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案例库 · 产品与设计 · 运营决策 · 2007–2012

Zara利用预测优化清仓折扣,营收提升约6%。

Zara用预测加优化的流程取代了凭经验的清仓折扣:2008年受控现场测试使清仓收入增加约6%。

Zara(Inditex)

解法

Zara销售快速变化的品类,季中促销极少,因此大多数未售库存都在清仓时打折;2008年这些清仓创造了超过10亿欧元的收入。直到2007年,打折决定都是手工和非正式的,几乎没有历史价格数据可参考。

UCLA的Felipe Caro和伦敦商学院的Jérémie Gallien与Zara定价团队合作,构建了一个两部分流程:一个正式的预测模型预测系列服装的需求,一个价格优化模型将这些预测转化为商店员工可执行的折扣建议。价格按国家和系列设定,而非逐件设定,因此该计划在门店易于执行。

在2008年秋冬清仓期间,对全部比利时和爱尔兰门店进行的受控现场实验中,新流程使清仓收入增加了约6%。随后,Zara在全球采用该流程进行清仓折扣决策。

生效的原因

  • 旧流程几乎没有价格历史可学习;新流程先预测需求,价格以证据为依据。
  • 系列分组使优化器切实可行:门店员工只需执行少数几个价格组,而非数千个单独价格。
  • 在全部比利时和爱尔兰门店的受控现场测试使约6%的收入提升在推广前可衡量。
取得的成效基于需求预测优化折扣,而非凭习惯。聪明

可借鉴之处

当同一决策在数千个产品上重复时,用预测驱动优化取代例行公事;在受控测试中证明收益,再推广。

后续进展

Zara在全球清仓定价决策中使用该流程,该论文成为零售折扣优化的参考案例,工作版本可在eScholarship上公开获取。

资料来源

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