Schließe die Augen und stelle dir vor, du befindest dich in einem Bekleidungsgeschäft. Wie ist dieses Geschäft aufgebaut? Wahrscheinlich gibt es eine Grundausstattung. T-Shirts, Pullover, Jeans und Unterwäsche. Dann kommen die bedruckten Artikel. Einige könnten zum Beispiel mit einer Sonne bedruckt sein, um die Sommerzeit anzukündigen. Dann folgen die Artikel mit dem "Wow"-Faktor. Der tolle Mantel aus Kunstpelz und Wolle ist nur in begrenzter Stückzahl erhältlich und du musst ihn einfach haben.
Aber wie kann man mit solchen dynamisch, konsumierten Artikeln, die Warensteuerung automatisieren?
Ja, du hast gerade die Einteilung der Kollektionen von Modemarken in Kategorien beschrieben. In der Branche nennt man dies die NOOS, SNOOS und die Fashion Artikel, auf die wir uns nun etwas mehr konzentrieren wollen. Deine Vorstellungskraft vom Laden kann dich weit bringen, denn du warst in deinem Leben sicher schon in ein paar Geschäften. Versuche dir nun vorzustellen, wie die Warensteuerung über hunderte Läden, für diese Artikel, funktioniert.
Das ist nicht so einfach, oder? Das liegt daran, dass die Nachversorgung von so viele Faktoren abhängig ist. Dinge, die unser menschliches Gehirn vielleicht gar nicht begreifen kann. Selbst für Maschinen ist dies manchmal ein Problem, insbesondere bei Fashion Artikeln. Externe Faktoren wie das Wetter, der Standort oder Marketingaktivitäten haben einen großen Einfluss auf den Verbrauch. Zusammen mit dem kurzen Produktlebenszyklus stellt die Herausforderung, nur das Nötigste nachzufüllen, herkömmliche Systeme vor große Probleme.
NOOS, SNOOS und Fashionprodukte
Jede Modemarke unterteilt ihre Kollektion in mehrere Kategorien. Produktgruppen, Divisions und in Themen. In jeder dieser Kategorien finden man häufig NOOS, SNOOS und Fashionprodukte.
NOOS (Never out of stock) sind die Basicartikel, die das ganze Jahr über verkauft werden können.
Das macht sie attraktiv für große Produktionsmengen und perfekt als Nachversorgungsprodukt, da der Lebenszyklus dieser Artikel sehr lang ist. All diese Daten ermöglichen es, gut durchdachte und kalkulierte Vorschläge für die Nachversorgung zu machen. Je länger der Lebenszyklus ist, desto mehr Informationen liegt zu dieser bestimmten SKU (Stock Keeping Unit) vor.
SNOOS-Artikel (Seasonal never out of stock) sind Artikel wie z.B. Hoodies oder Pullover, die speziell für die kälteren Monate gedacht sind. Das Ziel ist es, die Kollektionen so nach wie möglich am aktuellem Konsum auszurichten.
Das Sahnehäubchen auf dem Kuchen sind natürlich die Fashion Artikel. Diese Artikel sind in der Regel nur für einen kurzen Zeitraum im Geschäft, viel kürzer als die SNOOS. Die Artikel sind die sogenannten Hero oder auch key-Produkte. Diese eine, umwerfend aussehende Jacke im Schaufenster zieht dich in den Laden und lässt dich denken: "ICH BRAUCHE DAS". Die Schwierigkeit bei diesen Artikeln ist die Vorhersage, die in Bezug auf die Produktion und Platzierung getroffen werden muss. Eine Fehleinschätzung des Verbrauchs ist ein großes Risiko, und für diese besonderen Stücke werden oft Fasern verwendet, die nicht die günstigsten sind. Daher ist es wichtig, alle Aspekte dieser Artikel vollständig zu analysieren.
Dabei kann der Verbrauch nicht nur international variieren, z. B. zwischen den Niederlanden und Deutschland, sondern auch regional. Zwei Läden in derselben Stadt können einen unterschiedlichen Konsum haben, weil die Läden unterschiedliche Inspirationen anbieten und natürlich unterschiedliche Kunden dort einkaufe. Das macht die Verteilung und die Nachversorgung besonders schwierig.
Warum funktionieren herkömmliche Modelle nicht mehr?
Der Verbrauch muss fast täglich analysiert werden, und die Absatzprognosen müssen für jede SKU und jeden POS (Point of Sale) berechnet werden.
Klassische NOOS-Replenishment-Systeme erfüllen nicht die Anforderungen für die
Nachversorgung von Fashion Artikeln. Sie sind zu statisch, orientieren sich an langen Produktlebenszyklen und sind zu wartungsintensiv, da Anpassungen pro Produkt, POS, Zeit und anderen externen Faktoren vorgenommen werden müssen.
Der Prozess der Nachversorgung bleibt in manueller Hand und wird von Vertriebs- und Merchandise Plannern übernommen. Sie arbeiten oft manuell, mit Excel-Tabellen, wo ein großes Fehlerrisiko besteht. Wir sind schließlich auch nur Menschen. Fehler passieren! Eine sehr zeitaufwendige Arbeit und wie wir wissen, ist Zeit Geld. Diese verlorene Zeit könnte leicht für Aufgaben wie die Kollektionsrahmenplanung und der Produktionsmengenplanung effizienter genutzt werden.
Es ist Zeit für mehr Kreativität und Strategie!
Wie bereits erwähnt, haben Fashionprodukte einen ganz anderen Lebenszyklus als die NOOS Produkte. Sie sind kürzer und können stärker von externen Faktoren beeinflusst werden. Je kürzer der Lebenszyklus eines Artikels ist, desto weniger Daten liegen über die Produkte vor. Herkömmliche Systeme haben Schwierigkeiten, mit den wenigen Daten, die sie erhalten, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Es stellt sich also die Frage, wie man für diese schwierigen Produkte, verbrauchsgesteuerte Entscheidungen treffen kann.
Chainbalance nutzt bewährte Fashion-Logiken, statistische Modelle und trainierte Algorithmen, um dan gesamten Merchandise Flow von der initialen Verteilung bis hin zur Nachversorgung, Retouren und Austausch zu automatisieren, insbesondere für Fashion Artikel.
Mit der "New-Mover-Procedure", wird es unseren Kunden ermöglicht, in den ersten Wochen mit geringen Mengen zu starten und sofort auf überdurchschnittlich gut laufende Filialen zu reagieren. Ein größerer Lagerbestand im zentralen DC (Distribution Center) erhöht die Möglichkeit, die Artikel an die Standorte mit dem höchsten Verkaufspotenzial zu verteilen. Durch eine intelligente "End-Of-Life" Logik, bleiben die Restbestände im DC, direkt für den langen Arm der eCom- und Plattformkanälen verfügbar.
Haben wir Dich nun neugierig gemacht, wie wir den Umsatz speziell für Deine Fashion Artikel steigern?
Schau dir dazu gerne unseren Erfahrungsbericht mit YAYA an. Wir freuen uns darauf, Dich kennen zu lernen und Deine Fragen zu beantworten - schreib uns direkt an.