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所有行业的目标都是在正确的时间生产正确数量的产品, 但对于零售商来说,这个问题尤其重要,因为他们也需要有效地管理易腐烂的存货.
项目太多和太少都是不利于业务的情况. (据估计,糟糕的库存管理每年使美国零售商损失近20亿美元.)

超越过去的销售,准确预测未来的销售

通过对订单和库存的有效管理,零售商可以获得巨大的增量利润. 但由于这需要处理大量库存单位(sku)的数据, 其中通常包括易腐货物和每天都要订购的物品, 这也是一个重大的挑战.

零售商过去仅仅依靠前几年的数据来预测未来的销售(从而管理他们的库存), 但这种方法只在一定程度上有用. 然而, 机器学习现在已经发展到可以根据不同信号对购买的影响来提供精确的预测模型的阶段.

预测销售是复杂的,因为, 在任何给定时期, 购买受到许多因素的影响:天气, 购物的趋势, 监管, 新产品, 购买行为, 基于之前记录数据的预测没有考虑到具体事件, 让月销售额看起来均匀分布,但实际情况并非如此.

例如, 经常缺货的产品可能会导致该特定产品或类别的销售放缓, 但它不会在月度报告中显示出来. 更糟糕的是, 糟糕的数据通常被认为是买家不感兴趣的标志, when the opposite is true; consumers’ over-purchase of an item has caused it to sell out.

或者,商店里没有的产品实际上可能有存货——只是还没有上架. 大型零售商常常难以及时补充库存, 因此,一种立即流行的商品可能会很快从货架上消失, 因此没有达到预期的效果, 尽管库存中有. 这就需要技术来帮助零售商实现供需的无缝对接.

使用机器学习和多种信号来评估库存水平

机器学习为这些挑战提供了解决方案. 预测模型可以通过使用一些影响销售月份的信号(季节性)来提前预测销售月份, 消费趋势, 价格水平, 等). 尽可能准确, 重要的是,模型比标准日使用更多的指标, 产品和存储是通常要考虑的因素.

为了说明这一点, 零售商可以通过分析季节性来预测即将到来的销售情况. 然而, the data will be skewed because using dates is not 100% accurate; a certain date can be a weekday one year, 但是第二年的周末, 导致销售差异很大. 其他因素, 例如那个日期是否属于节日(圣诞节), 复活节, 等等)或重大的体育赛事, 也影响消费者的购买模式.

价格水平信号的情况与此类似. 商店级别的促销活动可以显著影响特定类别产品的销售,甚至使整个商店更具吸引力.

这两个例子都说明了为什么有必要考虑许多不同的信号和指标来准确预测销售:在机器学习和先进的人工智能模型实现之前,这是一项令人头疼的任务.

采用机器学习进行库存管理

技术已经有了, 但对于零售商来说,要有效地利用它,做出准确的预测, 他们需要收集和分析大量的数据. 这些数据大部分来自不同的数据源,要处理包含以前的报告和媒体计划的多个Excel和PDF文件可能会很复杂. hg皇冠官网需要大数据工具来将这些信息处理成清晰可读的格式,从而创建能够防止库存问题的预测模型.

由于一次性事件(促销活动),某个商店过去的销售数据可能是“不准确的”, 恶劣天气, 交通拥堵, 等). 为了消除这种偏见,预测模型将过去的销售数据与类似商店的销售数据结合起来.

另一个巨大的挑战是防止商品在库存中无法在货架上买到(因为员工几乎不可能实时监控货架并立即重新进货).

使用监控摄像头和重量传感器的技术解决方案确实存在,但这是一笔巨大的投资. 然而, 现成的信息,如SKU水平上的实时销售可以用来检测“空货架”情况. 模型可以分析商品的通常销售流程, 因此,在给定的商店中,两种产品之间的正常销售时间是已知的. 人工干预可以用来检查和解决统计异常.

预测分析只是传统零售商从机器学习中受益的众多方式之一. 依靠先进的库存管理技术,他们可以获得很多好处,从而增加商店的收入. 处理大量的数据也可以帮助他们优化分类, 提供更有吸引力、更有利可图的促销活动,更有效地定价.

设计良好的工具可以承担复杂和耗时的任务,并快速交付准确的报告. 这才是人工智能在零售领域真正的价值创造杠杆:将经理们从繁琐的多来源比较分析中解放出来,让他们专注于持续改善客户体验.

关于作者

帕斯卡Coggia是Artefact UK的首席执行官,他负责在该地区扩展公司的人工智能(AI)和数据驱动的产品和服务. Artefact的创始合伙人, 他之前在巴黎的总部工作, 在此期间,他在迪拜启动了Artefact的业务. 之前的职位包括法国Columbus consulting Shift和英国Rocket Internet SE的咨询职位. 他拥有巴黎HEC商学院的硕士学位.

杰罗姆小是Artefact的数据咨询合作伙伴, 在那里,他与法国零售行业的大公司一起从事数据和人工智能(AI)项目, 消费品和投资基金行业. 此前,他曾领导法国媒体集团(Canal +和Lagardère Active)的战略团队,并在领先的战略咨询公司(OC)工作了15年&C、Diligence Partners and Roland Berger). 他毕业于法国École Polytechnique学院.

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