Od pomysłu do gotowego produktu: Rola AI w precyzyjnym planowaniu i projektowaniu w branży retail

Rozwój i tworzenie nowych produktów w retailu to często proces skomplikowany, wymagający elastyczności, szybkiego reagowania na trendy i optymalizacji na każdym etapie cyklu życia produktu.

Dzięki platformom SaaS, wspomaganym przez sztuczną inteligencję, marki zyskują potężne narzędzia do płynnego przejścia od pomysłu do gotowego produktu oraz wspomagające zarządzanie produktem. Ale jakie konkretnie są benefity wykorzystywania AI w retailu?

Czynniki wpływające na sprzedaż w branży retail

Obecnie marki muszą uwzględniać nie tylko gusta i potrzeby swoich klientów, ale także dynamiczne zmiany na rynku, które są odpowiedzią na zmieniające się sezony, niespodziewane wydarzenia, zarówno te ekonomiczne, jak i polityczne czy prognozy pogody. Tak wiele czynników z różnych dziedzin wymaga sprawnych narzędzi do analizy danych, które ułatwią analizę i przewidywanie zachowań konsumentów w oparciu o różne źródła danych.

Platformy takie jak SilkPLM i Occubee oferują integrację danych z wielu źródeł, umożliwiając retailerom uzyskanie całościowego obrazu rynku. Dzięki temu mogą oni planować i dostosowywać swoje działania, opierając się na solidnych fundamentach analitycznych.

Dane wewnętrzne, takie jak historia sprzedaży, popytowe profile klientów, informacje o preferowanych przez nich produktach — są wzbogacane o dane zewnętrzne, czyli trendy rynkowe czy wydarzenia sezonowe. W rezultacie marki są w stanie sprawniej reagować na zmiany rynkowe i lepiej odpowiadać na oczekiwania klientów.

Dlatego właśnie pojawia się potrzeba wykorzystania sztucznej inteligencji, która wnosi do strategii firm nowe możliwości przewidywania popytu i dostosowywania produkcji do sytuacji rynkowej.

Jak AI wspiera procesy w retailu

SilkPLM i Occubee to platformy SaaS, które wykorzystują sztuczną inteligencję do ulepszenia procesów w sprzedaży detalicznej. Narzędzia oferowane przez SilkPLM wspierają cykl życia produktu od planowania i projektowania, aż po produkcję i wprowadzenie na rynek. Z kolei Occubee koncentruje się na dynamicznym zarządzaniu zapasami w oparciu o prognozy popytu i sprzedaży oraz automatyzację procesów związanych z zatowarowaniem sklepów i magazynów. Połączenie tych narzędzi skutkuje precyzyjnymi planami produkcji, a co za tym idzie minimalizacją niedoborów i nadwyżek towarów oraz optymalizacją całego łańcucha dostaw.

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w obu platformach. W SilkPLM, AI znacząco przyspiesza początkowe procesy projektowania, generując inspiracje do stylizacji w formie grafik i szkiców na podstawie promptów tekstowych. W efekcie znacząco przyspiesza to opracowanie projektów i wprowadzanie produktów na rynek.

W Occubee sztuczna inteligencja analizuje dane w całym łańcuchu dostaw, aby tworzyć dokładne prognozy sprzedaży i popytu. Pozwala to retailerom optymalizować zapasy bieżące, minimalizować straty i zwiększać sprzedaż.

Precyzyjne planowanie produkcji z SilkPLM i Occubee

Integracja systemów takich jak SilkPLM i Occubee daje retailerom kompleksowe narzędzie do zarządzania produktami, obejmujące 100% cyklu życia produktu. kooperacja ta przynosi wiele korzyści:

Precyzyjne prognozowanie popytu: Occubee analizuje dane historyczne, trendy rynkowe, sezonowość, akcje promocyjne, święta i wydarzenia specjalne oraz inne czynniki wpływające na sprzedaż, w tym pogodę, generując dokładne prognozy popytu dla poszczególnych modelo-kolorów, produktów, rynków i kanałów sprzedaży. Te prognozy wspierają planowanie oferty, podział budżetu na poszczególne kategorie produktowe do poziomu modelo-koloro-rozmiaru i rozwój oraz realizację produkcji poszczególnych modeli w SilkPLM.

Optymalizacja asortymentu: Dane Occubee na temat trendów na rynku, zachowań klientów i prognoz sprzedaży umożliwiają lepsze ilościowe dostosowanie kolekcji planowanej w SilkPLM, z uwzględnieniem produktów wartych kontynuowania, produktów schyłkowych (kończących swój cykl życia) oraz zapotrzebowania na produkty nowe. Pozwala to detalistom zminimalizować ryzyko nadprodukcji i niedoborów oraz maksymalnie wykorzystać potencjał hitów.

Zwiększona elastyczność: Integracja platform przyspiesza reakcję retailerów na zmiany rynkowe. Dane sprzedażowe w czasie rzeczywistym z Occubee wspierają bieżące korygowanie planów produkcji i zamówień w SilkPLM, a np. cotygodniowy replenishment kieruje produkty do sklepów, w których mają większą szansę sprzedać się w pierwszej cenie, a więc z wyższą marżą. Efektem są zwiększona sprzedaż i zyskowność działań.

Testy rynkowe i badanie zapotrzebowania

Nowe produkty często wymagają przetestowania, zanim zostaną w pełni wprowadzone na rynek. SilkPLM zapewnia narzędzia, które umożliwiają szybkie testowanie w odniesieniu do wybranych grup docelowych. Możliwości te są bardzo przydatne dla firm, które chcą ocenić odbiór nowych produktów i dostosować je do potrzeb rynku; sztuczna inteligencja SilkPLM umożliwia tworzenie modeli testowych opartych na hitach sprzedażowych poprzez analizę porównawczą produktów. Testowanie rynku jest istotną częścią wprowadzania nowych produktów na rynek, ponieważ pozwala na szybkie dostosowanie się do preferencji klientów bez ryzyka nadprodukcji. Dzięki SilkPLM sprzedawcy detaliczni mogą płynnie wdrożyć proces testowania, od prototypowania po analizę wyników i dostosowanie produktu.

Szybszy czas wprowadzania produktów na rynek

Jednym z największych wyzwań w branży detalicznej są terminy realizacji zamówień. Wprowadzenie produktu na rynek, najważniejsze dla jego sukcesu sprzedaży, może zająć miesiące, a choćby rok. SilkPLM i Occubee mogą usprawnić procesy po stronie retailera,poprzez automatyzację wielu zadań i integrację danych. Jak podkreśla Magda Majchrzak-Puczyńska, Head of Marketing w Consilk, „Dzięki automatyzacji działań możemy gwałtownie i precyzyjnie obsługiwać wszystkie procesy, co zwiększa elastyczność i konkurencyjność naszych klientów na rynku”.

– Wykorzystanie Occubee do procesu związanego z zatowarowaniem magazynów pozwala przede wszystkim na dostosowanie stanów magazynowych do faktycznego popytu rynku. Zamawiamy produkty, które mają wysoki potencjał sprzedaży w ilościach odpowiednich do zapotrzebowania rynku, dzięki czemu poprawiamy cash flow, chronimy marżę i eliminujemy overstocki. Sama automatyzacja procesu pozwala natomiast na uwolnienie rąk ludzkich od trudnych i złożonych zadań analitycznych i przekierowanie uwagi ekspertów na decyzje strategiczne i zadania kreatywne — dodaje Julita Ziółek, Sales Team Leader w Occubee.

Rola AI a przyszłość pracy w branży retail

Sztuczna inteligencja w branży detalicznej wywołuje zarówno entuzjazm, jak i obawy. Rozwój sztucznej inteligencji rodzi pytania o przyszłość, zarówno w przypadku stanowisk, które opierają się na planowaniu i analizie danych, jak i tych, w których kreatywność w projektowaniu odgrywa istotną rolę.

– Sztuczna inteligencja została stworzona jako narzędzie wspierające człowieka. Generative AI gwałtownie i w dużej ilości zasila różnorodnymi inspiracjami, ale to człowiek wybiera z nich warianty docelowe. Pozwala to skupić się na strategicznych aspektach pracy oraz ofercie jako spójnej i logicznej całości, dobrze prezentującej się w sklepach i odpowiadającej potrzebom klientów. AI usprawnia etap kreacji i zwiększa elastyczność pracy zespołów, które mogą szybciej współtworzyć ofertę marki – mówi Maciej Kraus, założyciel Consilk Sp. z o.o.

– Choć AI przetwarza ogromne ilości danych i proponuje rozwiązania, wciąż kluczową rolę odgrywa ludzki osąd. To człowiek nadaje sens i kierunek rekomendacjom generowanym przez algorytmy. Sztuczna inteligencja nie zastąpi człowieka; jej rola polega na współpracy i wsparciu, umożliwiając podejmowanie bardziej świadomych decyzji, które łączą precyzję analizy z intuicją i doświadczeniem ludzi – mówi dr inż. Kamil Folkert, CEO Occubee S.A.

Podsumowanie: Synergia rozwiązań SilkPLM i Occubee

Integracja SilkPLM z rozwiązaniami takimi jak Occubee stanowi ogromne ułatwienie dla branży handlu detalicznego, umożliwiając nie tylko dokładne planowanie i projektowanie oferty, ale także dynamiczną optymalizację operacji na każdym etapie cyklu życia produktu.

Połączenie zaawansowanej analizy danych, prognozowania popytu i automatyzacji procesów pozwala reailerom zwiększyć elastyczność i szybciej reagować na bieżące trendy i potrzeby klientów.

Sztuczna inteligencja odgrywa tu kluczową rolę, minimalizując ryzyko nadprodukcji, umożliwiając efektywniejsze zarządzanie zapasami i trafniej przewidując zmiany na rynku. Włączając te technologie do swoich strategii, firmy mogą dostarczać precyzyjnie zaprojektowane, dostosowane do popytu produkty w krótszym czasie, co daje im przewagę konkurencyjną.

***

Artykuł powstał przy współpracy z firmą Consilk.