Как Технологии разрушают все звенья Цепочки создания Стоимости в сфере Моды

Эта статья впервые появилась в журнале The State of Fashion: Technology, подробном отчете, опубликованном совместно BoF и McKinsey &Company. Быстро меняющийся потребительский спрос и постоянные сбои в цепочках поставок - это лишь некоторые из факторов, усложняющих работу модного бренда сегодня. Отрасли нужна новая цифровая модель цепочки создания стоимости, объединяющая множество внутренних процессов и источников данных - от прогнозирования спроса до ценообразования.

Действительно, когда речь заходит о цифровизации, 61% руководителей сферы моды считают, что комплексное управление процессами является одной из наиболее важных сфер инвестирования для их организаций в период с 2021 по 2025 год. Результатом станут более сильные, устойчивые к ударам компании, способные ориентироваться в сегодняшнем изменчивом бизнес-ландшафте.

Многие модные компании совершенствуют отдельные процессы создания стоимости с помощью цифровых технологий. Но до полной интеграции внутренних систем и рабочих процессов еще далеко. Одна из причин заключается в том, что относительно небольшое количество готовых приложений предназначено для оптимизации цепочки создания стоимости в сфере моды от начала до конца. В то время как такие компании, как Nextail, Logility и O9, предлагают решения для определенных операций, таких как покупка, размещение первого продукта, пополнение запасов и перемещение товаров в магазин, ни одно решение не охватывает всю цепочку создания стоимости.

Таким образом, брендам необходимо находить решения, которые устраняют их проблемы, или создавать приложения на заказ, что требует больших затрат ресурсов. В то же время затраты на разработку остаются высокими, а компании сталкиваются с нехваткой технологий и кадровых ресурсов.

Пять важнейших этапов технологического процесса в цепочке создания стоимости в сфере моды обеспечивают комплексную интеграцию: эффективность продукта, эффективность категории, оптимизация цепочки поставок, управление запасами, а также прогнозирование закупок и спроса. Интеграция ключевых звеньев цепочки создания стоимости может ускорить вывод продукции на рынок на 50%, увеличить объем продаж по полной цене на 8% и снизить затраты на производство на 20%.

Эффективность продукта, или оценка того, какие продукты хорошо продаются, показывает влияние сквозной интеграции на практике. Специализированное приложение для определения цен и рекламных акций может использовать искусственный интеллект и машинное обучение для определения рекламной цены на продукт путем анализа текущих запасов, сезонных цен, времени в сезоне и ожидаемой эластичности.

Напротив, инвестиции в комплексную интеграцию позволили бы расширить сферу применения, включив в нее также аналогичные продукты, которые уже есть в продаже или скоро поступят, а также ожидаемую прибыль или ассортимент конкурентов. Каждый из этих показателей влияет на ожидаемый объем продаж и, следовательно, на соответствующие рекламные цены, что в конечном итоге может повысить валовую прибыль.

По словам директора по стратегии и искусственному интеллекту Кати Уолш, в Levi’s машинное обучение в масштабах всей компании в сочетании с облачным хранилищем данных, содержащим информацию о внутренних и внешних продажах и запасах, обеспечивает множество процессов ресурсами для принятия более эффективных решений по всем вопросам, от ценообразования до потребительского маркетинга. Основанный на данных обмен знаниями также помогает Levi’s определять наилучшие места для доставки своей продукции, определяя магазин или распределительный центр, которые находятся ближе всего к адресу доставки, что помогает контролировать расходы на логистику и бесперебойно управлять запасами в магазине.

Интеграция ключевых звеньев цепочки создания стоимости может ускорить выход на рынок на 50%. Компания Shein идет еще дальше. Компания не только интегрировала свои внутренние процессы в сфере ультрабыстрой моды, но и связала эти внутренние процессы с процессами своих поставщиков. Это позволяет быстро и эффективно оформлять заказы и пополнять запасы. Компания Shein использует моделирование с помощью искусственного интеллекта для оценки миллионов сообщений в социальных сетях на разных платформах, чтобы определить, какие продукты следует выпускать, а расширенная аналитика помогает дизайнерским командам анализировать эффективность элементов дизайна вплоть до таких деталей, как застежка-молния и ткань. Благодаря вертикально интегрированной цепочке поставок, использующей программное обеспечение Singbada, разработки Shein могут быть доступны заказчикам примерно через три недели после их первоначального создания.

Безусловно, операционные модели модельеров по-прежнему будут требовать отточенного баланса искусства и науки, чтобы не упускать из виду творческие, ориентированные на опыт аспекты принятия решений, которые имеют решающее значение в моде. Руководители должны быть готовы к возможному противодействию более тесной взаимосвязи в работе, при которой данные и знания беспрепятственно передаются по всем процессам.

Внедрение глубокой цифровой интеграции потребует сосредоточения внимания на управлении изменениями. Команды должны быть повышены или переквалифицированы, а инструменты должны быть разработаны с учетом потребностей пользователей, чтобы обеспечить их внедрение.

Например, это может означать внедрение “объяснимого ИИ”, при котором прогнозы и выходные данные ИИ могут быть легко поняты людьми и управляться ими, в отличие от моделей “черного ящика”, которые трудно интерпретировать и, следовательно, которым можно доверять. В конечном счете, компании, производящие модную одежду — как для массового рынка, так и для класса люкс — выиграют от оптимизации времени выхода на рынок, гибкости и доступности продукции в то время, когда многие компании изо всех сил пытаются сохранить рентабельность.

Интеграция цепочки создания стоимости окажется критическим моментом конкурентной дифференциации.