Riassunto analitico
Nel settore della moda al dettaglio, le previsioni di vendita svolgono un ruolo sempre più importante in un sistema di supporto decisionale di un'impresa commerciale. I retailer di moda hanno sempre bisogno di fornire prodotti giusti al momento giusto mantenendo un buon livello di magazzino. Per tamponare gli stock-out e mantenere un livello di inventario elevato, i rivenditori (retailers) di moda di solito mantengono grandi scorte di sicurezza. Al fine di ridurre i livelli di magazzino, alcuni rivenditori migliorano le proprie decisioni di magazzino acquisendo informazioni sul mercato e rivedendo le loro previsioni in più fasi. Una previsione accurata della domanda dei clienti è fondamentale per la redditività dei dettaglianti e consente ai produttori di abbigliamento a monte di aumentare o regolare la propria produzione che può infine influire sulle prestazioni dell'intera catena di approvvigionamento. Tuttavia, la previsione delle vendite è di solito un problema molto complesso a causa dell'influenza degli ambienti interni ed esterni, soprattutto per l'industria della moda e del tessile. Così, oggi, come sviluppare metodi di previsione vendite più precisi e tempestivi diventa un argomento importante anche nei contesti di ricerca. Nella vendita al dettaglio di moda (fashion retailing), l'incertezza della domanda è nota per creare sfide importanti nella gestione della logistica. L'efficacia di una catena di approvvigionamento dipende innanzitutto dalla precisa previsione delle vendite dei prodotti, mentre l'efficienza dell'ottimizzazione della gestione dell'approvvigionamento si basa sulla precisione previsionale delle vendite dei prodotti finiti. I nuovi software utilizzano algoritmi avanzati di analisi e ottimizzazione basati su paradigmi di fast fashion per migliorare l'allocazione degli inventari e le operazioni di trasferimento merce tra punti vendita.L’obbiettivo è vendere di più, con meno azioni, attraverso un'assegnazione di inventario più intelligente
L'elevata volatilità della domanda, le interdipendenze tra le dimensioni, le regole di merchandising visive sono solo alcuni esempi di sfide che gli algoritmi standard non sanno come affrontare.
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