Nel fashion di lusso, ogni stagione introduce nuovi prodotti, rendendo impossibili confronti storici a livello di singolo SKU. Questo progetto mostra come l’AI possa supportare previsioni più affidabili spostando l’attenzione dagli articoli alle categorie di prodotto statisticamente rilevanti.

Un marchio italiano di moda di lusso, organizzato in diversi dipartimenti responsabili dell’ordine delle collezioni stagionali.

Il cliente doveva decidere le quantità da ordinare senza poter fare affidamento su SKU ricorrenti negli anni.

Ogni dipartimento seguiva logiche diverse, spesso basate anche su elementi non strutturati. Questo portava a processi manuali, onerosi e poco accurati.

Tecniche di analisi avanzata e modelli di previsione basati su AI applicati a una categorizzazione personalizzata dei prodotti.

È stato introdotto un nuovo approccio alla previsione basato su categorie di prodotto statisticamente significative.

I prodotti del catalogo sono stati aggregati in categorie personalizzate definite a partire dagli attributi disponibili. Alcuni valori sono stati raggruppati in cluster coerenti, come le diverse sfumature di colore.

Prodotti storici e nuovi sono stati mappati sulle stesse categorie, rendendo possibile la previsione delle vendite per ciascun dipartimento.

  • Supporto decisionale basato sui dati
  • Riduzione dello sforzo rispetto ai processi manuali
  • Processi più coerenti e armonizzati tra i dipartimenti

Il progetto è stato sviluppato come iniziativa pilota e richiede ulteriori test, ottimizzazione e automazione prima di una piena operatività.