Che cos'è l'analisi predittiva nella moda?
Utilizzo di dati e di modelli statistici o di machine learning per stimare ciò che probabilmente accadrà.
In breve
L'analisi predittiva (predictive analytics) usa dati e modelli statistici o di machine learning per stimare che cosa è probabile che accada. Nella moda risponde a domande come quali clienti potrebbero ridurre i propri ordini, quali modelli rischiano di essere resi o quali prodotti avranno un buon sell-through.
Come funziona nella pratica?
I modelli predittivi apprendono dai dati storici e producono punteggi o probabilità per risultati futuri. Un team commerciale wholesale potrebbe usare lo scoring dei clienti per stabilire le priorità delle chiamate prima di una campagna vendite, concentrandosi sui retailer i cui schemi d'ordine fanno pensare che questa stagione acquisteranno meno. Un team retail potrebbe prevedere la probabilità di reso per modello e taglia per adeguare le indicazioni sulla vestibilità.
Le domande predittive più comuni nella moda comprendono:
- Quali clienti rischiano di ridurre o annullare gli ordini?
- Quali modelli venderanno probabilmente a prezzo pieno?
- Quali ordini o taglie verranno probabilmente resi?
- Quali clienti risponderanno probabilmente a una campagna?
- Quali consegne rischiano di subire ritardi?
Perché è importante?
Le decisioni nella moda vengono prese in condizioni di incertezza e sotto pressione. L'analisi predittiva aiuta i team a concentrare l'attenzione dove conta di più, che si tratti di un cliente chiave, di un modello a rischio o di una spedizione in ritardo. Agire prima può proteggere il fatturato, ridurre i ribassi e migliorare le relazioni con i partner retail.
Come la utilizza l'IA?
L'analisi predittiva si basa sul machine learning e sulla previsione di serie storiche. È spesso seguita dall'analisi prescrittiva, che fa un passo in più e raccomanda che cosa fare a fronte di una previsione, ad esempio quale stock spostare o quale cliente visitare.
Errori comuni
- Considerare i punteggi come certezze. Le previsioni sono probabilità e vanno lette nel loro contesto.
- Previsioni che si autoavverano. Trascurare i clienti segnalati come a basso potenziale può far sì che la previsione si realizzi.
- Storico distorto. I modelli addestrati su decisioni passate possono ripetere errori passati.
- Nessun seguito. Le informazioni sono utili solo se integrate nelle routine di vendita, pianificazione o assistenza.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra analisi predittiva e prescrittiva?
L'analisi predittiva stima che cosa è probabile che accada. L'analisi prescrittiva raccomanda quale azione intraprendere in risposta a quella previsione.
Come possono i team commerciali della moda usare l'analisi predittiva?
Possono usare lo scoring dei clienti per stabilire le priorità delle chiamate, individuare i clienti a rischio di ridurre gli ordini e identificare opportunità di cross-selling prima delle campagne vendite.
