Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu bộ sưu tập, sơ đồ dây chuyền, cơ cấu giá và cân bằng danh mục sản phẩm, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích kịch bản và khoảng cách
- Chuyển một mùa thành một bản dự thảo kế hoạch cân bằng về chủng loại, giá cả và màu sắc với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và nhìn thấy những gì còn thiếu và dư thừa
- Khả năng nhận ra rằng hỗn hợp sản phẩm do trí tuệ nhân tạo đề xuất là kịch bản ban đầu và cần được xác minh bằng dữ liệu doanh số, lợi nhuận và công suất thực tế.
Những mảnh đẹp đơn lẻ không tạo nên một bộ sưu tập. Bộ sưu tập là một hệ thống tương tác với nhau, bổ sung cho nhau và cùng nhau lấp đầy một cửa hàng và một mùa. Công cụ thiết kế hệ thống này được gọi là sơ đồ dây chuyền: một sơ đồ có cấu trúc cho biết những sản phẩm nào sẽ được đưa vào mùa, thuộc danh mục nào, ở mức giá nào, màu sắc nào và có bao nhiêu lựa chọn. Sơ đồ đường nét là "bộ xương" của bộ sưu tập; Các sản phẩm riêng lẻ là thịt được phủ lên trên nó.
Một số khái niệm có tính quyết định trong việc lập kế hoạch thu thập. Cân bằng danh mục: tỷ lệ các nhóm như áo, quần, áo khoác ngoài, đầm, phụ kiện. Cấu trúc giá: phân bổ mức giá đầu vào, mức giá trung bình và cao hơn - khách hàng có thể tìm thấy thứ gì đó phù hợp với mọi túi tiền, biên độ phải được duy trì. Chiều rộng và chiều sâu: có bao nhiêu mẫu khác nhau (chiều rộng) và mỗi mẫu có bao nhiêu tùy chọn màu sắc/kích thước (chiều sâu). Các hãng vận chuyển và các mặt hàng thời trang: sự cân bằng giữa những "món đồ cơ bản" an toàn và những "món thời trang" rủi ro nhưng nổi bật được bán hết mùa này sang mùa khác. Nếu những số dư này sai, bộ sưu tập sẽ trở nên nhàm chán hoặc lộn xộn, tốn kém hoặc thiếu lợi nhuận.
Trí tuệ nhân tạo làm gì trong kế hoạch tuyến
Sơ đồ tuyến thực sự là một vấn đề về kịch bản và sự cân bằng, và trí tuệ nhân tạo là đối tác soạn thảo tốt trong loại công việc kết cấu này. Đưa ra khái niệm và mục tiêu: đề xuất phác thảo phân bổ danh mục, tạo kịch bản số lượng sản phẩm theo mức giá, chỉ ra những khoảng trống trong bộ sưu tập (thiếu danh mục, thiếu phạm vi giá), thiết lập ma trận danh mục màu, hiển thị sự cân bằng giữa hãng vận chuyển/sản phẩm thời trang.
Nhưng giới hạn quan trọng là: trí tuệ nhân tạo không biết dữ liệu thực của bạn. Không biết sản phẩm nào đã bán được bao nhiêu trong mùa giải trước, tỷ suất lợi nhuận, năng lực sản xuất, moq của nhà cung cấp (số lượng đặt hàng tối thiểu - số lượng đặt hàng thấp nhất cần thiết để sản xuất một mô hình). Những gì anh ấy đề xuất là một kịch bản khởi nghiệp kết hợp; không thể áp dụng nếu không xác minh bằng dữ liệu doanh thu, lợi nhuận và công suất thực tế. Trí tuệ nhân tạo làm cho sự cân bằng trở nên rõ ràng; Dữ liệu của bạn thiết lập sự cân bằng.
Mẹo: Đưa ra bản tóm tắt doanh số bán hàng trước đây của bạn (ẩn danh, theo tỷ lệ chung) khi lập kế hoạch kinh doanh cho trí tuệ nhân tạo. Bối cảnh như “Áo khoác ngoài mùa trước chiếm 35% trong tổng số 20% doanh số bán hàng” chuyển kết quả từ tưởng tượng sang thực tế.
Từng bước: từ mục tiêu đến kế hoạch tuyến
Bước 1 - Đặt mục tiêu. Mục tiêu về doanh thu/số lượng cho mùa, ưu tiên danh mục, phạm vi giá và ý tưởng. Đây là những khung hình.
Bước 2 - Thiết lập khung danh mục. Những loại nào, theo tỷ lệ nào? Yêu cầu AI đề xuất phân phối bản nháp.
Bước 3 - Triển khai kiến trúc giá. Phân phối sản phẩm ở mức giá nhập/trung bình/cao trong từng danh mục.
Bước 4 - Gán chiều rộng và chiều sâu. Có bao nhiêu mẫu, bao nhiêu màu/size cho mỗi mẫu? Quan sát MOQ và năng lực.
Bước 5 - Phân tích và xác nhận khoảng cách. Đưa kế hoạch cho trí tuệ nhân tạo và hỏi về những món đồ còn thiếu/thừa; sau đó kiểm tra từng hàng với dữ liệu doanh thu và lợi nhuận thực tế.
Bảng sau đây minh họa một phác thảo sơ đồ tuyến đơn giản:
Danh mục
Số lượng mô hình
mức giá
Đường màu
Vai trò
áo thun
6
Đăng nhập
3
người chuyên chở
áo sơ mi
5
trung bình
2
hỗn hợp
áo khoác
3
hàng đầu
2
thời trang
ăn mặc
4
trung-trên
2
thời trang
phụ kiện
4
Đăng nhập
2
bổ sung
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Khoảng cách có thể nhìn thấy được. Một thương hiệu đã đưa ra kế hoạch mùa giải của mình cho trí tuệ nhân tạo và yêu cầu phân tích khoảng cách. AI cho biết: “Không có áo khoác ngoài ở mức giá trung bình; khách hàng vẫn ở khoảng cách giữa lối vào và phần trên”. Nhóm đã kiểm tra điều này với dữ liệu bán hàng, kết quả là chính xác và đã thêm hai chiếc áo khoác giá trung bình. Trí tuệ nhân tạo đã chỉ ra khoảng trống, con người đã xác nhận và lấp đầy nó bằng dữ liệu.
Trường hợp 2 - Gói ngắt kết nối dữ liệu. Một nhóm đã áp dụng phương pháp kết hợp “cân bằng” do AI đề xuất mà không xem xét doanh số bán hàng trước đây. AI đưa ra trọng số ngang nhau cho từng danh mục; trong khi một nửa doanh số bán hàng của thương hiệu này đến từ một danh mục duy nhất. Mùa vụ trôi qua với tình trạng thiếu sản phẩm ở ngành mạnh và thừa sản phẩm ở ngành yếu; cổ phiếu trở nên mất cân bằng. Bài học: số dư tổng thể không thể thay thế cho cách bán hàng thực tế của bạn.
Trường hợp 3 - Bẫy MOQ. Một nhà thiết kế yêu thích cách phối màu rộng do AI đề xuất: 4 màu trên mỗi mẫu. Nhưng MOQ của nhà cung cấp cho mỗi màu đều cao; Sản xuất 4 màu buộc tồn kho và tiền mặt, một số màu không bán được. Bài học: độ sâu của đường màu phải được cân bằng với MOQ và tốc độ bán hàng; AI không biết điều này.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Phác thảo bộ xương danh mục:
Khái niệm mùa của tôi: [khái niệm]. Đối tượng mục tiêu: […].Tỷ lệ bán hàng của tôi trong mùa trước (ẩn danh): [danh mục: chia sẻ]. Nhiệm vụ: Đề xuất phân bổ danh mục dự thảo cho mùa này (danh mục | số lượng mẫu được đề xuất | sự biện minh). Đây là kịch bản khởi đầu; Tôi sẽ thiết lập nó với dữ liệu thực.
2) Kiến trúc giá phân phối:
Danh mục và số kiểu máy của tôi: [danh sách]. Các mức giá của tôi: mục nhập [phạm vi], [phạm vi] tầm trung, [phạm vi] trên. Nhiệm vụ: Phân chia từng danh mục cho cấp sơ cấp/trung cấp/cao cấp; theo dõi sự lựa chọn của khách hàng và số dư ký quỹ ở mỗi cấp độ. Đưa ra dưới dạng một cái bàn. Tôi sẽ xác minh mức ký quỹ.
3) Phân tích khoảng trống:
Đây là sơ đồ tuyến dự thảo của tôi: [bảng]. Nhiệm vụ: Thực hiện phân tích khoảng cách. (1) Có thiếu danh mục/giá/màu sắc nào không? (2) Có thừa/trùng lặp không? (3) Sự cân bằng giữa sản phẩm thời trang và hãng vận chuyển là gì? Chứng minh từng quyết định. Tôi sẽ đưa ra quyết định dựa trên hiệu quả bán hàng.
4) Bộ ổn định màu và độ sâu:
Kế hoạch dòng của tôi: [mô hình + số lượng đường màu dự kiến]. Các ràng buộc của tôi: MOQ [giá trị], doanh thu hàng tồn kho mục tiêu [ghi chú]. Nhiệm vụ: Xem lại độ sâu của đường màu; Đề xuất mô hình nào sẽ hợp lý để giảm/tăng màu sắc, có căn cứ giải thích. Cân bằng MOQ và tốc độ bán hàng; Tôi sẽ đưa ra quyết định cuối cùng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Lập cho tôi một kế hoạch thu thập.
Không có mục tiêu, không có dữ liệu và không có ràng buộc; Đầu ra sẽ là một danh sách chung chung và không liên quan đến thương hiệu.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý lập kế hoạch thu thập. Mùa: mùa hè, khái niệm “đô thị ánh sáng”. Đối tượng: 25-40 phụ nữ, phân khúc trung bình. Mục tiêu: 30 người mẫu, cân bằng danh mục và trọng số giá trung bình. Mùa trước (ẩn danh): váy 30% doanh số, áo sơ mi 25%, áo khoác ngoài 10%. Hạn chế: Tối đa 3 màu cho mỗi mẫu do MOQ. Nhiệm vụ: Sản xuất khung danh mục + phân bổ giá + dự thảo phân tích khoảng cách. Đây là một kịch bản khởi động; Tôi sẽ xác minh doanh số, lợi nhuận và năng lực.
Lời nhắc thứ hai cung cấp khuôn khổ thực sự cho AI; Đầu ra một lần nữa được xác nhận bằng dữ liệu thực.
Những lỗi thường gặp
- Thay thế số dư tổng thể cho mô hình bán hàng của riêng mình. Trọng số bằng nhau của mỗi danh mục sẽ làm suy yếu danh mục mạnh.
- Không xác nhận phân tích khoảng cách với dữ liệu. Khoảng cách mà trí tuệ nhân tạo nhìn thấy có thể không có thật; được kiểm soát bởi doanh số bán hàng.
- Phá vỡ độ sâu của đường màu từ MOQ. Màu sắc bổ sung ràng buộc cổ phiếu và tiền mặt; Màu nào không bán được sẽ bị lỗ.
- Hãy quên lề đi. Cấu trúc giá không chỉ là khách hàng mà còn là cân bằng lợi nhuận; AI không biết lợi nhuận của bạn.
- Nghĩ rằng kế hoạch của mình đã kết thúc. Sơ đồ tuyến là một kịch bản; Điều chỉnh sôi động với doanh số, năng lực và nguồn cung.
Thận trọng: Không thể triển khai kế hoạch dây chuyền "cân bằng" do AI đề xuất nếu không mâu thuẫn với thực tế doanh số, lợi nhuận và sản xuất của bạn. Sự cân bằng xảy ra trong dữ liệu của bạn chứ không phải trên giấy tờ.
Tóm lại
Sơ đồ dòng là bộ xương của bộ sưu tập: nó cho biết sản phẩm nào sẽ được đưa vào danh mục nào, giá cả, màu sắc và số lượng tùy chọn. Cân bằng danh mục, cơ cấu giá, chiều sâu và cân bằng sản phẩm theo kiểu nhà cung cấp là yếu tố quyết định. AI là đối tác soạn thảo tốt trong cấu hình này: nó tạo ra các kịch bản phân phối, chỉ ra các khoảng trống, xây dựng ma trận. Nhưng nó không biết dữ liệu doanh thu, lợi nhuận, công suất và MOQ thực tế của bạn; Những gì anh ấy đề xuất là một kịch bản khởi nghiệp hỗn hợp. Quá trình này là đặt mục tiêu, thiết lập khung danh mục, đặt kiến trúc giá, chỉ định chiều sâu và xác minh bằng phân tích khoảng cách. Trí tuệ nhân tạo giúp hiển thị sự cân bằng, dữ liệu của bạn sẽ thiết lập nên điều đó.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một thương hiệu hư cấu hoặc có thật cho một mùa. (1) Viết ra các mục tiêu (số lượng, ưu tiên chủng loại, khoảng giá). (2) Tạo ra một bản phân phối có “bản phác thảo khung danh mục” (đưa ra tỷ lệ bán hết ẩn danh nếu có). (3) Phân phối sản phẩm theo mức giá với “nhà phân phối kiến trúc giá”. (4) Loại bỏ phần thiếu/thừa bằng cách "phân tích khoảng trống". (5) Điều chỉnh độ sâu màu có tính đến MOQ bằng "Bộ bù màu" và ghi lại dòng nào bạn đã thay thế bằng dữ liệu thực từ gợi ý của trí tuệ nhân tạo và lý do.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã kiểm tra số dư danh mục bằng mô hình bán hàng của riêng mình.
- [ ] Tôi đã cân nhắc cả lựa chọn của khách hàng và lợi nhuận trong cơ cấu giá.
- [ ] Tôi đã xác nhận việc phân tích khoảng cách với dữ liệu bán hàng.
- [ ] Tôi đã cân bằng độ sâu của Colorway với MOQ và tốc độ bán hàng.
- [ ] Tôi coi sơ đồ tuyến như một kịch bản trực tiếp chứ không phải một kịch bản hoàn chỉnh.
- [ ] Tôi đã đưa ra quyết định kết hợp sản phẩm cuối cùng với tư cách là con người với dữ liệu thực.