Slimstock’un akıllı tedarik zinciri planlama platformu, optimum sezon içi tahsisat sağlar ve tam fiyat satışını en üst düzeye çıkarmak için stoksuzlukları, fazla stokları ve fiyat düşüşlerini azaltır.
Günler artık soğuyor ve tüketiciler gözlerini yeni sonbahar modasına dikmiş durumda. Ancak aynı zamanda perakendecilerin bir adım ötesini düşünmesi ve kış koleksiyonu için plan yapmaya başlaması gerekiyor.
Sonuçta, sezon sonunda, moda sektöründeki mağazaların ve online mağazaların satış penceresi içindeki fazla stokları en aza indirmesi gerekir. Ancak temel gömlekler gibi stokta hiç kalmayan (NOOS) ürünler, özellikle konuma bağlı olarak farklı beden ve renklerde özellikle yüksek talep görebilir.
Küçük butik mağazalardan büyük moda perakendecilerine kadar, stokta her zaman yeterli sayıda çok satan ürün bulundurmak ve doğru zamanda optimum sayıda sezonluk ürün planlamak önemlidir. Bu, sezon sonunda aşırı üretim, depolama ve atık maliyetlerini azaltır. Ancak bu, Slimstock’un ödüllü platformu gibi, hem kalıcı hem de sezonluk ürünlerin yanı sıra özel tekliflerin satışlarını mümkün olduğunca doğru bir şekilde tahmin eden ve mevcut moda sezonu boyunca mağaza ağında optimum tahsis, yani stok dağılımı sağlayan gelişmiş tedarik zinciri planlama araçlarıyla mümkündür. Bu şekilde platform, stok fazlasını azaltmak için indirimlerin veya outlet malların satışının önlenmesine de yardımcı olur.
Hızlı modanın tahmin zorluklarının üstesinden gelmek
Hızlı moda trendleri, talebin tahmin edilmesini özellikle zorlaştırmaktadır. Ürün yelpazelerinin sürekli değişmesi ve kısa satış geçmişleri, satış hacimlerinin tahmin edilmesini giderek zorlaştırmaktadır. Gelişmiş Slismtock platformu, moda sektöründeki siparişler ve stoklarla ilgili gerekli tüm tahminleri ve analizleri sağlamak için yapay zeka, sofistike algoritmalar ve gerçeğe dayalı hesaplamalar kullanır.
Bu, mevsimler, trendler ve satış promosyonları gibi diğer faktörler dikkate alınarak makine öğrenimi kullanan gelişmiş istatistiksel yöntemlerin yardımıyla gerçekleştirilir. Buna ek olarak, entegre simülasyon işlevi sayesinde, çeşitli etkileyici faktörlerin etkileri sadece birkaç tıklama ile görüntülenebilir ve şirketlerin gerektiğinde planlamalarını zamanında ayarlamalarına olanak tanır.
Kullanıcı iş akışları aracılığıyla görevlerin önceliklendirilmesi ve yönlendirilmesi için yapılacaklar panoları kapsamlı bir genel bakış sağlar ve satış ve envanterle ilgili faktörlerin etkisiyle yanıt verebilirliği artırır. Bu şekilde merkezi planlama, doğru boyut, miktar ve renk kombinasyonlarındaki malların mağazalara hızlı bir şekilde teslim edilmesini ve aşırı stoklamanın önlenmesini sağlar. Planlama hataları da önlenir ve tedarik zinciri maliyetleri önemli ölçüde azaltılırken, yapılacaklar panoları da istisna yönetimini mümkün kılar ve böylece daha fazla çalışan verimliliğine katkıda bulunur.
Slimstock GmbH DACH Satış ve Pazarlama Müdürü Birger Klinke, “Slimstock ile müşterilerimize satış planlamasından envanter, satın alma ve üretim planlamasına, satış ve operasyon planlamasına (S&OP) ve entegre iş planlamasına (IBP) kadar onları destekleyen eksiksiz bir uçtan uca çözüm sunuyoruz” diyor.
“Sonuç olarak, Slim4‘e güvenen Desigual, Suarez ve Falk&Ross gibi uluslararası ve yerel moda ve tekstil perakendecileri önemli bir katma değerden faydalanıyor ve moda sektöründeki karmaşık zorlukların üstesinden çok daha kolay gelebiliyor. Örneğin Desigual, stok seviyelerini %27 oranında azaltmayı başarırken ürün bulunabilirliğini %4’ten fazla artırdı.” Buna ek olarak, moda endüstrisindeki Slim4 kullanıcıları yaklaşık %30 daha düşük süreç maliyetleri ve %50’ye kadar daha az amortismanla karşılaşıyor.
Ürünlerin farklı satış kanallarında optimum bulunabilirliği
Bir moda markasının ürün yelpazesini sunmak için kaç satış kanalı kullandığına bakılmaksızın – ister web mağazasında, ister çevrimiçi pazarlarda, ister birkaç fiziksel mağazada veya çeşitli alışveriş merkezlerinde olsun – Slim4 her zaman güvenilir ürün bulunabilirliği sağlar. Yazılım, belirli beden profillerini, sezonluk stilleri, etkinlikleri ve promosyonları dikkate alarak her zaman optimum stok seviyelerini hesaplar. Bu, e-ticaretteki çeşitli satış platformlarındaki stok durumu ekranlarının her zaman güncel olduğu, stok eksikliklerinin önlendiği ve daha iyi bir Google sıralaması elde edildiği anlamına gelir.
Sonuç olarak Slim4, moda ve tekstil perakendecilerinin sürdürülebilir, güvenli tedarik zincirleri oluşturmalarına yardımcı olmak için veri destekli planlama kullanır. Envanter planlaması, yazılımın her bir satış kanalı için talebi günlük olarak ayrı ayrı tahmin etmesi ve stok ve tekrar siparişlerini dinamik olarak ayarlamasıyla optimize edilir. Gelişmiş bir eklenti çözümü olan Slim4, mevcut herhangi bir ERP sistemine sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve tam da iş yazılımının temel işlevlerinin envanter yönetiminde sınırlarına ulaştığı noktada devreye girer. Son olarak, moda ve tekstil perakendecileri, Slimstock’un yazılım sağlayıcısının 1.500’den fazla müşterisi için halihazırda uyguladığı sayısız entegrasyon projesinden kaynaklanan kapsamlı uzmanlığından yararlanmaktadır.
SSS
Moda ve tekstil sektörüne yönelik talep tahmininde karşılaşılan başlıca zorluklar nelerdir?
Başlıca zorluklar arasında değişen moda trendleri, kısa satış geçmişleri ve aşırı üretim ve israfı önlemek için stok seviyelerini dengelemek yer alıyor.
Moda sektöründe talep planlaması neden çok önemlidir?
Moda ortamlarında talep planlaması, bütçeleri doğru bir şekilde planlamak, envanter seviyelerini yönetmek ve doğru ürünlerin doğru boyutlarda ve renklerde mevcut olmasını sağlamak, böylece aşırı üretimi, stokları ve indirimleri en aza indirmek için gereklidir.
Hızlı modada talep planlamasına özgü zorluklar nelerdir?
Hızlı moda, trendlerdeki hızlı değişimler, kısa satış geçmişleri ve tüketici tercihlerine sürekli uyum sağlama ihtiyacı nedeniyle talep planlamasında benzersiz zorluklar ortaya çıkarmakta ve doğru tahmini hızlı bir şekilde zorlaştırmaktadır.
Gelişmiş tedarik zinciri planlama araçları modada talep planlamasını nasıl geliştirebilir?
Slimstock’un platformu gibi gelişmiş araçlar, moda işletmelerinin stok tahsisini optimize etmesine ve mevsimsellik, trendler ve promosyonlar gibi sürekli gelişen talep tetikleyicilerine dinamik olarak uyum sağlamasına yardımcı olan kesin talep tahminleri sağlamak için yapay zeka, makine öğrenimi ve sofistike algoritmalar kullanır.
