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El futuro de los negocios medianos de distribución de moda pasa por la planificación de la demanda omnicanal

El futuro de los negocios medianos de distribución de moda pasa por la planificación de la demanda omnicanal

  • El desarrollo de la IA ayuda a replantear el enfoque de negocio de un sector que necesita comprender el comportamiento del cliente y equilibrar la asignación del inventario en los canales físico y online si quiere competir con los grandes retailers.
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Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA), proveedor líder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, afirma que l os negocios de moda pequeños y medianos han experimentado una transformación desde la pandemia que se antoja irrevocable.

El sector minorista no va a alcanzar el volumen de ventas en tienda previo a 2020 y tampoco alcanzará probablemente picos de venta online como los que se produjeron durante el apogeo del confinamiento. Según los últimos datos de Zebra, que está en contacto continuo con los principales jugadores de la industria, se ha consolidado un modelo omnicanal. Esto quiere decir que continúa existiendo un segmento considerable de consumidores que siempre preferirán la experiencia de visitar sus tiendas favoritas para echar un vistazo y probarse las prendas antes de pasar por caja. Sin embargo, los millennials y la generación Z, evitan los centros comerciales y prefieren comprar ropa online a través de sitios web y aplicaciones móviles.

En este escenario cambiante, las empresas de menor tamaño dedicadas a la moda quieren «hacer bien los números» tanto para las ventas en los establecimientos físicos como en Internet (por ejemplo, pedidos a proveedores, inventario disponible, asignación de centros de distribución/tiendas). Asimismo, les preocupa realizar un envío eficiente y ofrecer el método de compra online y recogida en tienda. Además de estas funciones esenciales, la falta de existencias y/o los retrasos en las entregas frustran a los clientes, que rápidamente buscarán alternativas en la competencia. Un inventario excesivo o mal asignado puede mermar rápidamente los beneficios del distribuidor.

Con el objetivo de hacer frente a estos problemas, estas marcas exitosas de moda de éxito se están replanteando su enfoque e introduciendo la idea de la planificación de la demanda omnicanal, un planteamiento holístico y sin fisuras para comprender la demanda y equilibrar la asignación del inventario en los canales en tienda y online.

Dominar esta optimización omnicanal requiere analizar y procesar adecuadamente todos los datos disponibles: ventas en tienda, ventas online, precios y promociones, vacaciones y eventos, tráfico online, datos demográficos de los clientes y factores externos como el clima, entre otras muchas variables.Nicholas Wegman, Doctor y Director Senior de Inteligencia Artificial de antuit.ai - una empresa de Zebra Technologies

Interpretar todas estas fuentes de datos y sus efectos sobre la demanda llevaría a una persona más tiempo y esfuerzo de lo razonable. Por el contrario, los algoritmos de Inteligencia Artificial/Machine Learning (IA/ML) ya han demostrado su valor para los comerciantes, permitiéndoles mantener el ritmo en un espacio de moda de nivel medio cada vez más competitivo.

¿Cuáles son algunas de las ventajas específicas que una solución basada en IA puede aportar a un comerciante de moda omnicanal?

Aumentar el rendimiento de la tecnología instalada – Las soluciones basadas en IA pueden utilizarse fácilmente para hacer más inteligentes los sistemas de planificación de recursos empresariales, como SAP, JDA y Oracle. Una vez que la IA haya incorporado todos los datos pertinentes, generará una señal de demanda unificada que podrá utilizarse como única fuente de información para la asignación y el reabastecimiento omnicanal.

Gestión proactiva de inventario – La tecnología AI/AA de vanguardia está desempeñando un papel importante en la eliminación de las costosas conjeturas que implican los pedidos y la asignación de productos de moda en todos los canales, así como la reposición de productos básicos de uso diario. Al tomar estas decisiones mediante la demanda basada en IA/ML, los comerciantes pueden minimizar mejor los riesgos asociados a la venta al por menor de moda y, al mismo tiempo, mejorar los beneficios.

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Optimización de los precios y consistencia – Los hábitos de compra omnicanal de los clientes han complicado las estrategias tradicionales de fijación de precios. Los comerciantes que tradicionalmente han utilizado normas estrictas de rebajas las están reevaluando como obsoletas.

Como alternativa, están recurriendo a la ciencia de datos que utiliza insights más granulares (ventas en tiempo real, patrones de compra online, inventario disponible, etc.) para determinar el precio óptimo del ciclo de vida de cada unidad de mantenimiento de existencias (UME), equilibrando al mismo tiempo la capacidad de vender esos artículos a un precio más alto a través del canal online. En resumen, cuando la demanda omnicanal ha aumentado significativamente la complejidad de la fijación de precios, la introducción de la IA puede poner orden en el caos.

“Es ilusionante ver las oportunidades que se abren a corto plazo para que los negocios de moda de nivel medio gracias a los recientes avances en IA, que les van a ayudar a construir identidades de marca fuertes y sentar una base de clientes fieles”, comenta Nicholas Wegman. “Durante este periodo de cambios en los patrones de demanda, los comerciantes de nivel medio están mejor posicionados que sus competidores de mayor tamaño para adaptarse a las necesidades cambiantes de los consumidores. La moda es un segmento desatendido en estas empresas medianas cuando se trata de la planificación de la demanda, gestión de inventario y fijación de precios del ciclo de vida impulsados por IA, y eso tiene que cambiar”.

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