การพยากรณ์ยอดขายโดยใช้ AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และข้อมูลบริบทจำนวนมหาศาลเพื่อระบุรูปแบบที่มนุษย์ไม่สามารถวิเคราะห์ได้ ตัวอย่างเช่น AI จะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ฤดูกาล โปรโมชั่น ราคา สภาพอากาศ และการแข่งขัน เพื่อสร้างการพยากรณ์แบบไดนามิกและปรับเปลี่ยนได้อย่างต่อเนื่อง

MPS ใช้ประโยชน์จากข้อมูลยอดขายในอดีต ราคา โปรโมชั่น ปฏิทินการขาย ข้อมูลร้านค้า และปัจจัยภายนอก (สภาพอากาศ เหตุการณ์ การแข่งขัน) เป็นหลัก ยิ่งข้อมูลครบถ้วนมากเท่าไหร่ โมเดลก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น เราแนะนำให้ใช้ข้อมูลในอดีตอย่างน้อยหนึ่งปี

วิธีการแบบดั้งเดิมอาศัยค่าเฉลี่ยและแนวโน้มในอดีต ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถบูรณาการตัวแปรหลายร้อยตัวพร้อมกัน ตรวจจับความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น และปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคโดยอัตโนมัติ

ด้วยการคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ระบบ MPS ช่วยให้สามารถปรับปริมาณการสั่งซื้อ ลดปัญหาสินค้าขาดสต็อกและสินค้าล้นสต็อก ปรับปรุงระดับการบริการ และจำกัดภาวะชะงักงันทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลังได้

โครงการ BOOPER แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการลงทุนที่รวดเร็ว เนื่องจากการลดต้นทุนด้านการกำหนดราคา เพิ่มปริมาณการขาย ปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง ลดเวลาที่ใช้ในการพยากรณ์ด้วยตนเอง และปรับปรุงภาพลักษณ์ด้านราคาโดยรวม ผลกำไรเบื้องต้นสามารถเห็นได้ทันที

ใช่แล้ว MPS ถูกออกแบบมาสำหรับบัญชีค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีการบริหารจัดการหลายประเทศ หลายสาขา หลายหมวดหมู่ และมีการกำกับดูแลจากส่วนกลาง ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาความยืดหยุ่นในระดับท้องถิ่นไว้ได้

ใช่แล้ว MPS ได้รับการออกแบบมาให้องค์กรขนาดเล็กสามารถนำไปใช้ได้เช่นกัน คำศัพท์และตัวชี้วัดยังคงเป็นของลูกค้า คุณภาพของอัลกอริทึมนั้นเหมือนกับที่ใช้ในโครงสร้างขนาดใหญ่