Ассортиментная матрица бренда одежды и прогнозирование спроса методами искусственного интеллекта

Прогнозирование спроса - фактически первый этап внедрения ML и AI в фэшн-бренде. Однако по сравнению с классическим ритейлом есть нюанс - ассортиментная матрица изменчива.

Управление атрибутами одежды

BAI GEM при работе с фэшн-брендами опирается на опыт работы с наборами характеристик одежды. Совместно с аналитиком трендов мы представляем все товары в виде наборов данных, например

{состав, цвет, размер, порядок цен}

Далее мы прогнозируем спрос не для товарной позиции

[Пиджак Hugo BOSS, модель - Astian 182, каталожный номер модели - 50384399],

а для набора атрибутов {100% шерсть, синий, 48, 40 000}.

А далее подход схож с прогнозированием спроса в ритейле.