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人工智慧在時尚業是下個業界焦點? (下)

2020/08/05
(三)產品選擇和銷售預估決策
 
我在該領域AI的運用上確實遇到些問題。數據分析表明,我們可提供以前很流行的商品(成衣)。但這不是時尚業的重點。我們提供消費者未來想要的,而不是他們現在穿的。倘若我們利用行銷工具車作為AI的動力,最終只是提供上一季暢銷品的重複資訊。我們將放棄時尚業的責任。更糟糕的是,我們把時尚業贈給了AI。
 
(四)供應鏈和庫存控制
 
倘若我們得出結論,我們應該: 
 
1.擁抱AI,進行消費者分析;
2.忽略AI,進行競爭者價格比較;
3.拒絕AI,進行產品和銷售預測決策;
4.然後,最終供應鏈將成為最有趣的領域。
 
假設我們繼續允許人類自行決定:
 
1.買些什麼;
2.買多少;
3.跟誰買;
4.銷售期為何?
5.以及供應商的交貨時間表。
 
然後,我們仍可使用AI運算法(AI運算速度比人腦快很多)在以下建議:
 
1.庫存量準備(總計門市和中央倉庫的庫存);
2.如何配送到門市(最初和補貨);
3.如何根據人工制定銷售計畫觀察庫存的情況;
4.何時降價促銷。
 
四、人工智慧在時尚業的運用:結論摘要
 
那麼,我們應該談論AI在時尚業和零售業中的運用嗎? 我認為應該。在這種情況下, AI支出預算將繼續發生在:
 
1.使用個性化智慧引擎進行特定的行銷和銷售活動;
2.配送、補貨、庫存管理和減價促銷。
 
預算不會花在:
 
1.價格比較;
2.產品選擇決策;
3.銷售預測;
4.銷售期(銷售窗口);
5.購買數量和流程。
 
對於銷售數據分析業務的部分人來說,這似乎是一個保守的決策。我認為,在這部分是人腦贏得勝利。我們將決定:
 
1.在銷售報價重點為何;
2.我們何時提出報價;
3.如何買及跟誰買。
 
因此,這是人類購買和銷售的勝利,同時也接受了AI可以幫助我們處理許多數字運算的細節。
 

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