Faida:
- Elewa jukumu la AI na NLP katika kutoa ishara za mwenendo kutoka kwa mitandao ya kijamii, data ya utafutaji na historia ya mauzo
- Uwezo wa kusanidi utabiri wa mahitaji na usanidi wa mazingira kwa msingi wa SKU na mbinu za mfululizo wa saa
- Uwezo wa kuthibitisha mwenendo na matokeo ya utabiri na utambuzi wa mauzo, data ya hisa na uamuzi wa biashara
Mtindo, kwa asili yake, ni kamari juu ya siku zijazo. Mkusanyiko umepangwa miezi mapema, kitambaa kinaamriwa mapema, uzalishaji unafanywa kabla ya duka. Ikiwa utabiri si sahihi, kuna aina mbili za mateso: overstock (bidhaa zisizouzwa, punguzo, uharibifu) na chini ya hisa (hakuna bidhaa zinazoweza kuuzwa, mapato yaliyokosa). AI husaidia kupunguza hali hii ya kutokuwa na uhakika: hutoa ishara za mienendo kutoka kwa mitandao ya kijamii, data ya utafutaji na historia ya mauzo na kutabiri mahitaji kulingana na bidhaa. Lakini mtindo ni tabia ya kibinadamu; Hakuna mfano unaoweza kuhakikisha wakati wa virusi au mshtuko wa kiuchumi. Katika kitengo hiki, tutajadili uchanganuzi wa mwenendo na utabiri wa mahitaji kwa njia yenye nidhamu.
Ishara ya Mwenendo Inatoka Wapi?
Malighafi ya uchambuzi wa mwenendo ni vyanzo mbalimbali vya data. Mitandao ya kijamii na majukwaa ya kuona: ambayo rangi, silhouette, motif inaongezeka kwa kuonekana. Data ya utafutaji: watu wanachotafuta ni ishara ya nia ya mapema. Historia ya mauzo: nini kinauzwa katika duka lako mwenyewe, lini, katika mkoa gani. Huduma zinazovuma (k.m. machapisho ya tasnia): utabiri wenye maoni ya kitaalamu. Data ya ushindani/soko: washindani wanaweka nini.
Akili ya bandia hufanya kazi mbili hapa. Inatoa mada na hisia kutoka kwa maandishi na lebo kwa usindikaji wa lugha asilia (NLP) ("mazungumzo kuhusu rangi hii yanaongezeka, sauti ni nzuri"). Inakusanya mwelekeo wa rangi, muundo na silhouette kutoka kwa picha kupitia uchambuzi wa picha. Hizi zote ni ishara, sio uthibitisho. Ishara ni kelele; Uhamaji kwenye jukwaa moja hauwezi kurudishwa na msingi wa mteja mwingine.
Kidokezo: Chuja mawimbi ya mtindo kila wakati kulingana na msingi wa wateja wako na data ya mauzo. Mwenendo unaokua kwenye jukwaa la kimataifa unaweza usiwe halali katika eneo lako na sehemu ya bei. "Kila mtu anafanya hivi" sio mkakati.
Utabiri wa Mahitaji: SKU, Msururu wa Muda na Kutokuwa na uhakika
Utabiri wa mahitaji kwa kawaida hufanywa katika kiwango cha SKU (kitengo cha uhifadhi wa hisa; mchanganyiko mahususi wa saizi ya rangi ya bidhaa fulani). Mbinu ya msingi ni uchanganuzi wa mfululizo wa wakati: kutabiri siku zijazo kutoka kwa muundo wa mauzo ya zamani kwa wakati (mwenendo, msimu, mzunguko). Mbinu za kitamaduni (wastani wa kusonga, ulainishaji wa kipeo, ARIMA) na mbinu za kujifunza kwa mashine hufanya kazi hii.
Jambo muhimu: makadirio mazuri sio nambari moja, lakini safu na uwezekano. Badala ya "1,200 ya SKU hii itauzwa", "nafasi 80 ya 950-1,450" ni muhimu zaidi kwa sababu inakuwezesha kufanya uamuzi wa hisa kulingana na hamu ya hatari. Njia thabiti zaidi ya kuthibitisha matokeo ya muundo ni kurudi nyuma: kufunza modeli na data kutoka tarehe iliyopita na kuilinganisha na mauzo halisi yanayofuata. Ikiwa mtindo haujatabiri vizuri katika siku za nyuma, hauaminiki katika siku zijazo.
Kwa bidhaa mpya (bila historia ya mauzo) utabiri ni ngumu zaidi; Historia (analog) na ishara ya mwenendo wa bidhaa zinazofanana hutumiwa pamoja, lakini kutokuwa na uhakika ni juu na hii lazima ukubaliwe.
Hatua kwa Hatua: Mwenendo na Utabiri wa Mtiririko wa Kazi
- Kusanya na kusafisha data. Mauzo, mapato, hisa, kalenda ya kampeni na ishara za mwenendo.
- Tofautisha kati ya msimu na mwenendo. Kiasi gani cha mauzo ni msimu na ni kiasi gani ni mwenendo halisi.
- Tengeneza utabiri (muda). Thamani inayotarajiwa na muda wa kutegemewa na SKU.
- Backtest. Pima usahihi wa kihistoria wa mfano; Ikiwa mbaya, rudi kwa mfano rahisi.
- Sahihi na uamuzi wa biashara. Ongeza mwenyewe matukio yanayojulikana (duka jipya, kampeni, toleo la usambazaji) kwenye muundo.
- Tazama na usasishe. Sahihisha utabiri kama mauzo halisi yanavyoingia (utabiri unaoendelea).
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Kupunguzwa kwa hisa iliyozidi. Biashara fulani ilikuwa ikizalisha kikundi cha rangi nyingi sana kila msimu na kukiuza kwa punguzo la 40% mwishoni mwa msimu. Kadirio la SKU lililothibitishwa na mauzo ya kihistoria lilionyesha kuwa walikuwa wanazalisha kupita kiasi kwa saizi kadhaa, si kwamba walikuwa wakiuza mahitaji ya chini katika rangi hiyo. Wakati usambazaji wa ukubwa uliporekebishwa, kiwango cha mauzo kilichopunguzwa kilipungua kutoka 40% hadi 26%.
Kesi 2 - Ishara isiyo sahihi. Timu moja iliweka rangi ya neon kwenye mkusanyiko ambao ulilipuka kwenye jukwaa la kijamii; Ishara ya kimataifa ilikuwa na nguvu. Lakini msingi wa wateja wao wenyewe (sehemu ya kawaida, ya watu wazima) hawakuchukua sauti hii; Sherehe hiyo ilihifadhiwa. Sheria ilianzishwa ili kuchuja mawimbi ya mwenendo wa msimu ujao na data yake ya mauzo. Somo: ishara inapotosha bila sehemu.
Kesi ya 3 - Thamani ya utabiri wa muda. Wakati mnunuzi alipoagiza kulingana na utabiri wa uhakika wa "kuuza vitengo 1,000", mtindo ulitoa anuwai ya 80% ya 700-1,400. Mnunuzi aliona hatari na kuweka agizo la kwanza kwa 800 na alipanga kujaza haraka kulingana na mwenendo wa mauzo; Ni kuepukwa wote overstock na understock. Desemba ilifanya maamuzi nadhifu kuliko nambari zisizo za kawaida.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Niambie nini kitauzwa msimu ujao.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Mchambuzi wa mipango ya mitindo. Ifuatayo ni data ya mauzo ya kila mwezi ya miaka 3 (SKU, kiasi), kalenda ya kampeni na vidokezo vya mwenendo wa msimu huu. Kazi: 1) Tofauti msimu na mwenendo, eleza kwa ufupi. 2) Toa utabiri wa msimu ujao wa SKU zinazohusika; SI HUSIKA, lakini kama muda wa kutegemewa wa 80%.3) Je, unapendekeza vipi niunge mkono ubashiri wako?4) Ni ishara zipi kati ya mwenendo zinazoweza kuwa hatari katika sehemu yetu ya wateja?Usijumuishe kile ambacho hakipo kwenye data. Data: [meza]
Kidokezo chenye nguvu kinahimiza utabiri wa muda, pendekezo la jaribio la nyuma na kichujio cha sehemu; Hailazimishi usahihi wa uhakika.
Violezo vinavyoweza kunakiliwa
1) Mtengano wa msimu:
Tenganisha mtindo, msimu na sehemu isiyo ya kawaida katika mfululizo huu wa mauzo wa kila mwezi na utoe maoni kwa ufupi kuhusu kila moja. Toa muhtasari wa nambari badala ya mchoro. Mfululizo: [data]
2) Utabiri wa muda:
Tengeneza utabiri wa kipindi [n] kijacho kwa SKU ifuatayo. Toa thamani inayotarajiwa na muda wa uhakika wa 80% kwa kila kipindi. Orodhesha mawazo yako waziwazi. Historia: [data]
3) Usanidi wa Backtest:
Andika mpango wa kukadiria muundo wa utabiri wa mahitaji: tofauti za mafunzo/jaribio, kipimo cha makosa (k.m. MAPE), kiwango cha juu cha kukubalika. Pia pendekeza mfano rahisi wa sillogism (naive). Muktadha: [bidhaa, saizi ya data]
4) Kichujio cha sehemu ya mwelekeo:
Tathmini ishara hizi za mienendo kulingana na sehemu ya wateja wetu (umri, bei, mtindo): ni zipi zenye nguvu, ambazo ni hatari/hazina umuhimu? Ongeza uhalali kwa kila moja na upendekeze uthibitisho na data ya mauzo. Ishara: [orodha]
Chanzo na Jedwali la Kuegemea
Chanzo cha data
Je, inaashiria nini?
nguvu
mpaka
Historia ya mauzo mwenyewe
mahitaji halisi
juu
Sio katika bidhaa mpya
piga data
nia ya mapema
kati
Huenda usirudi kununua
mitandao ya kijamii
Mwonekano/hisia
kati
Kupotoka kwa sehemu, kelele
Huduma za mwenendo
utabiri wa mtaalam
kati
Hadharani, wazi kwa kila mtu
Data ya mshindani/soko
Kuweka
kati
kuchelewa, sehemu
Tahadhari: Hakuna utabiri unaohakikisha siku zijazo. Wakati wa virusi, utabiri wa hali ya hewa, mshtuko wa kiuchumi au shida ya usambazaji inaweza kudanganya hata mfano bora zaidi. Tumia makadirio kama zana ya uwezekano; Usishike nambari moja kwa upofu na urekebishe mpango kadiri mauzo halisi yanavyoingia.
Makosa ya kawaida
- Kuamini kwa upofu utabiri wa uhakika. Masafa na uwezekano hufanya maamuzi nadhifu.
- Kupokea ishara ya mwenendo bila kuchuja sehemu. Mwenendo wa kimataifa unaweza hautumiki kwa hadhira yako.
- Si kufanya backtesting. Mfano ambao ulikuwa mbaya katika siku za nyuma hauwezi kutegemewa katika siku zijazo.
- Kukosea msimu kwa mtindo. Kukosea kwa ukuaji wa msimu kwa ukuaji wa kudumu husababisha kuzaa kupita kiasi.
- Sio kurekebisha mpango. Utabiri unapaswa kusasishwa kadri mauzo halisi yanavyoingia.
Kwa muhtasari
Uchambuzi wa mienendo ya mitindo na utabiri wa mahitaji ni juhudi za kupunguza kutokuwa na uhakika wa dau juu ya siku zijazo. AI hutoa mienendo kutoka kwa mawimbi ya vyanzo vingi (mitandao ya kijamii, utafutaji, mauzo) na kutoa utabiri wa mahitaji na SKU; Lakini ishara lazima ipite kupitia kichungi cha sehemu, utabiri lazima uweke nafasi na urudishwe nyuma. Mfano ni chombo cha uwezekano, si nabii; uamuzi wa mwisho wa hisa na hamu ya hatari inabaki katika uamuzi wa biashara.
Jukumu la maombi
Unda mfululizo wa uwongo (au halisi) wa mauzo wa kila mwezi wa miaka mitatu kwa SKU. Tumia violezo vya "mtengano wa msimu" na "utabiri wa muda" kutoka kwa kitengo hiki. Angalia safu ya utabiri iliyotolewa na AI na ueleze katika aya ambapo katika safu wewe, kama mnunuzi, ungeweka agizo la kwanza na kwa nini (hamu ya hatari). Pia andika kwa sentensi moja jinsi unavyoweza kuunga mkono utabiri huu.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Ninatathmini utabiri kwa masafa na uwezekano, si kwa uhakika.
- [ ] Ninachuja ishara za mienendo na sehemu yangu ya wateja.
- [ ] Ninaidhinisha mifano kupitia urejeshaji nyuma.
- [ ] Ninatofautisha kati ya msimu na mwenendo wa kudumu.
- [ ] Ninarekebisha mpango kama mauzo halisi yanapoingia.