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瑞典时尚公司Lindex选择了人工智能驱动的分析和产品匹配解决方案 Centric Market Intelligence(前身为StyleAge),以做出基于数据的明智决策。
“如果你没有数据,那就有点像猜谜游戏。我们真正需要的是更多的数据,以便我们的决定基于事实而不是感觉。”
“对竞争对手进行基准测试是一项很难手动完成的工作。我们从很多不同的角度来看待它。你可以收集:价格架构、历史定价、价格分析、产品架构。”
Lindex女装设计和采购经理Pia Ekholm谈到了他们寻求定价解决方案的原因。“我们对自己的业务了如指掌,但我们想要一个只需点击一下就能看到竞争对手数据的平台。你可以很容易地查找这些数据,以便根据自己的报价进行比较,然后就会发现,为什么我们在这里不同?这是好还是坏?我们应该改变还是不改变?”
Lindex于1954年在瑞典的Alingsås成立,现在总部位于瑞典的哥德堡。一家拥有约4000名员工的国际时尚公司,在18个市场拥有440家门店。Lindex没有任何工厂,而是与选定的独立供应商合作生产。
亚洲和土耳其的五个生产办事处与设计和采购部门密切合作,开发和生产这些系列。Ekholm说:“我们由三个主要业务领域组成:女装、内衣和童装。就营业额而言,每个领域的规模大致相同。”
Ekholm描述了寻找定价平台的过程。“2019年,我们的选拔团队由我、一名设计师和一名买家组成,负责调查有助于进行竞争比较的工具。我们搜索并找到了一些潜在的候选人。然后疫情来袭,我们稍作停顿。”
团队后来继续努力,进一步探索,最终选择了 Centric Market Intelligence™ (formerly StyleSage),一个人工智能驱动的分析和产品匹配解决方案。其功能和良好的业绩记录赢得了Lindex的青睐。“由于产品的成熟度,我们决定采用 Centric Market Intelligence。我们考虑了一种替代解决方案,但我们觉得它们还不成熟;它们看起来太像一家初创公司了,而 Centric Market Intelligence 经过了测试,经过了验证,并拥有知名客户。
Ekholm 列出了正在利用这个工具的部门。“财务控制员、商品展示员、设计师和采购员都在使用它。我们试图涉及尽可能多的角色,但主要是财务控制员、采购员和商品展示员最常使用它;这也是我们获得投资回报的地方——当我们根据数据找到可以改进的地方。
“我们全球销售部门的商品展示员正在尽量优化折扣。如果你没有数据,那就有点像猜测游戏。我们真正需要的是更多的数据,以便基于事实而非感觉来做决策。”
Ekholm 举例说明了商品展示员在寻找的东西。“为什么我们在某些时期可能会给更多的折扣?在哪些时期我们的竞争对手正在这样做?折扣的程度是多少?基于这些,我们进行测试,看看这里有什么是不跟随我们竞争对手的。我们为什么不这么做?我们会进行测试,回顾结果。所以我们可以很容易地知道折扣或不折扣时的结果。”
Ekholm 说:“测试清楚地显示,通过优化折扣,我们可以节省大量的钱。”设计师们也开始行动了。“设计师们对数据和谷歌搜索词做出反应。我们的一个团队专门只与我们的电商业务合作,他们非常、非常迅速。他们就像一个速度团队,所以他们根据收集到的数据采取行动。”
当被要求详细说明这个声明时,Ekholm 回应说:“例如,如果有很多人搜索亮片、条纹上衣或其他什么,设计师们会将其加入到我们的设计中,六到八周内就会在我们的网站上看到,看客户是否有反应。我们已经看到了积极的结果。”
Centric Market Intelligence 被用来获取产品导向的情报。在构建女装系列时,可以了解 Lindex 与竞争对手的不同。Ekholm 解释说:“例如,如果我看到我们比其他品牌有更多的T恤,我们可以深入研究。这个事实好还是不好?我们应该调整吗?或者这是一个竞争优势吗?
Ekholm 表示,他们正寻求放大成功。能够将自己的电商业务作为一个试验场,可以得到实时的反馈,了解哪些有效,哪些无效。成功的产品会被放大。“我们会制作、购买、再制作、再购买… 我们的电商业务约占我们总销售的20%。将电商的结果转化为零售店,这是我们业务的另外80%,投资回报可能会更高。”
近期的颠覆性世界事件导致了高通胀率,消费者在衣服上的消费能力减少。与此同时,像 Lindex 这样的公司还必须面对高昂的运输成本、如面料、扣子、装饰等部件的成本上升,以及货币估值的波动。
Ekholm 说:“由于这些因素,我们不得不提高我们的价格,这当然是有点担忧的。但是使用这个工具,看到我们的竞争对手和我们提高的一样多或一样少,那么我们说,好的,我们是与市场同行,而不是反市场。所以这是2023年的最大关注点。真正关注价格发展,观察我们的竞争对手,以便与市场保持一致。”她指出:“根据来自 Centric Market Intelligence 的数据,我们看到我们可以节省大量的钱。”