Fashion Retail: Previsione della Domanda per Nuovi Articoli - Un Approccio di Machine Learning

1. Introduzione

La previsione della domanda nel retail della moda rappresenta una delle sfide più complesse del settore. La natura transitoria delle tendenze in colori, stampe, tagli, motivi e materiali, combinata con cicli di progettazione lunghi, requisiti di produzione in massa e variazioni geografiche nel consumo, crea un ambiente ad alto rischio per i retailer. I metodi di previsione tradizionali si basano fortemente sui dati storici di vendita degli articoli esistenti, rendendoli inadatti a prevedere la domanda per design o stili completamente nuovi, che è il focus principale di questa ricerca.

Questo documento, presentato al KDD 2019 Workshop on AI for Fashion, affronta questa lacuna critica. Gli autori di Myntra Designs propongono un approccio innovativo che va oltre l'analisi delle serie temporali delle vendite passate. Invece, analizzano dati di vendita della moda su larga scala per dedurre quali attributi specifici del prodotto (es. scollo, tipo di manica, tessuto) e fattori di merchandising (es. fascia di prezzo, brand) guidano la domanda dei consumatori. Costruiscono quindi modelli di machine learning generalizzati in grado di prevedere la domanda per nuovi articoli basandosi esclusivamente su questi attributi, prima che esista qualsiasi storico di vendite.

2. Dichiarazione del Problema & Sfide

Il problema centrale è lo scenario di "cold-start" nella previsione della moda: prevedere la domanda per un nuovo articolo con zero dati storici di vendita. Le tecniche convenzionali falliscono perché:

• Interazioni Non Lineari: Molti parametri di design (colore, motivo, taglio) interagiscono in modi complessi e non lineari per definire l'appeal di un articolo, rendendo impossibile una semplice estrapolazione.
• Dipendenza dall'Intuizione: La pratica attuale del settore spesso si affida all'intuizione soggettiva dei merchandiser, portando ad alta variabilità, incapacità di tenere conto degli effetti cross-prodotto (sostituzione, cannibalizzazione) e significativi errori di previsione.
• Costo Aziendale & Ambientale: Previsioni inaccurate si traducono in opportunità di vendita perse, enormi scorte invendute (perdita di capitale circolante) e danni ambientali dovuti alla sovrapproduzione e agli sprechi.

La necessità è quella di un modello data-driven e generalizzabile che traduca gli attributi degli articoli in una previsione di domanda affidabile per un orizzonte di pianificazione di 6-8 mesi.

3. Metodologia & Approccio Tecnico

La metodologia degli autori passa dalla modellazione delle serie temporali alla modellazione dello spazio semantico degli attributi della moda.

3.1 Dati & Rappresentazione degli Attributi

Il modello è costruito su un ampio dataset di articoli di moda storici, ciascuno descritto da un ricco insieme di attributi categorici e numerici. Fondamentale per il loro approccio è la creazione di embedding di attributi. Similmente agli embedding di parole nell'NLP (come Word2Vec), gli attributi categorici (es. "scollo a giro", "stampa floreale") vengono trasformati in rappresentazioni vettoriali dense e continue. Ciò consente al modello di apprendere relazioni sfumate e similarità tra attributi (es. che "scollo a V" e "scollo a barchetta" sono più simili tra loro che a "scollo alto").

3.2 Architetture dei Modelli

Il documento sperimenta con multiple architetture neurali e metodi ML tradizionali:

• Modelli ad Albero (XGBoost, Random Forest): Utilizzati come baseline robuste, capaci di gestire dati tabellari con tipi di feature misti.
• Reti Neurali Feed-Forward (FFNN): Perceptron multistrato standard che prendono come input la concatenazione degli embedding degli attributi e delle feature numeriche.
• Reti Neurali Long Short-Term Memory (LSTM): Impiegate non per sequenze temporali di vendite, ma potenzialmente per modellare sequenze di attributi o per catturare dipendenze nella pipeline di elaborazione delle feature. Il documento esplora la loro utilità in questo contesto non sequenziale.

L'architettura centrale coinvolge un layer di embedding per ogni attributo categorico, le cui uscite vengono combinate (es. concatenate o aggregate) e alimentate ai successivi layer di rete neurale per la previsione finale della domanda.

3.3 Funzioni di Perdita

Scegliere l'obiettivo giusto è critico per l'impatto aziendale. Gli autori sperimentano oltre il classico Mean Squared Error (MSE). Considerano funzioni di perdita asimmetriche che penalizzano diversamente l'eccesso di scorte (previsione troppo alta) e la carenza di scorte (previsione troppo bassa), allineando l'obiettivo di ottimizzazione del modello con la struttura dei costi effettiva della gestione dell'inventario retail. Una forma semplificata potrebbe essere:

$L(y, \hat{y}) = \begin{cases} c_{over} \cdot (\hat{y} - y) & \text{se } \hat{y} > y \\ c_{under} \cdot (y - \hat{y}) & \text{se } \hat{y} \leq y \end{cases}$

dove $c_{over}$ e $c_{under}$ sono i rispettivi costi di sovra-previsione e sotto-previsione.

4. Risultati Sperimentali & Analisi

Il documento dimostra una performance robusta dei modelli proposti basati sugli attributi. I risultati chiave probabilmente includono (dedotti dall'abstract):

• Superiorità rispetto alle Baseline: I modelli neurali con embedding di attributi superano significativamente i semplici modelli di estrapolazione storica e potenzialmente i modelli ML tradizionali nel compito di previsione per nuovi articoli.
• Potere di Generalizzazione: I modelli mostrano un'abilità di generalizzare a combinazioni inedite di attributi, validando l'ipotesi centrale che la domanda sia guidata da attributi scomponibili.
• Confronto tra Architetture: I risultati forniscono un'analisi comparativa di FFNN vs. LSTM in questo contesto, concludendo probabilmente che mentre le LSTM sono potenti, le FFNN più semplici potrebbero essere sufficienti e più efficienti per questo specifico problema di mappatura attributi-domanda.
• Impatto della Funzione di Perdita: I modelli addestrati con funzioni di perdita asimmetriche consapevoli del business portano a previsioni che minimizzano i costi effettivi dell'inventario, non solo l'errore di predizione.

Descrizione Grafico (Dedotta): Un grafico a barre mostrerebbe probabilmente metriche di confronto (es. Mean Absolute Percentage Error - MAPE, o una metrica personalizzata basata sui costi) per diversi modelli: una baseline naive (es. domanda media per categorie simili), modelli ad albero (XGBoost), FFNN e LSTM. I modelli di rete neurale con embedding mostrerebbero l'errore più basso. Un secondo grafico potrebbe illustrare come l'errore di previsione cambi con il parametro di asimmetria nella funzione di perdita personalizzata, mostrando un minimo chiaro in un'impostazione ottimale per il business.

5. Caso di Studio: Applicazione del Framework

Scenario: Un retailer fast-fashion deve prevedere la domanda per un nuovo vestito estivo donna pianificato per la prossima stagione.

Step 1 - Definizione degli Attributi: Il team prodotto definisce i suoi attributi: {Categoria: Vestito, Sottocategoria: Midi, Scollo: Scollo a V, Manica: Corta, Motivo: Floreale, Colore: Blu Pastello, Materiale: Cotone, Fascia di Prezzo: Media, Brand: Etichetta Propria}.

Step 2 - Vettorizzazione delle Feature: Ogni attributo categorico (Scollo, Motivo, ecc.) viene passato attraverso il suo layer di embedding pre-addestrato, convertendo "Scollo a V" e "Floreale" in vettori densi (es. [0.2, -0.5, 0.8...]). Le feature numeriche come il prezzo vengono normalizzate.

Step 3 - Inferenza del Modello: Tutti i vettori degli attributi e le feature numeriche vengono concatenati in un unico vettore di input. Questo vettore viene alimentato al modello FFNN addestrato.

Step 4 - Previsione della Domanda: Il modello restituisce un valore continuo che rappresenta il totale previsto di unità vendute nella prima stagione. Questa previsione viene utilizzata per la pianificazione della produzione e l'allocazione dell'inventario.

Insight: Il modello potrebbe riconoscere internamente che la combinazione di "Floreale", "Blu Pastello" e lunghezza "Midi" ha avuto molto successo nella fascia di prezzo "Media" durante l'estate, portando a una previsione ad alto volume e alta confidenza.

6. Applicazioni Future & Direzioni

L'approccio delineato apre diverse promettenti strade:

• Ciclo di Design Generativo & Previsione: Integrare questo modello predittivo con l'IA generativa (come GAN o Diffusion Models, simili a quelli usati nella sintesi di immagini da testo) potrebbe creare un sistema a ciclo chiuso. I designer potrebbero inserire mood board di tendenza, un generatore (ispirato a modelli come CycleGAN per il trasferimento di stile) produrrebbe nuove combinazioni di attributi, e il sistema di previsione ne valuterebbe il potenziale commerciale, abilitando il design assistito da IA di articoli ad alta domanda.
• Integrazione del Dynamic Pricing: Il modello potrebbe essere esteso a una funzione di domanda $D(attributi, prezzo)$, permettendo strategie di prezzo iniziale ottimale e di scontistica per nuovi articoli.
• Adattamento Cross-Dominio: La metodologia centrale dell'embedding di attributi per la previsione cold-start è trasferibile ad altri verticali retail con ricchi attributi di prodotto, come elettronica, mobili o cosmetici.
• Explainable AI (XAI): Il lavoro futuro potrebbe focalizzarsi sull'interpretazione degli spazi di embedding e delle decisioni del modello, rispondendo al perché una certa combinazione di attributi è prevista avere successo, fornendo feedback prezioso ai merchandiser.
• Incorporazione di Tendenze in Tempo Reale: Arricchire gli attributi statici con segnali in tempo reale dai social media (es. Instagram, Pinterest) o dalle tendenze di ricerca potrebbe rendere le previsioni più reattive alle mode emergenti.

7. Riferimenti

1. Singh, P. K., Gupta, Y., Jha, N., & Rajan, A. (2019). Fashion Retail: Forecasting Demand for New Items. In Proceedings of the KDD 2019 Workshop on AI for Fashion.
2. Ferreira, K. J., Lee, B. H. A., & Simchi-Levi, D. (2015). Analytics for an Online Retailer: Demand Forecasting and Price Optimization. Manufacturing & Service Operations Management, 18(1), 69–88.
3. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
4. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (Documento CycleGAN referenziato per il concetto di design generativo).
5. Academictorrents.com & arXiv.org - come rappresentanti di database accademici open-access per lavori correlati in ML e previsione.

8. Prospettiva dell'Analista