Ottimizzazione della strategia di distribuzione in una maison di moda: analisi comportamentale degli articoli stagionali = Optimization of distribution strategy in a fashion house: behavioral analysis of seasonal items

Il presente studio affronta la complessità gestionale della distribuzione nel settore fashion luxury, con particolare enfasi sui prodotti stagionali. L'attuale contesto è caratterizzato da dinamiche di mercato globali complesse, eterogeneità nei comportamenti d'acquisto regionali e l'urgenza di sistemi di pianificazione più dinamici e reattivi rispetto ai modelli tradizionali, che si basano su parametri statici e previsioni aggregate. La principale criticità operativa risiede nella limitata capacità dell'attuale modello di calcolo del Target Stock Level (TSL) per i prodotti stagionali di adattarsi con precisione alle fluttuazioni della domanda. Questo porta a una sottostima dei volumi di vendita a inizio stagione e a proiezioni eccessive verso la fine del ciclo, generando frequenti stock-out o overstock e compromettendo sia la soddisfazione del cliente sia l'efficienza operativa. L'obiettivo primario di questa ricerca è ottimizzare la strategia distributiva dei prodotti stagionali attraverso il miglioramento del calcolo del TSL, sviluppando un modello più sofisticato e reattivo, integrabile nei processi decisionali esistenti con la necessaria semplicità operativa. La metodologia applicata combina l'analisi quantitativa di dati storici di vendita e report di richiesta merce (con frequenza settimanale) con le conoscenze operative maturate in ambito aziendale. La strategia di analisi si articola su due approcci fondamentali: la clusterizzazione dei dati per stagione, regione e categoria merceologica, volta a identificare gruppi omogenei di prodotti con andamenti di vendita simili e definire parametri distributivi differenziati; e la sistemazione dei dati di vendita rispetto alla "settimana di vita" di ciascuna collezione, per costruire curve medie rappresentative degli andamenti tipici. L'analisi ha riguardato i dati relativi alle collezioni stagionali degli anni 2023 e 2024, segmentati per regione e famiglie di prodotti rilevanti (es. borse, piccola pelletteria, cinture, scarpe uomo e donna), previa definizione del perimetro temporale e esclusione di dipartimenti con storico limitato o volumi insufficienti per significatività statistica. Per superare le criticità del TSL stagionale, quali la sensibilità a segnali "early" su campioni ridotti, la rigidità dei moltiplicatori di copertura, la non piena cattura dell'eterogeneità locale e l'eccessiva stabilità di fine ciclo, è stato formulato un nuovo parametro moltiplicativo, denominato Peso finale. Questo coefficiente, derivato dal calcolo di pesi settimanali granulari basati sulle vendite storiche e depurato dagli effetti degli stock-out, mira a modulare il TSL settimana per settimana. Il Peso finale è progettato per catturare la stagionalità intrinseca delle vendite (effetti novità, picchi da festività, cali di fine stagione) e per correggere la domanda potenziale persa a causa di scorte insufficienti in passato. L'introduzione di questo parametro consente al TSL di divenire intrinsecamente più proattivo, riducendo la dipendenza da campioni esigui, attenuando le transizioni tra le fasi del ciclo di vita del prodotto e modulando dinamicamente le coperture. L'analisi dei pattern ricorrenti nelle curve di vendita ha permesso di identificare comportamenti "gift-driven", "novità" e "base", confermando l'importanza di tale differenziazione. L'applicazione di questo parametro mira a migliorare significativamente la precisione e la reattivittemi di distribuzione e strumenti di supporto decisionale: analisi di un’esperienza nel planning