Jonas Hartmann
Scrive di modelli di business, margini, pricing ed espansione internazionale nella moda.
Articoli di Jonas Hartmann
Come Revolve usa dati e algoritmi per acquistare, prezzare e riordinare
Revolve testa i modelli in piccole quantità e usa una dashboard proprietaria per decidere che cosa riordinare, con la vendita a prezzo pieno al centro. Come funziona il modello, dove entra oggi l'IA e che cosa non viene reso noto.
Come usa l'IA Amazon Fashion per i consigli sulla taglia e le analisi della vestibilità?
Amazon combina consigli sulla taglia basati sul deep learning, riepiloghi delle recensioni generati dall'IA e uno strumento di analisi della vestibilità per i brand, con un assistente di shopping che oggi si chiama Alexa for Shopping. Che cosa ha pubblicato e che cosa dovrebbero fare i brand.
Come si prevede la domanda di un prodotto moda senza storico di vendita?
Gran parte di una collezione moda è nuova ogni stagione, quindi la classica previsione basata sulle serie storiche non ha nulla su cui lavorare. Come l'IA prende in prestito lo storico da prodotti simili, immagini, attributi e prime vendite, e dove mostra ancora i suoi limiti.
Come può l'IA fissare il giusto prezzo iniziale per un prodotto moda?
Il prezzo iniziale decide quanta parte di un prodotto si vende a prezzo pieno. Come i modelli di elasticità stimano la reazione dei clienti al prezzo per i nuovi articoli, di quali dati hanno bisogno e come usarli senza erodere il brand.
Come scegliere uno strumento di previsione della domanda: una checklist per i brand di moda
I software di previsione della domanda promettono meno stock e meno rotture di stock, ma i risultati dipendono dall'adattamento ai cicli di prodotto della moda e dai vostri dati. Una checklist neutrale per valutare gli strumenti prima di firmare.
Che cos'è lo store clustering e come lo migliora l'IA?
Lo store clustering raggruppa i punti vendita con clienti e domanda simili, così che ogni gruppo riceva l'assortimento e la profondità giusti. Come il machine learning costruisce i cluster, quali dati utilizza e dove il metodo mostra i suoi limiti.
Come migliorano meteo e segnali esterni la previsione della domanda nella moda?
Un meteo fuori stagione sposta regolarmente le vendite di moda, e i retailer lo citano spesso nei risultati. Che cosa possono aggiungere meteo, eventi e dati di ricerca alla pianificazione della domanda con l'IA, in che misura, e dove le evidenze sono scarse.
Quali KPI dell'IA dovrebbero monitorare le aziende della moda in ogni funzione?
Una checklist, funzione per funzione, delle metriche dell'IA per le aziende della moda: che cosa misurare, come fissare le baseline e come distinguere l'utilizzo dall'impatto reale sul business.
IA nel merchandising della moda: che cosa fa, di che cosa ha bisogno e dove fallisce
Il machine learning supporta oggi le decisioni di previsione, assortimento, pricing e pianificazione nella moda. Questa guida illustra i casi d'uso, i dati da cui dipendono e come i merchandiser mantengono il controllo.
Come riduce l'ottimizzazione dell'inventario con l'IA le giacenze invendute e le rotture di stock nella moda?
Lo stock nella moda è deperibile: se è troppo finisce in saldo, se è troppo poco si traduce in vendite perse. Ecco come i modelli di IA bilanciano le due cose, quali evidenze esistono e di che cosa hanno bisogno per funzionare.
Che cos'è il demand sensing e come funziona nella moda?
Il demand sensing aggiorna le previsioni di breve periodo con le vendite più recenti e con segnali esterni. Nella moda migliora soprattutto le decisioni in stagione: riassortimento, trasferimenti e ribassi.
Come può l'IA migliorare l'open-to-buy e la pianificazione del budget di merchandise?
L'open-to-buy indica ai buyer quanto possono ancora spendere senza compromettere gli obiettivi di vendita e di stock. L'IA può mantenere questo valore aggiornato e più realistico, a condizione che il piano su cui si basa sia solido.
Come H&M usa l'IA: domanda, allocazione e digital twin
Dal 2018 H&M applica analytics e IA alle quantità di acquisto, all'allocazione nei negozi e ai prezzi, e dal 2025 alle immagini delle campagne. Che cosa è documentato e che cosa non ha reso noto.
IA per merchandiser e planner: una guida pratica
Come l'IA supporta nella moda la pianificazione finanziaria merceologica, le previsioni, l'allocazione, il riassortimento e i ribassi, di quali dati ha bisogno, cosa decidono ancora i planner e come iniziare.
Ottenere i dati di sell-out via EDI: SLSRPT, INVRPT e come utilizzarli
I report di vendita e di inventario dei partner retail mostrano ai brand che cosa si vende davvero, negozio per negozio e taglia per taglia. Come funzionano i due messaggi EDI e come i team di merchandising possono usarli per i riordini.
Come trasformare i report di tendenza basati sull'IA in decisioni di assortimento e acquisto?
Le piattaforme di tendenza basate sull'IA descrivono ciò che sta crescendo; un piano di collezione richiede quantità, prezzi e limiti di rischio. Un flusso di lavoro pratico per passare dal segnale all'acquisto.
Che cosa possono dire ai designer i prezzi di rivendita sulle tendenze moda?
Prezzi e ricerche nel second hand rivelano quali design mantengono il proprio valore, quali revival sono in arrivo e quali brand stanno tornando desiderabili. Come leggerli e dove possono trarre in inganno.
Previsione della domanda con l'IA nella moda: come funziona e dove fallisce
Il machine learning può migliorare le previsioni nella moda per le linee carry-over e il riassortimento, ma nuovi modelli, stagioni brevi e cambi di tendenza restano difficili. Che cosa i vertici dovrebbero aspettarsi, e che cosa no.
IA e pricing: l'ottimizzazione dei ribassi spiegata
L'ottimizzazione dei ribassi usa modelli di domanda per decidere quando e quanto scontare. Come funziona, di che cosa ha bisogno e perché posizionamento del brand e relazioni wholesale devono fissarne i limiti.
Il vocabolario dell'IA che ogni buyer di moda dovrebbe conoscere
Fornitori, brand e team interni parlano sempre più spesso di modelli, agenti ed embedding. Un glossario pratico per i buyer di moda, con il significato di ciascun termine per le decisioni di acquisto.
Open-to-buy spiegato: come i retailer di moda pianificano il budget di acquisto
L'open-to-buy indica a un buyer quanto stock può ancora essere acquistato senza sforare il piano. Ecco come si calcola, come si usa e come viene spesso usato male.
Il calendario degli acquisti nel retail: un anno nella vita di un buyer di moda
I buyer di moda lavorano su più stagioni contemporaneamente. Come è strutturato l'anno degli acquisti, che cosa accade in ogni fase e come sta cambiando il calendario.
Le metriche del retail spiegate: sell-through, GMROI e settimane di copertura
Tre metriche rispondono alla maggior parte delle domande sulla performance dello stock nella moda. Come calcolare sell-through, GMROI e settimane di copertura e come leggerle insieme.
Come funzionano i margini nella moda, dalla fabbrica al negozio
Dal costo di fabbrica al prezzo sul cartellino: come si combinano costo franco destino, ricarico wholesale e ricarico retail, e perché sono i ribassi a decidere quale margine viene davvero realizzato.
Architettura dei prezzi: prezzo all'ingrosso, prezzo consigliato e listini in valuta
Come i brand di moda strutturano fasce di prezzo, prezzi all'ingrosso, prezzi di vendita consigliati e listini in valuta in un unico sistema coerente, di cui i retailer si fidano e che la finanza può difendere.