Modelli innovativi per la previsione delle vendite nel settore dell'abbigliamento

L'industria del fashion è un settore molto affascinante per quanto riguarda la previsione delle vendite. Infatti, il contrasto fra il lungo tempo di produzione di un articolo e il suo breve ciclo di vita, rende il processo predittivo molto impegnativo e complesso. Un sistema di forecast adatto deve anche tener conto delle caratteristiche della domanda, come la stagionalità, il trend piuttosto che l'influenza di innumerevoli fattori esogeni. In questo contesto si inserisce il progetto di ricerca proposto dall'azienda Evo Pricing al Dipartimento di Matematica dell'Università di Torino, e che ha portato allo sviluppo di questa tesi, grazie all'attivazione di un tirocinio curriculare. L'azienda Evo Pricing, con sede a Londra, si occupa di sales forecasting da qualche anno per conto di un importante gruppo italiano che opera nel settore fashion. In questo lavoro si è scelto di individuare un nuovo modello e testarlo sui dati forniti da Evo Pricing, con lo scopo di migliorare l'accuratezza delle previsioni. Si è deciso di lavorare con i dati aggregati per categoria, sia a livello di long-term horizon e quindi per la pianificazione della stagione, sia a livello di short-term horizon, per la gestione di stagione. Il metodo selezionato va sotto il nome di Seasonal Pattern Based forecast. Per quanto riguarda il long-term horizon, si è concluso che il nuovo metodo è molto efficace nei casi in cui vi sia una forte correlazione (negativa) tra quantità venduta e prezzo. A livello di short-term horizon, si è notato che si ottiene una buona rapidità di reazione ai frequenti cambiamenti nel trend dei dati. Un possibile ulteriore sviluppo per il prossimo futuro potrebbe essere quello di combinare le due previsioni con lo scopo di ottenere una sempre maggiore accuratezza e reattività allo stesso tempo.