Добивки:
- Способност да се произведе нацрт-прогноза на побарувачката на основа на SKU со поддршка за вештачка интелигенција со комбинирање на историски податоци за продажба, сезонски ефекти и надворешни фактори.
- Способност да се толкува точноста на прогнозата (MAPE, пристрасност) и да се разликуваат деловните последици од преценувањето и потценувањето
- Да се биде во можност да се одржи дека прогнозата произведена од вештачката интелигенција е предвидување и конечната одлука за нарачка му припаѓа на менаџерот заедно со цената на акциите и готовинскиот тек.
Постојат две најскапи грешки во малопродажбата: да се чува премногу залиха и да се остават парите да изгубат на полицата или да не се чува доволно залихи и да се остави клиентот со празни раце. И двете имаат ист извор: лоша прогноза на побарувачката. Во оваа единица ќе научите како да ја користите вештачката интелигенција како моќен асистент кој ја предвидува иднината од минатите продажби. Но, да речеме од почеток: предвидувањето не е пророштво, туку веројатност. AI ви дава број; Ваша задача е да го преведете тој број во одлука за нарачка.
Прогнозирање на побарувачката: Тоа е задача да се предвиди колкав дел од производот или категоријата ќе се продава во иднина со гледање на историски податоци и фактори на влијание.
SKU (Stock Keeping Unit): Тоа е единствената шифра на акции што се чува за секој различен производ-варијанта. На пример, „црвените патики со големина 42“ е SKU; број 43 од истиот модел е посебен SKU.
Три извори на информации кои ја потхрануваат прогнозата
Добрата прогноза комбинира три работи:
- Историски продажби (основна линија): Неделни/месечни продажби на производот во последните 12-24 месеци. ВИ извлекува „нормално“ ниво од оваа серија.
- Сезонски и календарски ефекти: празници, училишен термин, лето-зима, викенд, ден на исплата. На пример, сладоледот се зголемува во лето, а чорапите се зголемуваат во зима.
- Надворешни фактори: Кампања, промена на цената, временски услови, движење на конкурентот, отворање/затворање. Тие ја туркаат проценката нагоре или надолу.
Совет: Не кажувајте само на вештачката интелигенција „продадовме 100 минатиот месец“. Кажи: „Продадовме 100 минатиот месец, но имаше 20% попуст и беше празнична недела“. Без контекст, предвидувањето е погрешно.
Генерирање на предвидувања чекор по чекор
- Подгответе ги податоците: Анонимна, чиста табела: датум, SKU, продадена количина, цена, промоција/нема промоција, достапност. Обележете ги деновите на без залиха; Во спротивно, вештачката интелигенција ќе мисли дека тој ден е „мала побарувачка“.
- Наведете контекст: запишете ја сезоната, претстојните настани, планираните кампањи.
- Побарајте прогноза: Побарајте прогноза и интервал на доверба (најлошо/најдобро сценарио) за одреден период, по SKU или категорија.
- Мерење точност: Споредете ги вашите минати предвидувања со реалноста (MAPE подолу).
- Претворете го во одлука: комбинирајте ја проценката со залихите и буџетот за безбедност и донесете одлука за нарачка.
Читање точност на прогнозата: MAPE и пристрасност
MAPE (средна апсолутна процентна грешка): Го прикажува просечното процентуално отстапување на предвидувањата од реалната продажба. Формулата е едноставно: |актуелна − прогноза| за секој период / реално е нивниот просек.
- MAPE 10% → проценките отстапуваат за 10% во просек, прилично добро.
- MAPE 40% → прогнозите се неверодостојни, потребен е повеќе тампон (безбедност) за да се донесе одлука за нарачка.
Насока (пристрасност): Дали вашата прогноза е постојано над (ризик од пренатрупаност) или под (ризик од порибување) реалноста? Гледајте го и ова; MAPE не покажува насока.
Статус
Значење
деловен резултат
Постојана висока проценка
Ја преувеличуваш побарувачката
Вишок залихи, пропаѓање, губење на маржата
Постојано потценување
Ја потценувате побарувачката
Нема залиха, пропуштена продажба, незадоволство
Висока MAPE, избалансирана насока
Неизвесноста е висока
Зголемете ги безбедносните резерви, често прегледувајте
Ниска MAPE
точно предвидување
Послаби акции, подобри готовина
мини случаи
Случај 1 — Недостасува сезонска состојба: самопослуга нарачува училишни тетратки врз основа на минатогодишната продажба во јули (200 единици месечно). Кога на вештачката интелигенција ќе се даде контекстот „училишен рок од август-септември, продажбата се зголеми за четири пати во овој период минатата година“, предвидувањето се зголемува на 780 единици наместо 200. Благодарение на правилниот редослед, не останувате без залиха во текот на учебната година; Проценетиот промет од 60.000 лири, кој избегал претходната година, се фаќа оваа година.
Случај 2 - Не сметајќи го денот на немање на залиха: продавница немаше залихи на популарно кафе 3 недели. Гледајќи ги необработените податоци, вештачката интелигенција ги гледа тие недели како „5 продажби неделно“ и дава ниска проценка. Кога аналитичарот ги означува деновите без акции и вели „овие недели не ја одразуваат побарувачката“, прогнозата се зголемува на 45 неделно. Се појавува вистинска побарувачка.
Случај 3 — Генерализирање на ефектот на кампањата: Текстилен синџир смета дека неделната продажба со попуст од 50% (600 единици) е „нормална“ и постојано нарачува 600. Кога на вештачката интелигенција ќе и се каже „оваа продажба е направена со еднократна кампања, нормалната недела е 180“, предвидувањето се коригира. Спречен е ризикот од вишок на залихи и последователна загуба на оценка.
Хоризонт на предвидување: колку далеку напред можете да видите?
Хоризонт на прогноза: Колку далеку во иднината е направена прогнозата. Правилото е едноставно: колку е подолг хоризонтот, толку е поголема неизвесноста. Релативно точно ја предвидувате продажбата на следната недела; шест месеци подоцна со многу поширок опсег. Затоа, изберете го прогнозниот хоризонт според потребата за одлука за нарачка: краток хоризонт и често ажурирање за свеж производ што брзо истекува; Подолг хоризонт и поширока маргина на безбедност за увезениот производ со долго време на испорака.
Друга важна разлика е прогнозирањето на новите производи. Нема претходна продажба на нов SKU; во овој случај, на ВИ ја давате историјата на слични производи (аналогни), просекот на категоријата и планот за лансирање. Да се каже „Овој производ нема историја; дајте првична проценка гледајќи ги првите 8 недели на слични производи X и Y“ е разумен начин да се пополни празното. Сепак, прогнозирањето на новиот производ е секогаш поризично; Брзо ревидирајте ја прогнозата бидејќи вистинските податоци за првите недели стануваат достапни.
Внимание: Не ја третирајте проценката како третман „направи го еднаш и заборави“. Прогнозирањето на побарувачката е процес во живо; Секоја нова продажна недела е можност за ажурирање на прогнозата. Најдобрите прогнозери се оние кои го користат оној што најчесто се ажурира, а не најпаметниот модел.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Кажете ми колку ќе се продава овој производ следниот месец.
Нема контекст; ВИ сочинува случаен број.
Моќен потсетник:
Вашата улога: специјалист за планирање на побарувачката. Податоци: Подолу се дадени месечните продажни количини и цена за последните 18 месеци за SKU 4471 и дали има кампања тој месец. Контекст: Овој производ се летни сандали; Побарувачката достигнува врв во мај-август. Следниот месец е јуни. Не е планирана кампања. Цената е фиксна. Задача: (1) очекувана количина на продажба за јуни, (2) опсег на најлошото и најдоброто сценарио, (3) 2 главни фактори кои влијаат на прогнозата. Правило: Не сметајте ги месеците означени како нема залиха како мала побарувачка. Само врз основа на дадените податоци. Податоци: [залепете табела]
Шаблони за копирање на брзините
1) предвидување базирано на SKU
Вашата улога: специјалист за планирање на побарувачката. Генерирајте идна [период] прогноза за [SKU] од следната анонимна месечна продажна серија. Излез: очекувана количина + најлош/најдобар опсег + 2 претпоставки. Исклучете ги периодите означени како нема залиха. Податоци: [залепи]
2) Отстранување на сезонски модел
Пронајдете ја повторливата сезонска шема во 24-месечната продажна серија подолу. Кои месеци се на врвот, а кои на дното? Наведете го отстапувањето од средната вредност како процент. Претставете го во форма на табела. Податоци: [залепи]
3) Евалуација на точноста на предвидувањето
Подолу се моите историски проценки и реалната продажба. (1) Пресметајте MAPE, (2) дали мојата прогноза постојано се движи повисоко или пониско, (3) што значи ова за акциите? Прикажи чекор по чекор. Податоци: [проценка, вистински колони]
4) Извлечете влијание од кампањата
Неделите на кампањата се означени во продажните серии подолу. Проценете ја нормалната (без кампања) побарувачка; Дајте го ефектот на кампањата како посебен процент на подигнување. Затоа сакам да го видам нормалното ниво на нарачка. Податоци: [залепи]
Вообичаени грешки
- Не давање контекст: ако не се наведени кампањата, сезоната, промената на цената, предвидувањето ќе биде погрешно.
- Дали да се бројат деновите без залиха како побарувачка: Периодот без залиха ја крие вистинската побарувачка; марка.
- Прифаќање на промотивните продажби како нормално: Мислењето дека еднократното зголемување е трајно ќе доведе до вишок залихи.
- Потпирањето на еден број: Несакањето опсег (сценарио) и потпирањето на една точка го крие ризикот.
- Воопшто не се мери точноста: ако MAPE и насоката не се следат, предвидувањето станува полошо и полошо.
- Правење директни нарачки со проценки: Нарачка без готовина, магацин и контрола на рокот на траење.
Сумирано
Доброто прогнозирање ги комбинира минатите продажби, сезонската и надворешните фактори. Задолжително дајте ѝ го контекстот на вештачката интелигенција (кампања, сезона, денови без залиха). Следете ја точноста на прогнозата со MAPE и насока на пристрасност; Зголемете ги безбедносните залихи при висока неизвесност. Предвидување е предвидување; Конечната одлука за нарачка е ваша, заедно со буџетот и ограничувањата.
Задача за апликација
Добијте ги продажбите на вашите топ 5 најпродавани SKU за последните 12-18 месеци во анонимна табела и означете ги периодите на распуст и кампања. Генерирајте идна прогноза со промптот „1) прогноза базирана на SKU, а потоа извлечете ја MAPE на вашите минати прогнози со „3) проценка на точноста на прогнозата“. Споредете го резултатот со вашата сопствена одлука за нарачка.
листа за проверка
- [ ] Ги анонимизирав и исчистив податоците за продажбата.
- [ ] Ги одбележав периодите на без залиха и периодите на кампањата.
- [ ] На вештачката интелигенција му дадов контекст на сезоната и надворешниот фактор.
- [ ] Сакав опсег на сценарија, а не еден број.
- [ ] Ги проверив MAPE и правецот на скршнување.
- [ ] Ја донесов одлуката за нарачка врз основа на буџетот и ограничувањата.