AI Fashion: forecasting di pre-collezione e collezione
Il forecasting nel fashion è notoriamente difficile per la combinazione di stagionalità, novità di prodotto e variabilità geografica. Le soluzioni AI fashion moderne combinano dati di sell-out storici, attributi prodotto, segnali esterni (trend social, meteo) e modelli che incorporano la struttura gerarchica (collezione → modello → SKU taglia/colore). Una corretta implementazione di AI fashion forecasting riduce il rischio di over-stock del 15-25% e gli stock-out di pre-stagione del 20-30%, con un impatto diretto su margini e cash flow.
