La compra de productos impulsada por el Data: impulsar el sell-through y la eficiencia del inventario en la moda
Una gestión eficaz de las categorías y los productos es crucial para la industria de la moda y la confección, ya que repercute directamente en el índice de rotación de las ventas, un indicador clave de la gestión del inventario y uno de los principales impulsores de las ventas globales. Optimizar la tasa de ventas y minimizar el exceso de inventario comienza con la compra de productos proceso.

Sin embargo, este proceso depende actualmente en gran medida de un juicio subjetivo informado por directrices de la marca (dar prioridad a los productos clave de empuje) y experiencia en merchandising (estimar el rendimiento futuro basándose en las ventas pasadas).

Aunque este enfoque puede ser suficiente para los “productos de arrastre” -artículos clásicos que se reponen con regularidad-. es mucho menos eficaz para los nuevos lanzamientos, como las colecciones de pasarela o de showroom.


Superar las lagunas data en las decisiones de compra de moda
Los nuevos lanzamientos plantean retos importantes, ya que carecen de un historial de ventas data pero, aun así, exigen que las decisiones de compra se tomen con unos seis meses de antelación. Entre los principales obstáculos figuran:
RISE: Soluciones revolucionarias impulsadas por la IA
Aprovechando nuestra profunda experiencia en el sector de la moda y la confección, Artefact presenta el marco patentado RISE, acompañado de nuestro conjunto de soluciones impulsadas por IA. Juntos, permiten a las marcas sortear las complejidades del lanzamiento de nuevos productos y aprovechar las oportunidades comerciales.

He aquí cómo RISE revoluciona su proceso de compra y lanzamiento de productos:
1) Reconocer la similitud: Impulsado por nuestro AI “Biblioteca de lanzamiento”, esta herramienta utiliza un sólido modelo de similitud de productos para identificar rápidamente los productos históricos comparables a los nuevos lanzamientos en varias dimensiones.

2) Identifique los posibles productos más vendidos: Nuestra “Indicador de lanzamiento” El modelo de IA predice el potencial de ventas de los nuevos productos, lo que le permite dar prioridad a las SKU de alto potencial y asignar los recursos de compra de forma eficaz.

3) Perspectivas del producto Synthesise 360: A través de la “Laboratorio de lanzamiento de IA”, obtenga una visión completa e intuitiva de todas las perspectivas de los productos, incluidas las características de los productos nuevos y similares y las tendencias históricas de ventas, con justificaciones claras de por qué determinados productos tienen un fuerte potencial de ventas.

4) Evolucionar la estrategia de compra y asignación: Perfeccione continuamente su estrategia a lo largo del ciclo de vida del producto. Nuestras herramientas de IA son compatibles con las fases previa y posterior al lanzamiento, lo que permite realizar ajustes ágiles para maximizar las ventas en función de las reacciones del mercado en tiempo real.
Habilitador data sin precedentes: transformando la IA con un catálogo de productos data de 360 grados
El Data es la columna vertebral de cualquier solución de IA: puede hacer o deshacer el éxito. El data de producto, en particular, puede ser complejo debido a su naturaleza diversa y a menudo no estandarizada. El “Catálogo de Características de Producto” de Artefact integra fuentes de data de producto de 360 grados, proporcionando una base sólida para el análisis y el modelado avanzados, reutilizable en varias aplicaciones más allá de la Compra de Nuevos Lanzamientos.

Referencia y aplicación
Artefact tiene un historial probado de potenciación de marcas líderes mundiales y locales con “RISE”.

Nuestro paquete de soluciones de IA “RISE” suele entregarse primero a través de una prueba de concepto (POC) a medida de 9 a 12 semanas, adaptada a sus necesidades empresariales específicas y a la infraestructura data.
¡Ascienda a la excelencia comercial!
Si se siente interesado en la “IA para la compra de productos de nuevo lanzamiento” de Artefact, le invitamos a ponerse en contacto con Kenn Liu o Shirley Li para más información.

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