കളക്ഷൻ പ്ലാനിംഗും ലൈൻ പ്ലാനിംഗും: സീസൺ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

നേട്ടങ്ങൾ:

• ശേഖരണം, ലൈൻ പ്ലാൻ, വില വാസ്തുവിദ്യ, ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗ ബാലൻസ് എന്നിവ മനസിലാക്കാനും സാഹചര്യത്തിനും വിടവ് വിശകലനത്തിനും കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സപ്പോർട്ട് ഉപയോഗിച്ച് കാറ്റഗറി, വില, നിറം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു സന്തുലിതമായ ലൈൻ പ്ലാൻ ഡ്രാഫ്റ്റിലേക്ക് ഒരു സീസണിനെ മാറ്റുന്നു.
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർദ്ദേശിച്ച ഉൽപ്പന്ന മിശ്രിതം ഒരു പ്രാരംഭ സാഹചര്യമാണെന്നും യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന, മാർജിൻ, ശേഷി ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്.

മനോഹരമായ ഒറ്റ കഷണങ്ങൾ ഒരു ശേഖരം ഉണ്ടാക്കുന്നില്ല. പരസ്പരം സംസാരിക്കുകയും പരസ്പരം പൂരകമാക്കുകയും ഒരു സ്റ്റോറും സീസണും ഒരുമിച്ച് നിറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സംവിധാനമാണ് ശേഖരം. ഈ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന ഉപകരണത്തെ ഒരു ലൈൻ പ്ലാൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു: സീസണിൽ ഏതൊക്കെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തും, ഏത് വിഭാഗങ്ങളിൽ, ഏത് വിലയിൽ, ഏത് നിറങ്ങളിൽ, എത്ര ഓപ്ഷനുകൾ എന്നിവ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഘടനാപരമായ പ്ലാൻ. ശേഖരത്തിൻ്റെ "അസ്ഥികൂടം" ആണ് ലൈൻ പ്ലാൻ; വ്യക്തിഗത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അതിൻ്റെ മുകളിൽ അണിഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാംസമാണ്.

ശേഖരണ ആസൂത്രണത്തിൽ നിരവധി ആശയങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. കാറ്റഗറി ബാലൻസ്: ടോപ്പുകൾ, ബോട്ടംസ്, ഔട്ടർവെയർ, വസ്ത്രങ്ങൾ, ആക്സസറികൾ തുടങ്ങിയ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ അനുപാതം. പ്രൈസ് ആർക്കിടെക്ചർ: എൻട്രി, ഇടത്തരം, ഉയർന്ന വില നിലവാരങ്ങളുടെ വിതരണം - ഉപഭോക്താവിന് ഓരോ ബജറ്റിനും എന്തെങ്കിലും കണ്ടെത്താൻ കഴിയണം, മാർജിൻ നിലനിർത്തണം. വീതിയും ആഴവും: ഓരോ മോഡലിനും എത്ര വ്യത്യസ്ത മോഡലുകൾ (വീതി), എത്ര നിറം/വലിപ്പം ഓപ്ഷനുകൾ (ഡെപ്ത്) എന്നിവയുണ്ട്. കാരിയറുകളും ഫാഷൻ പീസുകളും: സുരക്ഷിതമായ "അടിസ്ഥാന" ങ്ങളുടെ സന്തുലിതവും അപകടസാധ്യതയുള്ളതും എന്നാൽ മികച്ചതുമായ "ഫാഷൻ പീസുകൾ" സീസൺ കഴിഞ്ഞ് വിൽക്കുന്നു. ഈ ബാലൻസുകൾ തെറ്റാണെങ്കിൽ, ശേഖരം ഒന്നുകിൽ വിരസമോ കുഴപ്പമോ, ചെലവേറിയതോ അല്ലെങ്കിൽ മാർജിൻ കുറവോ ആയിരിക്കും.

ലൈൻ പ്ലാനിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്

ലൈൻ പ്ലാൻ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു സാഹചര്യവും ബാലൻസ് പ്രശ്നവുമാണ്, കൂടാതെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഇത്തരത്തിലുള്ള ഘടനാപരമായ ജോലികളിൽ നല്ലൊരു ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് പങ്കാളിയാണ്. ഒരു ആശയവും ലക്ഷ്യങ്ങളും നൽകി: ഒരു വിഭാഗ വിതരണ രൂപരേഖ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, വിലനിലവാരം അനുസരിച്ച് ഉൽപ്പന്ന നമ്പർ സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ശേഖരണത്തിലെ വിടവുകൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു (കാണാതെ പോയ വിഭാഗം, നഷ്‌ടമായ വില ശ്രേണി), ഒരു വർണ്ണ-വിഭാഗം മാട്രിക്സ് സ്ഥാപിക്കുന്നു, കാരിയർ/ഫാഷൻ ഉൽപ്പന്ന ബാലൻസ് ദൃശ്യമാക്കുന്നു.

എന്നാൽ നിർണായകമായ പരിധി ഇതാണ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ അറിയില്ല. കഴിഞ്ഞ സീസണിൽ ഏത് ഉൽപ്പന്നമാണ് വിറ്റത്, നിങ്ങളുടെ മാർജിൻ, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പാദന ശേഷി, നിങ്ങളുടെ വിതരണക്കാരൻ്റെ MOQ (മിനിമം ഓർഡർ അളവ് - ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഓർഡർ അളവ്) എന്നിവയ്ക്ക് അറിയില്ല. അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സാഹചര്യമാണ്; യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന, മാർജിൻ, ശേഷി ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. കൃത്രിമബുദ്ധി ബാലൻസ് ദൃശ്യമാക്കുന്നു; നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ബാലൻസ് സ്ഥാപിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഒരു ലൈൻ പ്ലാൻ ചെയ്യുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ മുൻകാല വിൽപ്പന സംഗ്രഹം (അജ്ഞാതമായി, പൊതു നിരക്കുകളിൽ) നൽകുക. "കഴിഞ്ഞ സീസണിലെ ഔട്ടർവെയർ 20% വിൽപ്പനയുടെ 35% ഉണ്ടാക്കി" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു സന്ദർഭം ഔട്ട്പുട്ടിനെ ഫാൻ്റസിയിൽ നിന്ന് യാഥാർത്ഥ്യത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ടാർഗെറ്റ് മുതൽ ലൈൻ പ്ലാൻ വരെ

ഘട്ടം 1 - ലക്ഷ്യങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക. സീസണിലെ വിറ്റുവരവ്/അളവ് ലക്ഷ്യം, വിഭാഗ മുൻഗണനകൾ, വില ശ്രേണിയും ആശയവും. ഇവ ഫ്രെയിമുകളാണ്.

ഘട്ടം 2 - വിഭാഗം അസ്ഥികൂടം സജ്ജമാക്കുക. ഏത് വിഭാഗങ്ങൾ, ഏത് അനുപാതത്തിലാണ്? ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ നിർദ്ദേശിക്കാൻ AI ആവശ്യപ്പെടുക.

ഘട്ടം 3 - വില ആർക്കിടെക്ചർ വിന്യസിക്കുക. ഓരോ വിഭാഗത്തിലും എൻട്രി/മിഡ്/അപ്പർ പ്രൈസ് തലങ്ങളിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യുക.

ഘട്ടം 4 - വീതിയും ആഴവും നൽകുക. ഓരോ മോഡലിനും എത്ര മോഡലുകൾ, എത്ര നിറങ്ങൾ/വലിപ്പങ്ങൾ? MOQ, ശേഷി എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുക.

ഘട്ടം 5 - വിടവ് വിശകലനവും മൂല്യനിർണ്ണയവും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് പ്ലാൻ നൽകുകയും നഷ്ടപ്പെട്ട/അധികമായ ഇനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചോദിക്കുകയും ചെയ്യുക; തുടർന്ന് ഓരോ വരിയും യഥാർത്ഥ വിൽപ്പനയും മാർജിൻ ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക.

താഴെപ്പറയുന്ന പട്ടിക ഒരു ലളിതമായ ലൈൻ പ്ലാൻ ഔട്ട്‌ലൈൻ ഉദാഹരിക്കുന്നു:

വിഭാഗം

മോഡലുകളുടെ എണ്ണം

വില നിലവാരം

കളർവേ

പങ്ക്

ടി-ഷർട്ട്

6

ലോഗിൻ ചെയ്യുക

3

വാഹകൻ

ഷർട്ട്

5

ഇടത്തരം

2

മിക്സഡ്

ജാക്കറ്റ്

3

മുകളിൽ

2

ഫാഷൻ

വസ്ത്രധാരണം

4

മധ്യ-മുകളിൽ

2

ഫാഷൻ

ആക്സസറി

4

ലോഗിൻ ചെയ്യുക

2

പരസ്പരപൂരകമായ

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - വിടവ് ദൃശ്യമാണ്. ഒരു ബ്രാൻഡ് അതിൻ്റെ സീസൺ പ്ലാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നൽകുകയും ഒരു വിടവ് വിശകലനം ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തു. "മധ്യവിലയിൽ പുറംവസ്ത്രങ്ങളൊന്നുമില്ല; ഉപഭോക്താവ് പ്രവേശന കവാടവും മുകൾഭാഗവും തമ്മിലുള്ള വിടവിൽ തുടരും," AI പറഞ്ഞു. വിൽപ്പന ഡാറ്റയ്‌ക്കെതിരെ ടീം ഇത് പരിശോധിച്ചു, ഇത് ശരിയാണ്, കൂടാതെ രണ്ട് മിഡ്-പ്രൈസ് ജാക്കറ്റുകൾ ചേർത്തു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വിടവ് കാണിച്ചു, മനുഷ്യൻ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ഡാറ്റ നിറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു.

കേസ് 2 - ഡാറ്റ-വിച്ഛേദിച്ച പ്ലാൻ. ഒരു ടീം മുൻകാല വിൽപ്പന നോക്കാതെ AI നിർദ്ദേശിച്ച "സന്തുലിതമായ" മിശ്രിതം പ്രയോഗിച്ചു. AI ഓരോ വിഭാഗത്തിനും തുല്യ ഭാരം നൽകി; അതേസമയം ബ്രാൻഡിൻ്റെ വിൽപ്പനയുടെ പകുതിയും ഒരൊറ്റ വിഭാഗത്തിൽ നിന്നാണ്. ശക്തമായ വിഭാഗത്തിൽ അപര്യാപ്തമായ ഉൽപ്പന്നവും ദുർബല വിഭാഗത്തിൽ അധിക ഉൽപ്പന്നവുമായി സീസൺ കടന്നുപോയി; സ്റ്റോക്ക് അസന്തുലിതമായി. പാഠം: മൊത്തത്തിലുള്ള ബാലൻസ് നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന പാറ്റേണിന് പകരമാവില്ല.

കേസ് 3 - MOQ കെണി. AI നിർദ്ദേശിച്ച വിശാലമായ കളർവേ സ്കീം ഒരു ഡിസൈനർ ഇഷ്ടപ്പെട്ടു: ഓരോ മോഡലിലും 4 നിറങ്ങൾ. എന്നാൽ വിതരണക്കാരൻ്റെ MOQ ഓരോ നിറത്തിനും ഉയർന്നതായിരുന്നു; സ്റ്റോക്കും പണവും കെട്ടി 4 നിറങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, ചില നിറങ്ങൾ വിറ്റില്ല. പാഠം: കളർവേ ഡെപ്ത് MOQ, വിൽപ്പന വേഗത എന്നിവയുമായി സന്തുലിതമാക്കണം; AI-ക്ക് ഇത് അറിയില്ല.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) വിഭാഗം അസ്ഥികൂടത്തിൻ്റെ രൂപരേഖ:

എൻ്റെ സീസൺ ആശയം: [സങ്കല്പം]. ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകർ: [...].കഴിഞ്ഞ സീസണിലെ എൻ്റെ വിൽപ്പന നിരക്കുകൾ (അജ്ഞാതർ): [വിഭാഗം: പങ്കിടൽ]. ടാസ്‌ക്: ഈ സീസണിൽ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് വിഭാഗ വിതരണം നിർദ്ദേശിക്കുക (വിഭാഗം | ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന മോഡലുകളുടെ എണ്ണം | ന്യായീകരണം).ഇതൊരു സ്റ്റാർട്ടർ സാഹചര്യമാണ്; ഞാൻ അത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സജ്ജമാക്കും.

2) വില ആർക്കിടെക്ചർ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടർ:

എൻ്റെ വിഭാഗങ്ങളും മോഡൽ നമ്പറുകളും: [ലിസ്റ്റ്]. എൻ്റെ വില നിലകൾ: എൻട്രി [ശ്രേണി], മിഡ് [റേഞ്ച്], അപ്പർ [റേഞ്ച്]. ടാസ്ക്: ഓരോ വിഭാഗവും എൻട്രി/മിഡ്/അപ്പർ ലെവലുകളിലേക്ക് വിതരണം ചെയ്യുക; ഓരോ തലത്തിലും ഉപഭോക്തൃ തിരഞ്ഞെടുപ്പും മാർജിൻ ബാലൻസും നിരീക്ഷിക്കുക. ഒരു മേശയായി നൽകുക. ഞാൻ മാർജിൻ പരിശോധിക്കും.

3) വിടവ് വിശകലനം:

എൻ്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ് ലൈൻ പ്ലാൻ ഇതാ: [പട്ടിക]. ടാസ്ക്: വിടവ് വിശകലനം നടത്തുക. (1) ഏതെങ്കിലും വിഭാഗങ്ങൾ/വിലകൾ/നിറങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടോ? (2) എന്തെങ്കിലും അധിക/ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ ഉണ്ടോ? (3) കാരിയർ-ഫാഷൻ ഉൽപ്പന്ന ബാലൻസ് എന്താണ്? ഓരോ തീരുമാനത്തെയും ന്യായീകരിക്കുക. വിൽപ്പന കാര്യക്ഷമതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞാൻ തീരുമാനമെടുക്കും.

4) കളർവേയും ഡെപ്ത് സ്റ്റെബിലൈസറും:

എൻ്റെ ലൈൻ പ്ലാൻ: [മോഡലുകൾ + പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്ത കളർവേകളുടെ എണ്ണം]. എൻ്റെ നിയന്ത്രണങ്ങൾ: MOQ [മൂല്യം], ടാർഗെറ്റ് ഇൻവെൻ്ററി വിറ്റുവരവ് [ശ്രദ്ധിക്കുക]. ടാസ്ക്: കളർവേ ഡെപ്ത് അവലോകനം ചെയ്യുക; ഏത് മോഡലാണ് ന്യായീകരണത്തോടെ നിറം കുറയ്ക്കാൻ/വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് എന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക. ബാലൻസ് MOQ, വിൽപ്പന വേഗത; ഞാൻ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കും.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എന്നെ ഒരു ശേഖരണ പദ്ധതി ആക്കുക.

ലക്ഷ്യങ്ങളില്ല, ഡാറ്റയില്ല, നിയന്ത്രണങ്ങളില്ല; ബ്രാൻഡിൽ നിന്ന് പൊതുവായതും വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ടതുമായ ഒരു ലിസ്‌റ്റായിരിക്കും ഔട്ട്‌പുട്ട്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു കളക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. സീസൺ: വേനൽ, ആശയം "ലൈറ്റ് അർബൻ". പ്രേക്ഷകർ: 25-40 സ്ത്രീകൾ, മിഡ്-സെഗ്‌മെൻ്റ്. ടാർഗെറ്റ്: 30 മോഡലുകൾ, കാറ്റഗറി ബാലൻസ്, മിഡ്-പ്രൈസ് വെയ്റ്റിംഗ്. കഴിഞ്ഞ സീസൺ (അജ്ഞാതൻ): വസ്ത്രങ്ങൾ 30% വിൽപ്പന, ഷർട്ടുകൾ 25%, പുറംവസ്‌ത്രങ്ങൾ 10%. നിയന്ത്രണങ്ങൾ: പരമാവധി 3 കളർവേകൾ ഓരോ മോഡലിനും വിതരണം ചെയ്യുന്നു + ഡ്രാഫ്റ്റ്. ഇതൊരു സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സാഹചര്യമാണ്; വിൽപ്പന, മാർജിൻ, ശേഷി എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ പരിശോധിക്കും.

രണ്ടാമത്തെ പ്രോംപ്റ്റ് AI-ക്ക് യഥാർത്ഥ ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു; യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഔട്ട്പുട്ട് വീണ്ടും സാധൂകരിക്കപ്പെടുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സ്വന്തം വിൽപ്പന പാറ്റേണിനായി മൊത്തത്തിലുള്ള ബാലൻസ് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. ഓരോ വിഭാഗത്തിനും തുല്യമായ ഭാരം ശക്തമായ വിഭാഗത്തെ ദുർബലമാക്കുന്നു.
• ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വിടവ് വിശകലനം സാധൂകരിക്കുന്നില്ല. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് കാണുന്ന വിടവ് യഥാർത്ഥമായിരിക്കില്ല; വിൽപ്പനയിലൂടെ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു.
• MOQ-ൽ നിന്ന് കളർവേ ഡെപ്ത് ഓഫ് ചെയ്യുന്നു. അധിക നിറം സ്റ്റോക്കും പണവും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു; വിൽക്കാത്ത നിറം നഷ്ടം ഉണ്ടാക്കും.
• മാർജിൻ മറക്കുക. വില വാസ്തുവിദ്യ ഉപഭോക്താവ് മാത്രമല്ല, മാർജിൻ ബാലൻസ്; AI-ക്ക് നിങ്ങളുടെ മാർജിൻ അറിയില്ല.
• തൻ്റെ പ്ലാൻ അവസാനിച്ചെന്ന് കരുതി. ലൈൻ പ്ലാൻ ഒരു സാഹചര്യമാണ്; വിൽപ്പന, ശേഷി, വിതരണം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സജീവമായി ക്രമീകരിച്ചു.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI നിർദ്ദേശിച്ച ഒരു "സന്തുലിതമായ" ലൈൻ പ്ലാൻ നിങ്ങളുടെ വിൽപ്പന, മാർജിനുകൾ, ഉൽപ്പാദനം എന്നിവയുടെ യഥാർത്ഥ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാതെ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയില്ല. പേപ്പറിലല്ല, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലാണ് ബാലൻസ് സംഭവിക്കുന്നത്.

ചുരുക്കത്തിൽ

ശേഖരത്തിൻ്റെ അസ്ഥികൂടമാണ് ലൈൻ പ്ലാൻ: ഏത് ഉൽപ്പന്നം ഏത് വിഭാഗത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തും, വില, നിറം, എത്ര ഓപ്ഷനുകൾ എന്നിവ കാണിക്കുന്നു. കാറ്റഗറി ബാലൻസ്, വില ആർക്കിടെക്ചർ, വീതി-ആഴം, കാരിയർ-ഫാഷൻ ഉൽപ്പന്ന ബാലൻസ് എന്നിവ നിർണായകമാണ്. ഈ കോൺഫിഗറേഷനിൽ AI ഒരു നല്ല ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് പങ്കാളിയാണ്: ഇത് വിതരണ സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, വിടവുകൾ കാണിക്കുന്നു, ഒരു മാട്രിക്സ് നിർമ്മിക്കുന്നു. എന്നാൽ അതിന് നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന, മാർജിൻ, ശേഷി, MOQ ഡാറ്റ എന്നിവ അറിയില്ല; അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് ഒരു മിക്സഡ് സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സാഹചര്യമാണ്. ഒരു ലക്ഷ്യം സജ്ജീകരിക്കുക, ഒരു വിഭാഗം അസ്ഥികൂടം സ്ഥാപിക്കുക, ഒരു വില വാസ്തുവിദ്യ സ്ഥാപിക്കുക, വീതി-ആഴം നൽകുക, വിടവ് വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക എന്നിവയാണ് പ്രക്രിയ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ബാലൻസ് ദൃശ്യമാക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അത് സ്ഥാപിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു സീസണിനായി ഒരു സാങ്കൽപ്പിക അല്ലെങ്കിൽ യഥാർത്ഥ ബ്രാൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. (1) ലക്ഷ്യങ്ങൾ (അളവ്, വിഭാഗ മുൻഗണന, വില പരിധി) എഴുതുക. (2) "വിഭാഗം അസ്ഥികൂടത്തിൻ്റെ രൂപരേഖ" ഉള്ള ഒരു വിതരണം നിർമ്മിക്കുക (ബാധകമെങ്കിൽ അജ്ഞാത വിൽപ്പന-ത്രൂ നിരക്ക് നൽകുക). (3) "പ്രൈസ് ആർക്കിടെക്ചർ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടർ" ഉപയോഗിച്ച് വില നിലവാരത്തിലേക്ക് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യുക. (4) "വിടവ് വിശകലനം" വഴി കാണാതായ/അധികം നീക്കം ചെയ്യുക. (5) "കളർവേ കോമ്പൻസേറ്റർ" ഉപയോഗിച്ച് MOQ പരിഗണിച്ച് വർണ്ണ ഡെപ്ത് ക്രമീകരിക്കുക, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ നിർദ്ദേശത്തിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ ഏത് ലൈൻ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചുവെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ എൻ്റെ സ്വന്തം വിൽപ്പന പാറ്റേൺ ഉപയോഗിച്ച് കാറ്റഗറി ബാലൻസ് പരിശോധിച്ചു.
• [ ] വില വാസ്തുവിദ്യയിൽ ഉപഭോക്തൃ ഓപ്ഷനും മാർജിനും ഞാൻ പരിഗണിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ വിൽപ്പന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വിടവ് വിശകലനം സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ MOQ, വിൽപ്പന വേഗത എന്നിവയുമായി കളർവേ ഡെപ്ത് സമതുലിതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ ലൈൻ പ്ലാൻ ഒരു തത്സമയ സാഹചര്യമായി കണക്കാക്കി, പൂർത്തിയായ ഒന്നല്ല.
• [ ] യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മനുഷ്യനെന്ന നിലയിൽ ഞാൻ അന്തിമ ഉൽപ്പന്ന മിശ്ര തീരുമാനമെടുത്തു.