In occasione del Forum Retail 2025 Bata Italia ha raccontato il progetto pilota che ha coinvolto la filiale italiana del retailer della Repubblica Ceca. Obiettivo: ridurre lo stock di prodotti obsoleti nei punti di vendita.
Al Forum Retail 2025 il progetto pilota di Bata Italia
L'intelligenza artificiale, o meglio il machine learning, è protagonista in un progetto di Bata nel quale la filiale italiana ha fatto da apripista testando le tecnologie, per poi estendere la soluzione all'interarete Bata nel mondo: 70 paesi e oltre 5.300 negozi.
A raccontare progetto e risultati sono stati Alessandro Masato, global information technology, global head of data, digital & technological transformation di Bata Group, e Helena Senatore, strategy project coordinator di Bata Group.
Il progetto di Bata nasce da un'osservazione: in questi anni il cliente tende a cercare sempre più gli sconti, quindi è cresciuta la quota di spesa legata alle promozioni. Nonostante questo, la riserva di obsolescenza, cioè di prodotto meno vendibile rispetto a quello nuovo di stagione, cresceva.
Le calzature sono un prodotto molto legato alle mode e dunque alla stagione, il loro tempo corretto di vendita si aggira sui 6 mesi. Per i punti di vendita è importante ridurre lo stock obsoleto senza cedere troppo margine, anche per avere sempre in negozio il prodotto cercato dai consumatori. Parlando con il team di business e il team merchandising è emersa la richiesta di uno strumento di previsione delle vendite e di aiuto nell'uso della leva dello sconto.
Così è nato il tool testato da Bata Italia e raccontato al Forum Retail 2025.
Come funziona il tool di previsione
Lo strumento si basa sui dati di vendita ed è in grado di formulare una previsione fino a 52 settimane delle vendite in negozio, a livello di singolo punto di vendita, e previsioni mensili e settimanali, e poi di individuare il minimo livello di sconto che occorre per vendere la referenza, così da non erodere il margine.
Gli alert sono due. Uno riguarda il prodotto nuovo, in stagione, indagato su tre livelli: no alert, quando le vendite vanno come previsto; check performance, quando gli stock di obsolescenza sono in linea, ma si potrebbe dirigere il prodotto verso negozi con più alta potenzialità di vendita; sotto le aspettative, ovvero si prevede che il prodotto rimarrà invenduto diventando obsoleto. Solo in quest'ultimo caso si applica una leva di sconto che il tool consiglia e focalizza al singolo prodotto.
Il secondo alert è generato sul prodotto obsoleto, che ha un impatto negativo sul bilancio, per smaltirlo. Il tool genera due diverse proposte di sconto, che poi il team di business decide di applicare arricchendo il consiglio della tecnologia con le proprie conoscenze sulla piazza dove lavora. Il tutto corredato da dati sull'impatto dello sconto sui margini e sullo stock.
Questo strumento che segna un atteggiamento proattivo dell'azienda rispetto al mercato
