Während sein Taxi vom Flughafen in Bangalore in Indien davonfuhr, war Ranjan Sharma in Gedanken bei der Lösung eines Rätsels. Bestseller India, wo er als CIO und Head of Supply Chain tätig ist, war der am schnellsten wachsende Modeeinzelhändler des Landes – warum also gingen die Verkäufe seines Top-Labels zurück?
Es war Sommer 2019 und die Gesamtleistung von Bestseller India war beeindruckend. Seit seiner Gründung vor 11 Jahren wuchs das Unternehmen im Durchschnitt um mehr als 50 % pro Jahr. In mehr als 1.500 Geschäften in ganz Indien kaufte die Kundschaft beliebte Bekleidungsmarken wie Jack & Jones, Only, Selected und Vero Moda.
Doch dann geriet Bestseller Indiens meistverkaufte Marke Only, die für den aufstrebenden Jugendmarkt konzipiert war, in schwieriges Fahrwasser. „Only hatte plötzlich einen Einbruch erlitten und wir konnten nicht herausfinden, was schief gelaufen war“, erklärt Sharma. „Wir waren ratlos und mussten herausfinden, was der Grund für diesen Rückgang war.“
Sharma und sein Team reisten von Mumbai nach Bangalore, Indiens IT-Hauptstadt, um Antworten zu finden. „Wir waren auf der Suche nach einem Partner, der nicht nur neue Technologien einbringen würde, sondern sich mit der Modebranche vertraut war“, sagt Sharma.
Ungeachtet der Technologie ist die indische Modebranche bekanntermaßen sehr schwierig zu verstehen. Bei einer Bevölkerung von fast 1,4 Milliarden Menschen gibt es in Indien Hunderte von Dialekten, Religionen und ethnischen Gruppen. So unterscheiden sich die Verbraucherpräferenzen von Stadt zu Stadt erheblich. Die Verfolgung mikro-segmentierter Märkte in diesem Umfang stellt selbst für die besten und erfahrensten Produktplaner und Marketing- und Vertriebsspezialisten eine Herausforderung dar.
Bestseller India ist eine Tochtergesellschaft von Bestseller, einem weltweit tätigen Einzelhandelsunternehmen mit Sitz in Dänemark, das führend im Bereich „Fast Fashion“ ist – einem dynamischen Geschäftsmodell, das trendige Kleidung innerhalb weniger Tage oder Wochen vom Laufsteg in die Regale bringt. Wenn Fast Fashion den Nerv der Zeit trifft, sind die neuen Kleidungsstücke schnell aus den Geschäften verschwunden. Aber wenn die neuen Designs nicht bei den Verbrauchern ankommen, werden die Lagerbestände reduziert – und ein Teil davon landet letztendlich auf der Mülldeponie. Tatsache ist, dass in der globalen Modebranche insgesamt 20 % der produzierten Kleidung unverkauft bleibt.
Darüber hinaus ist die Bekleidungsindustrie ein großer Verbraucher von Rohstoffen, Wasser und Energie. Für die Produktion eines einzigen Baumwoll-T-Shirts werden zum Beispiel bis zu vier Liter Wasser benötigt. Durch eine bessere Abstimmung von Design und Produktion auf die Verbrauchernachfrage kann die Modebranche ihre Gewinne steigern und gleichzeitig einen Beitrag zur ökologischen Nachhaltigkeit leisten.
Historisch gesehen verlassen sich die meisten Modehändler bei der Entscheidung, welche Designs sie herstellen, welche Mengen sie produzieren und wo sie ihre Waren vermarkten wollen, auf ihre Erfahrungen und ihr Bauchgefühl. Doch die Vielfalt und die Dynamik des indischen Marktes zeigten die Grenzen einer solchen Strategie auf. Besonders deutlich wurde dies, als Bestseller India genau untersuchte, warum sein umsatzstärkstes Label nicht mehr die erwarteten Ergebnisse brachte.
Als Sharma in sein nächstes Meeting in Bangalore ging, wusste er, dass er einen technologischen Vorteil für seine Designer und Einkäufer brauchte, um bessere Prognosen zu entwickeln und das richtige Produkt zur richtigen Zeit zu liefern. Und als er sich schließlich mit den Experten des IBM Research Laboratory zusammensetzte, kam er gleich auf den Punkt: „Könnte IBM uns helfen, diese Probleme zu lösen, indem wir mit Hilfe von KI Erkenntnisse aus Daten gewinnen?“
Pionierrolle in der Branche
Erstmaliger Einsatz von KI für die Modeplanung und Bedarfsvorhersage in der indischen Modebranche
Verbesserte Präsenz
Ausweitung der KI-Lösung auf drei weitere Marken
Sharma und sein Team von Bestseller India waren sich sicher, dass IBM die richtige Kombination aus IT-Erfahrung und Branchenkenntnis im Einzelhandel bot, und erweiterten daher schon bald den Umfang ihrer Suche. Sharma war klar, dass es nicht nur darum ging, den Umsatz der Marke Only anzukurbeln. Vielmehr erkannte er die Chance zur Umgestaltung der Geschäftsprozesse durch die Erschließung der Wettbewerbsvorteile einer KI-gestützten Entscheidungsfindung.
Für sein erstes IBM Cognitive Enterprise-Innovationsprojekt mit IBM Consulting setzte sich Bestseller India ein sehr ehrgeiziges Ziel: die Entwicklung einer völlig neuen, maßgeschneiderten Plattform mit KI-Funktionen zur Unterstützung von Design, Planung, Produktion und Prognosen für die Vorsaison. Im Wesentlichen ging es um die Modernisierung von Prozessen durch die Stärkung der Belegschaft mittels Technologie. „Letztendlich sollten die Planungsteams von ihrem Bauchgefühl zu den von der KI gelieferten Informationen übergehen, die wir implementieren wollten – und das war eine ziemlich große Veränderung für uns“, sagt Sameer Ambalkar, Head of Business Solutions bei Bestseller India.
Um eine so große Veränderung für das Unternehmen und seine Belegschaft zu unterstützen, wollte Bestseller India unbedingt mit Experten zusammenarbeiten, die innovative Verfahren und neue Arbeitsweisen einführen konnten. Daher entschied sich das Unternehmen für die Arbeit mit IBM Garage – einem bewährten Framework für die Entwicklung, das Menschen, Prozesse und Technologie integriert, um Geschäft und Kultur zu verändern. Während des IBM Garage Enterprise Design Thinking-Workshops erstellten die Experten von IBM und Bestseller India eine Roadmap für die gemeinsame Entwicklung, beginnend mit der Frage, wie die Benutzer mit der Technologie interagieren würden.
„Die Zusammenarbeit begann von Anfang an mit dem Einholen von Input von Designern, Marketing- und Vertriebsspezialisten, Einkäufern, Markenverantwortlichen und IT-Mitarbeitern – also dem Team, das dieses Tool tatsächlich nutzen würde“, sagt Zian Lakdawalla, Business Transformation Manager bei Bestseller India. „Es wurden Personas für Designer und Einkäufer erstellt, und all diese Ideen führten zur Entwicklung des Projekts.“
Die KI-Tools von IBM Watson wurden eingesetzt, um die besten Produkte für neue Angebote vorherzusagen, den richtigen Produktmix für jedes Geschäft zu bestimmen und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern. „IBM Garage ist ein fantastisches Modell“, meint Sharma. „Es funktioniert technologie- und bereichsübergreifend, um eine bessere Lösung zu finden und das Bestehende zu nutzen.“
Das Projekt konzentrierte sich auf die Schaffung intelligenter Workflows für wichtige Geschäftsprozesse. Diese ermöglichen den Mitarbeitenden ein intelligenteres Arbeiten und eine effizientere Nutzung ihrer Zeit durch den Zugriff auf Echtzeitdaten und Erkenntnisse über KI-gestützte Tools. „Als IBM erklärte, dass wir Technologie in den Designprozess einbringen sollten, war das ein großer Aha-Moment“, berichtet Mukta Srivastava, Produktmanagerin für Only bei Bestseller India. „Jetzt können die Designer mehr Zeit mit wichtigeren Aufgaben verbringen, anstatt Dateien und Daten zu verwalten.“
Die enorme Größe der indischen Wirtschaft und die großen Unterschiede zwischen den einzelnen Märkten waren eine große Herausforderung für das Entwicklungsteam, aber eine Herausforderung, die im Rahmen des IBM Garage Frameworks bewältigt werden konnte. „Wir haben eine große Nachfrage, die von einer Region zur anderen variiert – und das genau zu verstehen, war für uns sehr wichtig“, sagt Lakdawalla. „Wir wollten sehen, wie gut das Tool sein kann, um bessere Abverkaufsraten vorherzusagen und zu sehen, was wirklich im Trend liegt und so unsere Investition zu maximieren.“
Zur Unterstützung der Softwareentwicklung entschied sich Bestseller India für den IBM Cloud® Kubernetes Service, ein verwaltetes PaaS-Angebot (Plattform-as-a-Service), das die Anforderungen von Bestseller India an maximale Verfügbarkeit und Flexibilität erfüllte.
Nach monatelanger Arbeit und vielen Iterationen entwickelte das Team von Bestseller India und IBM Garage 61 einzigartige Konzepte für die Plattform mit dem Namen Fabric.ai, die das erste KI-gestützte Tool für die indische Modeindustrie wurde.
Die erste Version von Fabric.ai enthielt einen umfassenden Katalog von sieben zentralen KI-Modulen sowie sechs spezifische Tools für Designer, Einkäufer und Marketing- und Vertriebsspezialisten. Unabhängig davon, ob die Benutzer auf Daten aus früheren Saisons zugriffen oder Daten für die zukünftige Verwendung aktualisierten, ermöglichte Fabric.ai sofortige kognitive Analysen der Produktleistung.
Die Benutzerfreundlichkeit wurde zusätzlich durch eine Schnittstelle verbessert, die Verkaufs- und Produktinformationen in einem einfach zu bedienenden visuellen Format darstellt. Gemäß der ursprünglichen Designvorgabe konzentrierte sich Fabric.ai zunächst auf die Bekleidungslinie Only. Die Plattform ist jedoch so skalierbar, dass sie in Zukunft auch Jack & Jones, Vero Moda und andere Marken unterstützen kann.
„In Bezug auf das Verständnis von Mode ist die Plattform gut durchdacht und leistungsfähig, wodurch die Daten allen Benutzern in einem vorhersehbareren und einfacheren Format zur Verfügung gestellt werden können“, sagt Ambalkar. „Das Modell war der entscheidende Faktor, und IBM hat es möglich gemacht.“
Die Designer schätzten die Möglichkeit, ein visuelles Vergleichstool zu nutzen, das neue Produkte mit Produkten aus früheren Saisons gegenüberstellt. „Fabric.ai wird uns dabei helfen, relevante Informationen in einer bildlichen Form zu analysieren, die für Designer weitaus einfacher als Tabellenkalkulationen zu verarbeiten ist“, sagt Srivastava. „So können Sie viel leichter ein Produkt liefern, das näher an der Kundennachfrage liegt, und auf Knopfdruck historische Leistungsdaten heranziehen.“
Fabric.ai ermöglichte auch einen besseren Einblick in die Verkaufsleistung bestimmter Produkte auf Filialebene. „Die Store-View-Option wird uns bei der Auswahl des passenden Sortiments für jedes Geschäft helfen, um das Einkaufs- und Merchandising-Team zu unterstützen“, sagt Lakdawalla. „Das Tool hilft uns nicht nur bei der Vorhersage der in der nächsten Saison erfolgreichen Produkte, sondern auch dabei, uns auf die Lieferkette zu konzentrieren, den Abverkauf aktueller Produkte zu priorisieren und sicherzustellen, dass sich die Bestände nicht stapeln.“
Angesichts der Tatsache, dass viele Geschäfte wegen der COVID-19-Pandemie geschlossen und große Teile des Einzelhandels zum Stillstand gekommen sind, verschafft uns Fabric.ai einen Vorsprung, wenn der normale Geschäftsbetrieb wieder einsetzt. „Irgendwann mussten wir anfangen, KI-Technologie einzusetzen und sie zur Entwicklung leistungsfähigerer Produktlinien zu nutzen“, sagt Srivastava. „Die Zusammenarbeit mit IBM war eine tolle Erfahrung – all das wird die Art und Weise, wie wir unsere Produkte anbieten und wie sie bei unseren Kunden ankommen, erheblich verändern.“
2019 rief Bestseller „Fashion FWD“ ins Leben, eine langfristige Unternehmensinitiative, die nachhaltige Mode in den Vordergrund stellen soll. Die Strategie basiert auf der Überzeugung, dass Nachhaltigkeit eine Voraussetzung für anhaltenden Geschäftserfolg ist.
Nachhaltigkeit beginnt bereits in der Designphase, wo digitale Designprozesse die Verschwendung schon zu Beginn des kreativen Prozesses minimieren können. Mit dem für Designer optimierten Fabric.ai verfügt Bestseller India über eine digitale Plattform, die bereits im Vorfeld der Wertschöpfungskette zu einer nachhaltigeren Materialauswahl beiträgt.
Fabric.ai bietet Produktplanern zudem datengestützte Perspektiven für die Herstellung von Kleidung mit einem geringeren ökologischen Fußabdruck.
Die Einführung von Fabric.AI bei Bestseller India fällt mit einer weiteren wichtigen Initiative von Fashion FWD für die Lieferkette in Indien zusammen, die sich auf die Nachhaltigkeit von der Ernte bis in die Filiale (auch als „Crop-to-Shop“ bezeichnet) bezieht. Im August 2020 unterzeichnete Bestseller Vereinbarungen mit 2.000 Bio-Baumwollbauern in Indien, um 1.500 Tonnen Bio-Baumwolle zu beziehen, die ohne chemische Pestizide und Düngemittel angebaut wird. Das ist genug Baumwolle für drei Millionen T-Shirts.
Wie viele andere Länder auf der Welt wurde auch Indien stark von der COVID-Pandemie getroffen, was den Einzelhandelsmarkt, in dem Bestseller India seine Kunden bedient, beeinträchtigt hat. Doch selbst wenn viele Mitarbeitende von Bestseller India während der Pandemie remote arbeiten, geht die Entwicklung auf Fabric.ai weiter, da die cloudbasierte Garage Methodology von IBM die virtuelle Entwicklung und Zusammenarbeit unterstützt.
„Wir werden dem Team weiterhin die Unterstützung geben, die es braucht“, sagt Lakdawalla. „Und das wird sich im Laufe der Tage und Monate noch verstärken. Tatsächlich glaube ich, dass die Weiterentwicklung dieses Prozesses den größten Unterschied ausmachen wird.“
„Angesichts der aktuellen Situation ist das nicht nur ein Bedarf, sondern ein Muss“, sagt Sharma. „Die Geschäfte und die Lagerhäuser verändern sich. Wie werden wir in der Lage sein, neue Geschäftsmodelle zu schaffen, die aktuelle und zukünftige Probleme lösen und unser Geschäft neu gestalten können? Das sind Fragen, an denen wir gemeinsam mit IBM weiter arbeiten werden.“
Bestseller India mit Sitz in Mumbai (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) betreibt 250 exklusive Filialen und vertreibt seine Marken darüber hinaus in über 1.500 externen Geschäften. Mit über 3.500 Angestellten in Indien ist das Unternehmen Teil der Bestseller-Muttergesellschaft mit Sitz in Dänemark. Das 1975 gegründete, in Privatbesitz befindliche Unternehmen Bestseller ist weltweit in 70 Märkten mit mehr als 2.800 Filialen und 12.000 externen Mehrmarkengeschäften vertreten.
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Dezember 2020.
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