i retailer possono essere certi che gli articoli giusti siano stoccati nel posto giusto e al momento giusto per servire meglio i clienti.
• Aumento dei profitti: Una maggiore accuratezza nel demand forecasting consente ai team di gestire in modo efficace la domanda e l’offerta e di evitare errori costosi come la carenza o l’eccedenza di scorte di prodotti.

Centric Software® offre soluzioni che consentono ai team di passare da un processo decisionale basato sul passato e sulle congetture a un’analisi più precisa e orientata al futuro che sfrutta le capacità dell’intelligenza artificiale per supportare un processo decisionale informato e basato sui dati.

Centric Planning™ consente ai team di prevedere in modo efficiente il fabbisogno di scorte, di prendere migliori decisioni commerciali grazie ad analisi dettagliate per avitare livelli elevati di inventario e per massimizzare la redditività.

Mentre  Centric Pricing & Inventory™ utilizza l’intelligenza artificiale per automatizzare e ottimizzare le decisioni su prezzi e inventario per ogni SKU, indipendentemente dal luogo o dal canale.

Prevedere e influenzare meglio la domanda, vendere di più con meno inventario, ridurre gli sconti e accelerare la crescita e i margini allineando meglio la domanda dei clienti con un’offerta accurata. Per saperne di più sulle soluzioni di previsione e pianificazione della domanda potenziate dall’AI di Centric Software.