ਫੈਸ਼ਨ ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ

ਲਾਭ:

• ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ NLP ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
• ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ SKU ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸਟਾਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਫੈਸ਼ਨ, ਇਸਦੇ ਸੁਭਾਅ ਦੁਆਰਾ, ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਆਰਡਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਟੋਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦੁੱਖ ਹਨ: ਓਵਰਸਟਾਕ (ਨਾ ਵੇਚਿਆ ਗਿਆ ਸਮਾਨ, ਛੋਟ, ਵਿਨਾਸ਼) ਅਤੇ ਅੰਡਰਸਟੌਕ (ਵਿਕਣਯੋਗ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ, ਖੁੰਝੀ ਹੋਈ ਆਮਦਨ)। AI ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੁਆਰਾ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਫੈਸ਼ਨ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਹਾਰ ਹੈ; ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਵਾਇਰਲ ਪਲ ਜਾਂ ਆਰਥਿਕ ਸਦਮੇ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।

ਰੁਝਾਨ ਸਿਗਨਲ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਕਿਹੜਾ ਰੰਗ, ਸਿਲੂਏਟ, ਮੋਟਿਫ ਦਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਡੇਟਾ: ਲੋਕ ਜੋ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਵਿਕਰੀ ਇਤਿਹਾਸ: ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵੇਚਦਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ, ਕਿਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਰੁਝਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਉਦਯੋਗ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ): ਮਾਹਰ ਟਿੱਪਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। ਮੁਕਾਬਲਾ/ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ: ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਥੇ ਦੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ("ਇਸ ਰੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਟੋਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ") ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਟੈਗਸ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਰੰਗ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਿਲੂਏਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ। ਸਿਗਨਲ ਰੌਲਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੂਜੇ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਰੁਝਾਨ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਰੁਝਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਵੈਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। "ਹਰ ਕੋਈ ਇਹ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ: SKU, ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ

ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SKU (ਸਟਾਕ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀ ਇਕਾਈ; ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਖਾਸ ਰੰਗ-ਆਕਾਰ ਸੁਮੇਲ) ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਿਛਲੀ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ (ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀ, ਚੱਕਰ) ਤੋਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਢੰਗ (ਮੂਵਿੰਗ ਔਸਤ, ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਸਮੂਥਿੰਗ, ARIMA) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ: ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। “ਇਸ SKU ਵਿੱਚੋਂ 1,200 ਵਿਕਣਗੇ” ਦੀ ਬਜਾਏ, “950-1,450 ਦੀ 80% ਸੰਭਾਵਨਾ” ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਟਾਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਤਰੀਕਾ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਿਛਲੀ ਮਿਤੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ (ਬਿਨਾਂ ਵਿਕਰੀ ਇਤਿਹਾਸ) ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ; ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ (ਐਨਾਲਾਗ) ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤ ਇਕੱਠੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਕਫਲੋ

1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਵਿਕਰੀ, ਰਿਟਰਨ, ਸਟਾਕ, ਮੁਹਿੰਮ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤ।
2. ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰੋ। ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਸੀਜ਼ਨ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਰੁਝਾਨ ਕਿੰਨਾ ਹੈ।
3. ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ (ਅੰਤਰਾਲ) ਤਿਆਰ ਕਰੋ। SKU ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ।
4. ਬੈਕਟੈਸਟ. ਮਾਡਲ ਦੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ; ਜੇ ਬੁਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ।
5. ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਸਹੀ। ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਇਵੈਂਟਾਂ (ਨਵਾਂ ਸਟੋਰ, ਮੁਹਿੰਮ, ਸਪਲਾਈ ਮੁੱਦਾ) ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
6. ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ (ਰੋਲਿੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ)।

ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ

ਕੇਸ 1 - ਵਾਧੂ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕਮੀ। ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਹਰ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੰਗ ਸਮੂਹ ਦਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ 40% ਦੀ ਛੋਟ 'ਤੇ ਵੇਚ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੈਕਟੇਸਟ ਕੀਤੇ SKU ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਉਹ ਕਈ ਆਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਉਸ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਮੰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਵੇਚ ਰਹੇ ਸਨ। ਜਦੋਂ ਆਕਾਰ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਛੂਟ ਵਾਲੀ ਵਿਕਰੀ ਦਰ 40% ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 26% ਹੋ ਗਈ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਗਲਤ ਸਿਗਨਲ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਓਨ ਰੰਗ ਪਾਇਆ ਜੋ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸਫੋਟ ਹੋਇਆ; ਗਲੋਬਲ ਸਿਗਨਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੀ। ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ (ਕਲਾਸਿਕ, ਪਰਿਪੱਕ ਹਿੱਸੇ) ਨੇ ਇਹ ਸੁਰ ਨਹੀਂ ਲਿਆ; ਪਾਰਟੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਪਾਠ: ਸਿਗਨਲ ਬਿਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਮੁੱਲ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੇ "ਵੇਚੋ 1,000 ਯੂਨਿਟ" ਪੁਆਇੰਟ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੇ 700-1,400 ਦੀ 80% ਰੇਂਜ ਦਿੱਤੀ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਆਰਡਰ 800 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪੂਰਤੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ; ਇਹ ਓਵਰਸਟਾਕ ਅਤੇ ਅੰਡਰਸਟੌਕ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਿਆ. ਦਸੰਬਰ ਨੇ ਔਡ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਲਏ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵਿਕੇਗਾ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਫੈਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਹੇਠਾਂ ਪਿਛਲੇ 3 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ (SKU, ਮਾਤਰਾ), ਮੁਹਿੰਮ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਇਸ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੋਟ ਹਨ। ਕਾਰਜ: 1) ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰੋ, ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। 2) ਸੰਬੰਧਿਤ SKUs ਲਈ ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦਿਓ; ਸੰਕੇਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ 80% ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਵਜੋਂ। 3) ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂ? 4) ਸਾਡੇ ਗਾਹਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਡੇਟਾ: [ਸਾਰਣੀ]

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਬੈਕਟੈਸਟ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਖੰਡ ਫਿਲਟਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਪਿੰਨਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

1) ਮੌਸਮੀ ਸੜਨ:

ਇਸ ਮਾਸਿਕ ਵਿਕਰੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਅਨਿਯਮਿਤ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ 'ਤੇ ਸੰਖੇਪ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ। ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ। ਸੀਰੀਜ਼: [ਡਾਟਾ]

2) ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:

ਅੱਗੇ ਦਿੱਤੇ SKU ਲਈ ਅਗਲੀ [n] ਮਿਆਦ ਦਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਪੀਰੀਅਡ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ 80% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਦਿਓ। ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਇਤਿਹਾਸ: [ਡਾਟਾ]

3) ਬੈਕਟੈਸਟ ਸੈੱਟਅੱਪ:

ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੋ: ਸਿਖਲਾਈ/ਟੈਸਟ ਅੰਤਰ, ਗਲਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ MAPE), ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਿਲੋਜੀਜ਼ਮ ਮਾਡਲ (ਭੋਲੇ) ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਵੀ ਦਿਓ। ਸੰਦਰਭ: [ਉਤਪਾਦ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ]

4) ਰੁਝਾਨ-ਖੰਡ ਫਿਲਟਰ:

ਸਾਡੇ ਗਾਹਕ ਹਿੱਸੇ (ਉਮਰ, ਕੀਮਤ, ਸ਼ੈਲੀ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕਿਹੜੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ, ਜੋ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ/ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹਨ? ਹਰੇਕ ਲਈ ਉਚਿਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸੰਕੇਤ: [ਸੂਚੀ]

ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਾਰਣੀ

ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ

ਇਹ ਕੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਸ਼ਕਤੀ

ਸਰਹੱਦ

ਆਪਣੀ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਅਸਲ ਮੰਗ

ਉੱਚ

ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ

ਕਾਲ ਡਾਟਾ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇਰਾਦਾ

ਮੱਧਮ

ਸ਼ਾਇਦ ਖਰੀਦ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਨਾ ਆਵੇ

ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ

ਦਿੱਖ/ਭਾਵਨਾ

ਮੱਧਮ

ਖੰਡ ਭਟਕਣਾ, ਰੌਲਾ

ਰੁਝਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਮਾਹਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਮੱਧਮ

ਜਨਤਕ, ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ

ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ/ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ

ਸਥਿਤੀ

ਮੱਧਮ

ਦੇਰੀ ਨਾਲ, ਅੰਸ਼ਕ

ਸਾਵਧਾਨ: ਕੋਈ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਇੱਕ ਵਾਇਰਲ ਪਲ, ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਆਰਥਿਕ ਸਦਮਾ ਜਾਂ ਸਪਲਾਈ ਸੰਕਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੀ ਮੂਰਖ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਨਾ ਚਿਪਕੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਆਉਣ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸੋਧੋ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਪਿੰਨਪੁਆਇੰਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ 'ਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
• ਖੰਡ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰੁਝਾਨ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਰੁਝਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਾ ਹੋਵੇ।
• ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਬੁਰਾ ਸੀ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ.
• ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਈ ਮੌਸਮੀਤਾ ਦੀ ਗਲਤੀ। ਸਥਾਈ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮੌਸਮੀ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਉਤਪਾਦਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਸੋਧ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਫੈਸ਼ਨ ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਯਤਨ ਹੈ। AI ਬਹੁ-ਸਰੋਤ ਸਿਗਨਲ (ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਖੋਜ, ਵਿਕਰੀ) ਤੋਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ ਅਤੇ SKU ਦੁਆਰਾ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਖੰਡ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਬੈਕਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੈਗੰਬਰ ਨਹੀਂ; ਅੰਤਮ ਸਟਾਕ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਵਪਾਰਕ ਨਿਰਣੇ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ SKU ਲਈ ਇੱਕ ਫਰਜ਼ੀ (ਜਾਂ ਅਸਲੀ) ਤਿੰਨ-ਸਾਲ ਦੀ ਮਾਸਿਕ ਵਿਕਰੀ ਸਟ੍ਰੀਕ ਬਣਾਓ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਤੋਂ "ਮੌਸਮੀ ਵਿਘਨ" ਅਤੇ "ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ" ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕਿੱਥੇ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾ ਆਰਡਰ ਦਿਓਗੇ ਅਤੇ ਕਿਉਂ (ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ)। ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਬਿੰਦੂ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਗਾਹਕ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੌਸਮੀ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• ਮੈਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।