产业观察

可持续时尚人工智能正在为时尚零售商解决更多库存难题

供应链规划公司 Tools Group 首席执行官 Inna Kuznetsova 表示:“疫情前,在零售业、尤其是时尚零售领域,大家更加关注促销,并以合适的方式将产品提供给消费者,实现各种个性化服务体验。值得注意的是,为客户提供通用的服务体验,早已不足以构成零售商的优势,而是基本要求。”尤其是,随着通胀和物价上涨,消费者不断缩减非必需支出时,供大于求的现象便为零售业带来了一次巨大挑战。

 

因此,短期看,通过个性化服务体验增进商品流通和购买率,或许就是一个缓解过量库存的有效方式

 

库存压力会为环境问题带来怎样的隐忧与压力?Inna Kuznetsova 表示:“如果没有计划和目标地去销售商品、减少多余库存,必然会增加从仓库到商店的出货频率和周期,而每一次出货都意味着一次二氧化碳排放,从而增加环境压力。”在他看来,人工智能驱动下的物流出货规划和分配,便可以帮助商家更加精确,同时也能更高效、更可持续地运营。

 

因而通过数据分析,企业可以获得有价值且相对便捷的操作流程,为产品销售提供相关定价、销售、折扣调整等等自动化指南。由此,零售商可以更好地规划、控制库存量,优化供应链运营效率,并在一定程度上降低人力成本。

目前,Zara 便在借助人工智能进一步实现其可持续发展目标,从设计到物流清晰掌握各个环节的有效数据,通过对数据的分析整理,不断发现问题、解决问题、持续升级供应链体系、并做出准确预测。

Kearney 消费者实践合伙人 Timothy Derr 表示:“我们应具备一定的需求预测能力来了解顾客的需求,这样或许才能够快速找到解决方案,提高销售效率,从而减少供应链的压力。”WWD

撰文 WWD编辑部

编辑 Russell