Data-gestuurde productinkoop: de sell-through en voorraadefficiëntie in de mode stimuleren

Effectief categorie- en productbeheer zijn cruciaal voor de mode- en kledingindustrie en hebben een directe invloed op de doorverkooppercentages - een belangrijke KPI voor voorraadbeheer en een belangrijke motor voor de totale verkoop. Het optimaliseren van de doorverkoop en het minimaliseren van overtollige inventaris begint met de productinkoop proces.

Dit proces is momenteel echter sterk afhankelijk van subjectieve beoordeling op basis van merkrichtlijnen (prioriteit geven aan belangrijke push-producten) en ervaring als merchandiser (toekomstige prestaties schatten op basis van verkopen in het verleden).

Hoewel deze aanpak kan volstaan voor “carryover-producten” - klassieke artikelen die regelmatig worden aangevuld - is het niet nodig om deze producten te vervangen. het is veel minder effectief voor nieuwe lanceringen, zoals catwalk- of showroomcollecties.

data hiaten in aankoopbeslissingen bij mode overwinnen

De nieuwe lanceringen vormen een grote uitdaging, omdat er geen historische verkoopcijfers data zijn en er toch ongeveer zes maanden van tevoren aankoopbeslissingen moeten worden genomen. De belangrijkste obstakels zijn onder andere:

  • Moeite met het vinden van accurate referenties van eerdere lanceringen.

  • Beperkt vermogen om tijdig historische prestaties van vergelijkbare producten te analyseren ter ondersteuning van aankoopbeslissingen.

  • Uitdagingen bij het holistisch en redelijk inschatten van verkooppotentieel.

RISE: Revolutionaire AI-gebaseerde oplossingen

Gebruikmakend van onze diepgaande expertise in de mode- en kledingsector, introduceert Artefact het gepatenteerde RISE-framework, samen met onze AI-gebaseerde oplossingssuite. Samen stellen ze merken in staat om door de complexiteit van nieuwe productlanceringen te navigeren en commerciële kansen te benutten.

Lees hier hoe RISE een revolutie teweegbrengt in uw productaankoop- en lanceringsproces:

1) Gelijkenis herkennen: Aangedreven door onze AI “Bibliotheek starten”.”, Deze tool gebruikt een robuust product similariteitsmodel om snel historische producten te identificeren die vergelijkbaar zijn met nieuwe lanceringen in verschillende dimensies.

2) Potentiële topverkopers identificeren: Onze “Lanceerindicator”.” Het AI-model voorspelt het verkooppotentieel van nieuwe producten, zodat u prioriteit kunt geven aan SKU's met een hoog potentieel en uw inkoopmiddelen effectief kunt toewijzen.

3) Synthesise 360 Productinzichten: Door de “AI-lanceerlab”, krijgt u een uitgebreid, intuïtief overzicht van alle productinzichten, inclusief de kenmerken van nieuwe en vergelijkbare producten en historische verkooptrends, met duidelijke rationalisaties waarom bepaalde producten een sterk verkooppotentieel hebben.

4) Inkoop- en toewijzingsstrategie evolueren: Verfijn uw strategie voortdurend tijdens de levenscyclus van uw product. Onze AI-tools ondersteunen zowel de pre-launch als de post-launch fases, zodat u op basis van real-time feedback uit de markt behendig aanpassingen kunt doorvoeren om de doorverkoop te maximaliseren.

Ongeëvenaarde data enabler: AI transformeren met 360-graden product data catalogus

Data is de ruggengraat van elke AI-oplossing - het kan succes maken of breken. Met name product data kan complex zijn vanwege de diverse en vaak niet-gestandaardiseerde aard ervan. Artefact's “Product Feature Catalogue” integreert 360-graden product data bronnen, en biedt een sterke basis voor geavanceerde analyse en modellering, herbruikbaar in verschillende toepassingen buiten New Launch Buying.

Referentie en implementatie

Artefact heeft een bewezen staat van dienst in het versterken van toonaangevende wereldwijde en lokale merken met “RISE”.

Onze “RISE” AI Solution Suite wordt meestal eerst geleverd via een op maat gemaakte Proof-of-Concept (POC) van 9-12 weken, aangepast aan uw specifieke bedrijfsbehoeften en data infrastructuur.

RISE naar commerciële uitmuntendheid!

Als u geïnteresseerd bent in “AI for New Launch Product Buying” van Artefact, neem dan contact op met Kenn Liu of Shirley Li voor meer informatie.