Making markdown a competitive weapon : clearance sales pricing for a fast-fashion retailer

The speed at which the retail market changes and the high rate of competition led, in the last years, to a new approach to retailing, which is primarily based on analytics. From a recent Boston Consulting Group research on the sector, the optimization of discounts (markdown) is one of the most important levers of value generation for fashion and luxury companies - no less than managing customer relations, precision marketing or optimizing the workforce at the point of sale - that is why it is fundamental to have a proper pricing strategy. The canonical clearance pricing strategy consists of two steps: an initial decision of the categories and markdowns for the first week, based on the in-season sales performances and the remaining stock, and a weekly update. The pioneer of markdown optimization has been the flagship brand of the Spanish group Inditex, Zara, which in 2008 developed a markdown optimization algorithm, based on a regression model, which increased sales revenue by about 6% during the pilot. The goal of this thesis is to present an innovative clearance sales strategy algorithm developed by Boston Consulting Group, based on the gradient boosting machine learning algorithm, that has been tested on a real End-of-Season-Sales campaign for a Norwegian fast-fashion retailer and has produced a +14.4% second margin uplift.

La velocità con cui il mercato del retail cambia e l'elevato tasso di concorrenza hanno condotto, negli ultimi anni, ad un nuovo approccio alla vendita al dettaglio, che sfrutta in maniera massiccia strumenti basati sull'analisi di dati. Da una recente ricerca di Boston Consulting Group sul settore, l'ottimizzazione degli sconti (markdown) è una delle più importanti leve di generazione del valore per le aziende della moda e del lusso - senza distogliere l'attenzione dalla gestione delle relazioni con i clienti, dal marketing di precisione o dall'ottimizzazione della forza lavoro in punto vendita. Per questo motivo, è fondamentale avere una corretta strategia di pricing da applicare durante i periodi di sconti. La strategia canonica di decisione dei prezzi durante la campagna saldi consiste in due fasi: una decisione iniziale delle categorie da inserire in promozione e dei tassi di sconto da applicare per il ribassamento dei prezzi durante la prima settimana, sulla base dei risultati di vendita in stagione e delle rimanenti scorte, e un aggiornamento settimanale degli stessi. Il fiore all'occhiello del gruppo spagnolo Inditex, Zara, è stato il player pioneristico nell'ottimizzazione degli sconti da applicare durante i saldi di fine campagna e nel 2008 ha sviluppato un algoritmo, basato su un modello di regressione lineare, che ha aumentato i ricavi di vendita di circa il 6% durante la fase pilota. L'obiettivo di questo lavoro è presentare un innovativo algoritmo di ottimizzazione dei prezzi applicati durante le settimane di markdown, sviluppato da Boston Consulting Group, che sfrutta il gradient boosting per prevedere le vendite a fronte di un dato sconto applicato. Il modello è stato testato su una campagna di fine stagione per un fast-fashion retailer norvegese e ha prodotto un incremento del +14,4% del secondo margine.