Vizions por Zalando: La primera conferencia de plataforma de Europa
20 de abril de 2017, Berlín
Comencemos con una pregunta ingenua. ¿Por qué cree que existen las liquidaciones? Hoy en día, las liquidaciones de invierno, las liquidaciones de verano y varios eventos menores entre ellas son casi una institución, especialmente en el sector de la moda. (...) Pero, ¿por qué existen? Existen para permitirles a los minoristas deshacerse del stock excedente. En primer lugar, las liquidaciones son una manifestación de un pronóstico que ha salido mal. Puede argumentarse que hoy son mucho más que eso. Y es verdad, pero el objetivo primario sigue siendo el mismo.
Joannes Vermorel, fundador de Lokad
Eche un vistazo a nuestras entrevistas en Lokad TV para saber más sobre cadena de suministro y moda.
Muchas marcas de moda lanzan miles de nuevas referencias por colección, considerando tallas, colores, puntos de venta, etc.
En los últimos diez años, las marcas más exitosas han demostrado su capacidad de seguir más que nunca las últimas tendencias, aumentando la cantidad de colecciones por año y reduciendo los tiempos de entrega.
La tecnología de optimización predictiva de Lokad afronta cada decisión a lo largo de todo el ciclo de vida de cada producto de la marca. Nuestra tecnología es una combinación de machine learning —utilizado para extraer patrones o predicciones de los datos— y de optimización numérica, utilizada para generar las decisiones optimizadas.
La preparación de la nueva colección comienza con la entrega de una optimización del surtido, también llamada plan de gama. La tecnología de Lokad le permite componer la gama adecuada de tallas, colores y formas sobre los diseños iniciales. Este plan de gama tiene como objetivo ajustarse a los deseos y expectativas de su clientela. Lokad puede ayudarlo a generar el caso de negocios que respalda el plan de gama, y ofrece a los planificadores la posibilidad de perfeccionar el plan con la información estratégica de alto nivel con la que cuentan, en lugar de tener que microgestionar cada variante de producto en forma individual.
En cuanto el plan de gama está terminado, entregamos una optimización de compra, sugiriendo la cantidad exacta de unidades que deberían producirse o comprarse de cada variante de producto, y también el momento en el que realizar el pedido. Naturalmente, la mayoría de los productos no se han vendido antes. Esta tarea generalmente se complica por la presencia de varias limitaciones MOQ (cantidades mínimas de pedido), descuentos, y tiempos de entrega variables (por ejemplo, el Año Nuevo Chino, que desacelera los ritmos de producción en Asia). Lokad también puede optimizar la combinación de transporte (por ejemplo, transporte marítimo vs. transporte aéreo) y la combinación de fuentes de aprovisionamiento (por ejemplo, proveedores extranjeros vs. proveedores locales).
Como ejemplo, nuestro solver de MOQ puede gestionar varias limitaciones de MOQ que se superponen: puede haber una MOQ en el nivel de producto (por ej., un mínimo de 100 unidades de producto para cada pedido de compra), otra MOQ a nivel de telas (por ej., un mínimo de 3000 metros de tela por color) y, por último, una MOQ a nivel de proveedor (por ej., un mínimo de USD 50.000 de valor de mercancías compradas por pedido). Gestionar todas estas MOQ al tiempo que se mantienen los niveles de stock bajo control es un gran desafío cuando las MOQ se procesan en forma manual. Lokad optimiza el proceso a través de solvers numéricos que permiten identificar el "paquete" de pedido de compra más rentable que satisface todas las limitaciones aplicables.
Cuando el lanzamiento de la colección es inminente, entregamos una optimización de asignación de stock, decidiendo exactamente cuántas unidades asignar a cada centro de distribución o a cada tienda. En la tienda, el stock cumple dos funciones: no solo satisfacer la demanda, sino también atraer a la clientela a la tienda. La optimización de la asignación tiene en cuenta esta función de la mercancía, aprovechando al máximo cada tienda. La optimización considera los límites de capacidad de almacenamiento (por ej. el espacio en estanterías), así como la capacidad limitada de los equipos en el lugar para gestionar grandes lotes de productos entrantes. Y también se tienen en cuenta los paquetes y los lotes, que son muy útiles para disminuir los costos de mantenimiento.
Para poder seguir las últimas tendencias, identificamos los productos más vendidos y los de baja rotación. La identificación de los productos más vendidos, pensada para desencadenar reabastecimientos tempranos, puede realizase con cantidades de stock limitadas, sondeando el mercado en una cantidad limitada de tiendas, posiblemente, solo a través de la plataforma de e-commerce. Por su parte, la identificación temprana de los productos de baja rotación también es importante para poder eliminarlos lo antes posible de las estanterías que ocupan a expensas de productos que se venden mejor.
Para la mayoría de las marcas de moda, los descuentos y otros mecanismos promocionales son parte de su ADN. Lokad ofrece funcionalidades de optimización de precios, sugiriendo cuándo disminuir el precio para asegurar que no haya excedencias al final de la colección, al tiempo que se maximiza el margen bruto total.
Además, tenemos en cuenta los descuentos que derivan de programas de fidelización —aplicados de forma uniforme sobre varios productos— que pueden reemplazar, o a veces complementar, descuentos en el nivel de producto.
Optimización del surtido, optimización de las compras, optimización de la asignación de stock, identificación de productos de mayores ventas y de productos de baja rotación, optimización de precios: Lokad puede utilizarse para optimizar todas estas decisiones —y más— con una perspectiva consistente de extremo a extremo en todo el ciclo de vida de los productos. No obstante, también es posible comenzar de a poco, con un objetivo más acotado. Para cualquier pregunta, envíenos un correo a contact@lokad.com
La optimización de las decisiones que involucran stocks y precios requieren información estratégica precisa sobre el futuro. La perspectiva de pronóstico de la demanda clásica, sin embargo, resulta ser bastante disfuncional para el sector de la moda. Por esta razón, Lokad ha desarrollado funcionalidades de pronóstico exclusivas, diseñadas teniendo en cuenta los desafíos que enfrentan las empresas de moda.
Trabajamos con pronósticos probabilísticos: consideramos todos los futuros posibles y calculamos sus respectivas probabilidades. De hecho, la incertidumbre de la demanda es inevitable en el sector de la moda. No será posible elaborar un pronóstico "perfecto". Los métodos tradicionales esperan que las decisiones se tomen con respecto a un pronóstico "maestro", lo que hace que esas decisiones sean muy proclives a errores de pronóstico.
En lugar de ignorar la incertidumbre, la incluimos. A través de los pronósticos probabilísticos, equilibramos riesgos y oportunidades.
Los pronósticos operan en el nivel de surtido para tener en cuenta los efectos de canibalizaciones y sustituciones. Pronosticar la demandad de un producto aislado no tiene sentido, ya que la demanda de ese producto está fuertemente influenciada por la presencia —o la ausencia— de productos similares que compiten por los mismos clientes. Los métodos tradicionales que se concentran en los pronósticos de series de tiempo ignoran este factor, y la situación generalmente empeora cuando se utilizan también stocks de seguridad y niveles de servicio.
La demanda está condicionada por el precio, que es parte integral de nuestro pronóstico. La demanda futura no solo es una cuestión de probabilidades, sino que esas probabilidades están influenciadas por el precio del producto, una palanca accionable que la empresa tiene a su disposición.
Una vez más, el surtido importa, y la subida de la demanda depende de la intensidad promocional global. Es insensato esperar la misma subida si el producto es el único que se promociona en la tienda, en comparación con una promoción que se aplica a toda la tienda. Los pronósticos no deben detenerse en la demanda: también deben pronosticarse las devoluciones y los tiempos de entrega.
Cada fuente de incertidumbre requiere pronósticos estadísticos adecuados y, si bien la demanda futura es central, existen necesidades que van más allá del pronóstico de la demanda, algo que hemos tenido en cuenta al diseñar nuestra tecnología. Esos pronósticos también son generalmente probabilísticos y tienden a combinarse con los pronósticos de demanda mismos; por ejemplo, pronosticar la demanda durante el tiempo de entrega. La última generación de nuestra tecnología de pronóstico utiliza la programación diferenciable. Este descendiente del deep learning es particularmente adecuado para gestionar la demanda escasa e intermitente, algo que se observa comúnmente en el sector de la moda.
¿Qué sucede con el clima y los medios sociales?
Nuestra experiencia indica que la mayoría de las empresas subutilizan sus datos históricos "básicos". La mayoría de los pronósticos de demanda ni siquiera aprovechan los datos de fidelización del cliente, y la mayor parte de los pedidos de compra se realizan sin un pronóstico formal de tiempo de entrega. Por lo tanto, si bien no desestimamos el hecho de incorporar información de fuentes de datos externas, como los medios sociales o los datos del clima, creemos firmemente que las empresas deberían comenzar por aprovechar al máximo los datos que ya tienen.
El sector de la moda a escala implica cientos de tiendas y decenas de miles de variantes. Por lo tanto, el motor de pronóstico debe poder escalar a millones de posiciones de SKU. Nuestro motor de pronóstico fue diseñado para la computación en la nube. A diferencia de las soluciones tradicionales, la nube no es una segunda opción para Lokad: Lokad puede procesar terabytes de datos a diario.
Además, a diferencia de los métodos tradicionales, nuestra funcionalidad de pronóstico no se vale de la correspondencia manual entre productos viejos y nuevos diciéndole al sistema qué producto anterior debería considerarse más relevante para el pronóstico del nuevo producto.
En cambio, nuestro motor de pronóstico utiliza exclusivamente algoritmos de machine learning avanzados para detectar automáticamente las similitudes que pueden existir entre productos, e identificar, por sí mismo, qué productos específicos son relevantes para pronosticar un nuevo producto de la colección.
Esta detección automática de similitudes aprovecha los numerosos atributos de producto que generalmente se encuentran en la moda: tipo de producto, familia de producto, talla, color, tela, estilo, precio, marca, etc. Si bien uno podría preocuparse por la cantidad de datos que se necesitan, nuestra experiencia en Lokad indica que los datos de catálogo, como los que existen para operar las facetas del front-end de un ecommerce, por ejemplo, generalmente son suficientes para obtener buenos resultados.
Las soluciones de pronóstico tradicionales que se basan en la correspondencia manual de productos requieren demasiado tiempo para ser eficientes —hay demasiados pares por considerar—, ya que es precisamente la correspondencia el principal ingrediente de los pronósticos.
Debido a la ineficiencia de este método, las empresas tienden a volver a sus planillas de cálculo, ya que la solución de pronóstico mediante correspondencia manual no logra proporcionar el valor necesario. Lokad afronta el desafío en forma directa, concentrándose en la dificultad central, en lugar de pasar el problema a los usuarios.
No obstante, si bien en Lokad hablamos de este proceso de pronóstico como de una correspondencia de productos, no suponemos que existe una correspondencia exacta de uno a uno entre productos de una colección vieja y una nueva. Por ejemplo, un producto puede dividirse en múltiples variantes, algo que podría generar canibalizaciones. Otro producto podría ser realmente "nuevo", sin ningún producto pasado que se le parezca. En ese caso, el motor de pronóstico recurre a consideraciones más amplias, como la categoría de producto, la familia, la marca o el precio.
Las decisiones deben optimizarse con respecto a los beneficios esperados expresados en dólares o euros, no en porcentajes.
Todos los factores que determinan el costo y la recompensa de una decisión reciben colectivamente el nombre de impulsores económicos, y entre estos se incluyen el margen bruto, el costo de almacenamiento, el costo de transporte, el costo de oportunidad de espacio en estantería, la confianza de los clientes, etc. Lokad modeliza explícitamente todos estos impulsores económicos, teniendo en cuenta los factores específicos del mercado de la moda.
Por ejemplo, cada vez que se vende un producto con descuento, esto crea una expectativa de parte del cliente de beneficiarse de un descuento similar en el futuro.
El primer objetivo de esos impulsores económicos es respaldar el proceso de optimización numérica que genera las decisiones (por ej. cantidades de pedido de compra o descuentos de producto). No existe optimización sin medidas: los impulsores económicos son, literalmente, los que hace que el proceso de optimización funcione.
Lokad no es un sustituto de la información estratégica profunda (aquella que proviene del conocimiento experto de su equipo); nuestra tecnología simplemente está diseñada para permitir la implementación a escala de esa información estratégica —reflejada a través de los impulsores económicos— en cada una de las decisiones que toma la empresa.
El segundo objetivo de esos impulsores es el proceso de whiteboxing. El objetivo del proceso de whiteboxing es entregarle a su equipo un alto nivel de transparencia sobre cada decisión generada por Lokad. Su equipo necesita comprender por qué Lokad sugiere esa decisión. Para lograr eso, cada decisión generada por Lokad viene acompañada de un conjunto de métricas, medidas en euros o dólares, que explican la intención comercial de la decisión. Esas métricas son diferentes reflejos de los impulsores económicos. Nuestra experiencia indica que este método es superior a intentar aclarar los detalles algorítmicos del cálculo, algo no solo tedioso sino también sin sentido (si no está dirigido a los expertos en machine learning o en optimización numérica).
Desde una perspectiva de gestión, los impulsores económicos son un potente mecanismo para llevar a la empresa por el camino correcto. Estos impulsores no se ven como "inmutables", sino todo lo contrario: son siempre susceptibles al cambio, para reflejar la evolución del mercado. La tecnología de Lokad está diseñada para proporcionar un alto grado de agilidad: con esfuerzos limitados, es posible elaborar escenarios hipotéticos complejos que muestren varias estrategias alternativas.
