Los nuevos productos de prendas de vestir tienen solo una ventana corta para demostrar su potencial. Muchas empresas dependen de gerentes de ventas experimentados y de revisiones basadas en reglas, que pueden llegar demasiado tarde y con escasa precisión.
El método propuesto cambia el objetivo. Utiliza datos tempranos de ventas para clasificar productos a nivel regional y nacional, separando a los vendedores rápidos, promedio y lentos dentro de las dos a cuatro semanas posteriores al lanzamiento.
Los investigadores validaron el modelo con pedidos de 2021 de una empresa de moda. Cuando sus clasificaciones guiaron las decisiones de pedido, el enfoque produjo un aumento del 5,9% en el volumen de ventas.
Predecir primero la popularidad relativa
Clasificar es más fácil y rápido que pronosticar unidades con precisión para artículos de temporada nuevos.
Las clasificaciones regionales preservan señales de demanda local que los promedios nacionales pueden ocultar.
Dos a cuatro semanas es suficientemente temprano para cambiar el reabastecimiento, los precios y la promoción.
El resultado coincide con la pregunta real del gerente: ¿qué productos merecen más stock ahora?
Cuando la demanda absoluta es ruidosa, una clasificación relativa puede ser suficiente para orientar el inventario hacia los productos correctos antes de que se pierda la temporada.
El estudio posicionó la identificación temprana basada en clasificaciones como una ayuda práctica para la toma de decisiones en la gestión de surtido de prendas de vestir. Su validación mostró un aumento del 5,9% en el volumen de ventas cuando el modelo informó las decisiones de pedido.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- Identifying Popular Products at an Early Stage of Sales Season for Apparel Industry INFORMS Journal on Applied Analytics via IDEAS/RePEc · ideas.repec.org