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Nuovi prodotti: quando e quanti ordinarne?
Un modello di Machine Learning suggerisce la corretta quantità di sell out, mesi prima che il prodotto venga lanciato sul mercato
L’indecisione è la peggior decisione
Nel settore Retail la scelta del quantitativo ottimale per il primo ordine di un prodotto è tanto più complessa quanto più ci si trova nella situazione di avere una gamma di prodotti molto elevata con un alto tasso di ricambio annuale. Molto spesso, inoltre, il tempo tra l’ordine e la consegna può richiedere mesi. Sotto queste condizioni può risultare difficoltoso operare il primo ordine minimizzando i rischi di una errata stima, costi di stoccaggio non previsti o un prematuro esaurimento delle scorte.
L’idea che guida?
Il classico approccio allo storico delle vendite non è di nessuna utilità quando questo aspetto, di fatto, non esiste come nel caso di nuovi prodotti. È necessario perciò cambiare approccio, partendo magari dall’idea che ogni prodotto è, in realtà, il frutto di una miscela di caratteristiche già esistenti. Combinando fattori quali lo storico delle vendite di prodotti affini, le scorte, i prezzi, le caratteristiche dei prodotti, la calendarizzazione e le campagne di marketing e di sconti è possibile elaborare un modello predittivo in grado di definire per analogia le giuste quantità di nuovi prodotti da ordinare.
Non è solo teoria
La soluzione si basa su tecnologie Open Source specializzate nell’elaborazione dei Big Data. I dati sono raccolti in un Data Lake centrale, su distribuzione Cloudera, e sono trattati da algoritmi attribute-based che permettono l’elaborazione previsionale. A partire dalle caratteristiche del prodotto e sfruttando lo storico di prodotti simili, si calcola la previsione attraverso modelli ARIMA e Reti Neurali. I risultati sono mostrati agli utenti attraverso dashboard di monitoraggio. Per rendere più robusti e affidabili i risultati è stata prevista una fase di pre-lavorazione dei dati, in cui questi vengono puliti e normalizzati per eliminare eventi esogeni di incremento o calo delle vendite.
Ma quali sono i reali benefici?
La soluzione di previsione e raccomandazione realizzata da Data Reply risulta particolarmente utile in quei contesti dove la carenza di informazioni, come lo storico delle vendite, non permette di effettuare scelte consapevoli. L’affinamento delle logiche e degli algoritmi impiegati ha portato oggi ad avere un modello in grado di garantire una copertura previsionale sui nuovi prodotti che si spinge sino a 12 mesi di distanza, con anche 6 mesi di anticipo rispetto alla loro messa in commercio. L’azienda dispone quindi di un valido supporto per pianificare al meglio i propri ordini e la strategia di mercato.
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Data Reply è la società del gruppo Reply che offre servizi di eccellenza per Big Data e Artificial Intelligence. Operando sulla gran parte delle Industry e delle funzioni aziendali, supportiamo professionisti di livello esecutivo e Chief Officers per trarre valore dai dati. Costruiamo Data Platform, definiamo e implementiamo modelli di ML e AI in modo efficiente, replicabile e scalabile, attraverso persone con alte competenze in Big Data Engineering, Data Science e Intelligent Process Automation. Sempre attivi sulle innovazioni, stiamo applicando algoritmi Quantistici a supporto dell’ottimizzazione di processi con alte necessità computazionali.