Previsioni accurate per il retail con AI e machine learning

Per chi si occupa di e-commerce e vendita al dettaglio, gli acquisti mancati sono un grave danno. Oggi però la tecnologia software aiuta l’industria del retail a prevedere con precisione l’andamento della domanda e a evitare sia rotture di stock sia l’accumulo di merce invenduta. Ed è a questa tecnologia che si è rivolta Hema, società nata nel 1926 con l’apertura del suo primo punto vendita ad Amsterdam e che oggi conta 19mila dipendenti e opera attraverso 800 negozi e piattaforme e-commerce in 13 Paesi su tre continenti. Specializzata in oggettistica, arredamento, piccoli elettrodomestici, design, abbigliamento, prodotti per bambini, Hema progetta internamente tutti gli articoli commercializzati e recentemente ha avviato anche la distribuzione all’ingrosso appoggiandosi a una rete di partner. Dal centro di distribuzione principale transitano ogni anno circa 300 milioni di articoli.

Nel 2020 l’azienda ha adottato la soluzione Luminate Planning di Blue Yonder, società specializzata in tecnologie per il retail e la supply chain, di cui Hema era già cliente. Più precisamente, per questo progetto sono state implementate le funzionalità di previsione della domanda e di evasione degli ordini per l’intero catalogo e per tutti i canali di vendita. 

Luminate Planning è una soluzione basata sul cloud di Microsoft Azure e che fa leva su capacità di intelligenza artificiale e machine learning per prevedere in modo accurato la domanda di mercato, considerando come variabili esterne tutti i segnali provenienti dai negozi e dai siti di e-commerce. L’esecuzione delle analisi di machine learning e AI può sfruttare la potenza di calcolo del cloud.

I vantaggi ottenuti sono evidenti e hanno permesso all’azienda di migliorare la pianificazione e l’evasione degli ordini, e dunque di massimizzare i risultati di vendita anche durante il periodo dei lockdown. "La soluzione di forecast basata su intelligenza artificiale ha portato grandi benefici”, ha testimoniato Jan Daan van Erven Dorens, manager, supply chain development di Hema. “La possibilità di prendere in considerazione più variabili esterne ci ha permesso di migliorare l’accuratezza delle previsioni e di ridurre il carico di lavoro dei demand planner, che non devono più impostare modelli stagionali e fattori promozionali. Il modello reagisce al cambiamento della domanda dei clienti e, soprattutto durante le aperture e chiusure dei negozi dovute al covid-19, ci ha permesso  di mettere a disposizione le giuste quantità inventariali, nelle sedi che ne avevano bisogno, rendendo la supply chain più veloce. Inoltre, abbiamo anche sperimentato i benefici delle capacità di fulfilment, tra cui il supporto di una rete di approvvigionamento multi-livello, il miglioramento dell'efficienza nella supply chain end-to-end e la possibilità di indirizzare i movimenti delle scorte verso i canali che ne hanno maggiore necessità".

"Passando da una soluzione on premise a una basata su cloud, Hema è riuscita a sfruttare la potenza di AI/ML per migliorare l’accuratezza delle previsioni e della pianificazione della domanda”, ha sottolineato Johan Reventberg, presidente Emea di Blue Yonder. “Al culmine della pandemia di covid-19, Hema è stata in grado di soddisfare le richieste della clientela garantendo che gli scaffali dei punti vendita fossero riforniti con i prodotti giusti e che gli ordini venissero evasi rapidamente attraverso i centri di distribuzione. Poiché hanno deciso di intraprendere la trasformazione digitale prima della pandemia, sono stati in grado di agire tempestivamente e di migliorare il servizio clienti".