"शोध की पृष्ठभूमि और तकनीक के प्रति गहरी लगन के साथ, मैं बुद्धिमान, डेटा-संचालित समाधानों के माध्यम से वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने पर ध्यान केंद्रित करता हूँ। मेरी विशेषज्ञता एआई-संचालित आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में है, जहाँ मैं पूर्वानुमान, इन्वेंट्री और संचालन को अनुकूलित करने के लिए छोटे स्टार्टअप से लेकर वैश्विक उद्यमों तक के साथ काम करता हूँ। मैं एक दूरदर्शी व्यक्ति हूँ, और लगातार इस बात पर विचार करता रहता हूँ कि नवाचार कैसे सार्थक बदलाव ला सकता है - न केवल उपकरणों में, बल्कि टीमों के काम करने और उनके पैमाने तय करने के तरीके में भी। मेरा मानना है कि बेहतरीन परिणाम मज़बूत सहयोग, स्मार्ट सिस्टम और पृष्ठभूमि में सही संगीत से आते हैं।"
AI कैसे फ़ैशन व्यापारियों को स्मार्ट और तेज़ फ़ैसले लेने में मदद कर रहा है
इन्टुएंडी के सीईओ और सह-संस्थापक बेनिटो ज़ैकोन द्वारा
फैशन में, सही समय पर सही उत्पाद उपलब्ध कराना ही सब कुछ है, लेकिन इसे सही तरीके से प्रस्तुत करना कभी भी इतना कठिन नहीं रहा।
मैंने पिछले कई वर्षों तक यूरोप और अमेरिका की फैशन कम्पनियों के साथ मिलकर काम किया है, और खरीदारों और व्यापारियों से मैंने लगातार यही सुना है कि यह काम पहले कभी इतना जटिल नहीं था।
मांग अधिक अप्रत्याशित है, ग्राहकों की पसंद अधिक अस्थिर है, तथा नए उत्पादों को तेजी से तथा बार-बार लांच करने का निरंतर दबाव है।
इंटुएंडी में हमारा मिशन तेजी से बढ़ती कंपनियों को सशक्त बनाना है, जिसमें फैशन उद्योग भी शामिल है, ताकि वे इन चुनौतियों का सामना कर सकें, तथा खरीद और वितरण जीवनचक्र में बेहतर निर्णय लेने के लिए एआई और मानवीय अंतर्दृष्टि के संयोजन का उपयोग कर सकें।
आइये देखें कि व्यवहार में यह कैसा दिखता है।
खरीदारी का चरण: एक साल पहले ही सबसे अच्छा दांव लगाना
फैशन के सबसे चुनौतीपूर्ण पहलुओं में से एक यह है कि आपको अपने उत्पाद की योजना, खरीद और स्टॉक की योजना लगभग एक वर्ष पहले ही बनानी पड़ती है।
फ़ैशन में, खरीदारों के ऑर्डर देने से बहुत पहले ही पूर्वानुमान लगाना शुरू हो जाता है। व्यापारी संग्रह विकास चरण के दौरान पूर्वानुमान लगाना शुरू कर देते हैं, जब उत्पाद केवल प्रोटोटाइप के रूप में मौजूद होते हैं और उनका कोई बिक्री इतिहास नहीं होता। संग्रह को नमूने के रूप में प्रस्तुत करने के बाद, बिक्री अभियान और खरीदारी शुरू हो जाती है।
एक फैशन कंपनी किसी नए उत्पाद की बिक्री का पूर्वानुमान कैसे लगा सकती है?
मैं खुद लक्ज़री फ़ैशन हाउस के अनुभवी योजनाकारों के साथ मीटिंग में शामिल रहा हूँ, जहाँ एक ही उत्पाद के लिए पूर्वानुमान एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में काफ़ी भिन्न होते थे। ऐसा नहीं था कि कोई भी ज़रूरी तौर पर ग़लत था, बस कुछ पूर्वानुमान दूसरों की तुलना में ज़्यादा सटीक साबित हुए। हक़ीक़त यह है कि किसी नए उत्पाद की माँग का पूर्वानुमान लगाना फ़ैशन उद्योग की सबसे जटिल चुनौतियों में से एक है। बिना किसी ऐतिहासिक आँकड़े के, आप मूलतः एक सुविचारित अनुमान लगा रहे होते हैं कि उपभोक्ता एक साल बाद क्या चाहेंगे, जबकि रुझान, पसंद और बाज़ार की स्थितियाँ पूरी तरह से अप्रत्याशित तरीके से बदल सकती हैं।
ठीक है, तो फैशन खरीदार बिना बिक्री इतिहास वाले उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए कौन से डेटा और मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं?
अन्य उद्योगों के विपरीत, फ़ैशन कंपनियाँ सिर्फ़ पारंपरिक उत्पादों पर ही टिक नहीं सकतीं। नयापन प्रासंगिकता को बढ़ावा देता है।
जबकि कई कंपनियाँ कैरीओवर उत्पादों पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं, खासकर जब कुछ शैलियाँ प्रतिष्ठित या लगातार बेस्टसेलर बन जाती हैं, कोई भी ब्रांड नए मॉडल लॉन्च करने के उच्च-दांव वाले खेल से इस उम्मीद में पीछे नहीं हट सकता कि वे अगले सीज़न में सबसे अलग बन जाएँगे। रुझान विकसित होते हैं, और ब्रांड न केवल उनका अनुसरण करने का लक्ष्य रखते हैं, बल्कि उनका पूर्वानुमान लगाने या उन्हें प्रभावित करने का भी लक्ष्य रखते हैं। यह गतिशीलता सभी बाजार खंडों और ग्राहक व्यक्तित्वों पर लागू होती है। और बजट, समय, संसाधन, निवेश और मार्केटिंग का एक बड़ा हिस्सा इस अंतर्निहित अनिश्चितता से निपटने में लगाया जाता है।
जटिलता तब पैदा होती है जब आपको एहसास होता है कि किसी उत्पाद की माँग का विश्लेषण और पूर्वानुमान लगाना सिर्फ़ शैली का मामला नहीं है। आकार, वर्गीकरण या मात्रा के मामले में गलत अनुमान लगाने का मतलब लक्ष्य चूकना, अतिरिक्त स्टॉक या बिक्री में कमी हो सकता है।
यहीं पर इंटुएंडी जैसे स्मार्ट उपकरण काम आते हैं।
हमारी रणनीति सरल है: अतीत से सीखें, लेकिन गुणात्मक दृष्टिकोण से। एआई की क्षमताओं की बदौलत, अब हम समान विशेषताओं वाले उत्पादों, जैसे शैली, कपड़ा, कार्य, रंग, आकार, आदि के ऐतिहासिक प्रदर्शन का विश्लेषण कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, हम उस डेटा का उपयोग नए उत्पादों की संभावित सफलता का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण एआई-संचालित मॉडलिंग की शक्ति को मानवीय विशेषज्ञता के साथ जोड़कर अधिक सटीक और सूक्ष्म पूर्वानुमान प्रदान करता है। और यह तब और भी परिष्कृत हो जाता है जब हम मांग को प्रभावित करने वाले बाहरी कारकों, जैसे मूल्य निर्धारण रणनीतियों और विपणन निवेशों को शामिल करते हैं।
एआई पूर्वानुमान कैसे काम करता है?
आइए व्यावहारिक पक्ष की ओर बढ़ें: हमारा उत्पाद तुलना उपकरण हमारे इंटुएंडी एआई का लाभ उठाकर नए उत्पादों की तुलना समान उत्पादों से करता है, जिनके पास पहले से ही बिक्री का इतिहास और बिक्री डेटा होता है, जिसका विश्लेषण करके एल्गोरिदम को फीड किया जाता है।
हम नए उत्पादों के साथ समानताओं का पता लगाने के लिए उत्पाद विशेषताओं जैसे श्रेणी, सामग्री, रंग, मौसम और मूल्य का विश्लेषण करते हैं और फिर उस समान उत्पाद के ऐतिहासिक मांग डेटा और भविष्य के रुझानों के आधार पर नए उत्पाद की मांग का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
यह इतना मूल्यवान क्यों है? वर्षों से, हमने कई फ़ैशन कंपनियों के साथ सहयोग किया है और प्रत्यक्ष रूप से देखा है कि उनके उत्पाद कैटलॉग कितने बड़े और जटिल हो सकते हैं, जिनमें अक्सर आकार और रंग के वेरिएंट को छोड़कर, हज़ारों उत्पाद शामिल होते हैं। यहाँ तक कि जब मर्चेंडाइजिंग टीमें केवल शीर्ष-स्तरीय श्रेणियों पर ही ध्यान केंद्रित करती हैं, तब भी भविष्य की योजना के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने हेतु ऐतिहासिक बिक्री डेटा का विश्लेषण करना एक समय लेने वाला और संसाधन-गहन कार्य बना रहता है। जब इसे मैन्युअल रूप से या स्प्रेडशीट में किया जाता है (जो अक्सर इस मात्रा के भार के कारण क्रैश हो जाती हैं), तो इस प्रक्रिया में हफ़्तों लग सकते हैं। इंटुएंडी के एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म के साथ, अब बड़े पैमाने पर तेज़ और अधिक सटीक पूर्वानुमान देने में बस कुछ ही मिनट लगते हैं।
आपको एक अंदाज़ा देने के लिए, एक प्रमुख इतालवी फ़ैशन ब्रांड ने हमारे AI का इस्तेमाल करके लगभग 300 नए स्टाइल्स की तुलना पिछले सीज़न के समान उत्पादों से की। उनकी विज़ुअल मर्चेंडाइज़िंग टीम द्वारा किए गए मैन्युअल विश्लेषण से तुलना करने पर, हमारे AI मॉडल समान वस्तुओं की पहचान में 82% ओवरलैप पर पहुँच गए। यह सिर्फ़ एक तकनीकी सफलता ही नहीं है, बल्कि यह समय की एक बड़ी बचत और बेहतर खरीदारी के लिए एक मज़बूत आधार भी है।
फैशन ब्रांडों और खुदरा विक्रेताओं के लिए क्या लाभ हैं?
संक्षेप में, पूर्वानुमान में एआई का उपयोग पूरे उत्पाद जीवनचक्र में महत्वपूर्ण लाभ लाता है।
खरीदने से पहले, एआई उत्पाद टीमों को बाजार में आने से पहले ही उनकी व्यावसायिक क्षमता का आकलन करके नए संग्रह और शैलियों को आकार देने में मदद कर सकता है।
खरीदारी के दौरान, यह खरीदारों को आकार, रंग और कपड़े के आधार पर सही मात्रा में खरीदारी के बारे में डेटा-आधारित निर्णय लेने में सहायता करता है, जिससे अधिक या कम स्टॉक होने का जोखिम कम हो जाता है।
और बिक्री अवधि के दौरान, एआई विभिन्न चैनलों और बाजारों में माल के आवंटन को अनुकूलित करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक उत्पाद सही समय पर सही ग्राहकों तक पहुंचे, जिससे बिक्री और लाभप्रदता अधिकतम हो।
वितरण चरण: बेहतर ढंग से काम करने वाली इन्वेंट्री
सीज़न शुरू होते ही, ध्यान बदल जाता है। अब बात इन्वेंट्री को यथासंभव स्वस्थ और चुस्त-दुरुस्त रखने की है। आपको स्टोर और वेयरहाउस के प्रदर्शन पर लगातार नज़र रखने के साथ-साथ स्टॉक को एक जगह से दूसरी जगह शिफ्ट करने की भी ज़रूरत है। यह एक साप्ताहिक या दैनिक कार्य भी हो सकता है क्योंकि यह अक्सर वास्तविक समय के आंकड़ों पर आधारित होता है।
यहीं पर बिक्री वेग जैसे मापदंड महत्वपूर्ण हो जाते हैं। हम इंटुएंडी के ग्राहकों को उनकी बिक्री वेग पर नज़र रखने में मदद करते हैं, उदाहरण के लिए, पिछले 15 दिनों और पिछले 30 दिनों में बेची गई इकाइयों के अनुपात की आसानी से गणना करके। इस जानकारी के आधार पर, हमारा एआई सहायक, सिम्फनी, केंद्रीय गोदामों से लेकर अलग-अलग स्टोर तक, आपकी आपूर्ति श्रृंखला में स्टॉक का पुनर्वितरण कैसे करें, इसकी सलाह देता है।
हमारे ऑप्टिमाइज़ेशन टूल सिर्फ़ यह सुझाव नहीं देते कि क्या करना है, बल्कि यह भी बताते हैं कि क्यों, और आपको तर्क में बदलाव करने देते हैं। इंटुएंडी में यही हमारी नीति का हिस्सा है: हमारा एआई आपकी सहायता करेगा, लेकिन आपके पूर्वानुमान, योजना और ऑर्डर पर आपका पूरा नियंत्रण रहेगा। हम आपको बेहतर और आत्मविश्वास से भरे फ़ैसले लेने के लिए ज़रूरी जानकारी और दृश्यता प्रदान करते हैं।
क्या एआई विशेष फैशन पेशेवरों की जगह ले लेगा?
नहीं, AI इस भूमिका में आपकी, यानी इंसान की, जगह नहीं लेगा। Intuendi में हमारा लक्ष्य मानवीय अंतर्ज्ञान को प्रतिस्थापित करना नहीं, बल्कि उसे मज़बूत करना है, ताकि आपको अपनी सहज-प्रवृत्ति और अपने निर्णयों का समर्थन करने के लिए आवश्यक आँकड़े उपलब्ध कराए जा सकें। फ़ैशन एक मानव-संचालित उद्योग है, जो डिज़ाइनरों, निर्माताओं, वितरकों, खुदरा विक्रेताओं और ग्राहकों की रचनात्मकता, अंतर्ज्ञान और निर्णयों से आकार लेता है। जब बात रुझानों, रुचि और रचनात्मक दिशा की आती है, तो मानवीय संवेदनशीलता केंद्रीय भूमिका निभाती है। लेकिन इसे अकेले काम करने की ज़रूरत नहीं है। अब, मानवीय स्पर्श Intuendi जैसे प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान की गई अंतर्दृष्टि के साथ मिलकर शानदार ढंग से काम कर सकता है, जिससे सहज-प्रवृत्ति और बुद्धिमत्ता के बीच एक शक्तिशाली सहयोग का निर्माण होता है।
बेहतर पूर्वानुमान, बेहतर मार्जिन, अधिक टिकाऊ संचालन
चाहे आप कोई नई लाइन लॉन्च कर रहे हों, या स्टोर आवंटन में सुधार कर रहे हों, इंटुएंडी आप जैसे फ़ैशन प्लानर्स और व्यापारियों को हर फ़ैसले में ज़्यादा आत्मविश्वास देता है। सहज ज्ञान पर निर्भर रहने के बजाय, हमारे ग्राहक स्पष्टता और आत्मविश्वास के साथ परिदृश्यों का परीक्षण, विकल्पों की तुलना और पूर्वानुमान लगाने में सक्षम हैं।
फ़ैशन में हमेशा अप्रत्याशितता का एक तत्व रहेगा। यही इसे रोमांचक बनाता है। इंटुएंडी में, हमारा मानना है कि हमारी एआई-संचालित तकनीक इस अप्रत्याशितता को प्रबंधनीय बना सकती है, और हाँ, लाभदायक भी। हम जो प्रदान करते हैं वह केवल स्वचालन से कहीं अधिक है। यह फ़ैशन व्यवसायों के लिए एक नई लय है, जहाँ योजनाएँ प्रतिक्रियाशील नहीं, बल्कि सक्रिय होती हैं।
अगर आप अपनी व्यापारिक और खरीदारी रणनीतियों में और ज़्यादा बुद्धिमत्ता लाने के लिए तैयार हैं, तो हम आपकी मदद के लिए मौजूद हैं। साथ मिलकर, हम व्यापारिक, ख़रीद और पूर्वानुमान को आपकी सहज प्रवृत्ति जितना ही सहज बना सकते हैं, लेकिन AI द्वारा समृद्ध। हम आपको ज़्यादा स्मार्ट और आत्मविश्वास से भरे फ़ैसले लेने में मदद करने के लिए मौजूद हैं।
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