不管是傳統(tǒng)零售還是新零售，需求預(yù)測永遠(yuǎn)都是一個意義重大且極具挑戰(zhàn)性的問題。一方面，如果能準(zhǔn)確預(yù)測出未來的需求，那么它將作為最可靠的依據(jù)，幫助公司精準(zhǔn)決策;另一方面，未來的需求受到很多不確定因素的影響，導(dǎo)致準(zhǔn)確的需求預(yù)測就像窺探“天機”一樣困難。
傳統(tǒng)采購人員主要依賴自身的“專家經(jīng)驗”執(zhí)行補貨操作，這種純粹憑個人經(jīng)驗和感覺的預(yù)測方式往往只能關(guān)注一些銷量靠前的少量商品做精細(xì)化的補貨計劃。另外，由于人的精力有限、決策依據(jù)信息不全、無法及時捕獲市場趨勢變化等客觀因素，會導(dǎo)致商品補貨預(yù)測不夠準(zhǔn)確，最終出現(xiàn)經(jīng)常性缺貨、堆積的現(xiàn)象。
這種典型現(xiàn)象就像是庫存管理中赫赫有名的“報童模型”：報童每天采購多少張報紙賺得錢最多?如果采購多了賣不出去就會浪費，采購少了會出現(xiàn)缺貨而失去賺錢的機會，這里面的學(xué)問很大，與庫存預(yù)測優(yōu)化極其相似。
●如何提高預(yù)測計劃商品的覆蓋率?
●如何在減少人力成本的同時大大提高補貨的效率?
●如何準(zhǔn)確把握各商品的不同生命周期，從而對其進行精確的補貨預(yù)測?
針對上述需求，結(jié)合客戶業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)狀況，惟客數(shù)據(jù)研發(fā)了一套基于時序分析的智能補貨系統(tǒng)，從根本上解決了“人治”帶來的諸多困難和不確定性，使得完全通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的需求預(yù)測和智能補貨成為可能。舉個例子來說：一個賣花灑的門店，月底店長需要給廠家下單進多少件的花灑供下個月在淘寶店上去賣，這時他需要考慮的因素就很多：比如這款花灑在歷史銷售情況中每個月能賣多少件(包括前幾個月分別賣了多少，去年同期賣了多少);下個月是否有針對性的促銷活動，持續(xù)多久;當(dāng)前倉庫中這款花灑還剩多少件;下月計劃補貨是多少才能滿足店家?guī)齑嬷苻D(zhuǎn)率為20的需求等。
惟客數(shù)據(jù)智能補貨系統(tǒng)，商家只需要圈選需要預(yù)測的店鋪，系統(tǒng)后端程序會自動獲取相應(yīng)的模型數(shù)據(jù)完成下月補貨量預(yù)測，并通過預(yù)測算法模型，及時捕獲sku全生命周期的趨勢變化，讓庫存周轉(zhuǎn)率維持在一定范圍之內(nèi)，使智能預(yù)測、精準(zhǔn)補貨變得更簡單便捷!
如此神奇的系統(tǒng)，好奇背后都有哪些模塊組成嗎?就讓小編為大家一探究竟!
數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊
基于電商系統(tǒng)的原始訂單明細(xì)、發(fā)貨和庫存等維表數(shù)據(jù)，加工處理生成店鋪和sku粒度的每日匯總信息(銷量、出庫量、庫存量，平均售價等)。
預(yù)測計劃配置模塊
用戶在智能補貨系統(tǒng)中的“預(yù)測計劃”頁面選擇“新增”預(yù)測計劃，即可進入相應(yīng)的配置頁面，填入“預(yù)測計劃名稱”，勾選該計劃涉及的“店鋪名稱”等信息完成配置，這樣預(yù)測計劃表中會生成一條關(guān)于新增預(yù)測計劃的記錄，該模塊主要記錄了該預(yù)測計劃的ID、目標(biāo)店鋪ID列表、生效狀態(tài)等信息。
數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊
利用預(yù)測配置表，得到所有有效狀態(tài)的預(yù)測計劃對應(yīng)的候選店鋪及其sku的相關(guān)數(shù)據(jù)(銷量、出庫量、庫存量，平均售價等)，進一步生成每個預(yù)測計劃的sku周期(比如10天為一個周期)匯總數(shù)據(jù)，最終得到各預(yù)測計劃各sku的時序結(jié)構(gòu)樣本數(shù)據(jù)集。
銷量預(yù)測模塊
將預(yù)測計劃的sku樣本數(shù)據(jù)集和促銷信息(時間和規(guī)模)輸入到時序分解模型，并結(jié)合自定義移動平均算法，得到該預(yù)測計劃中各sku在下一周期(比如未來10天)的銷量、銷售額等指標(biāo)。
補貨量預(yù)測模塊
根據(jù)銷量預(yù)測結(jié)果、當(dāng)前庫存情況和上一周期庫存周轉(zhuǎn)率等信息，計算得到各預(yù)測計劃中各sku在下一周期的預(yù)測補貨量。
前端展示模塊
最后可以在展示模塊，看到上述各階段輸出的相關(guān)預(yù)測指標(biāo)，包括：銷量、銷售額、補貨量、庫存周轉(zhuǎn)率等，用戶能夠更直觀的掌握整體或各sku的相關(guān)指標(biāo)信息，同時也能通過后驗統(tǒng)計的庫存周轉(zhuǎn)率結(jié)果，對先驗各預(yù)測指標(biāo)的準(zhǔn)確性進行驗證。
現(xiàn)如今的消費環(huán)境下，需要提升核心競爭力的不僅僅是門店，包含流程效率、品牌在內(nèi)，只有均衡提升核心競爭力，才能夠在新興的零售模式下創(chuàng)造更高的業(yè)績。平臺化的補貨部署只是提升核心競爭力的第一步，通過不斷的技術(shù)升級和算法優(yōu)化能夠幫助品牌在未來的市場競爭中占據(jù)主導(dǎo)地位。
關(guān)于惟客數(shù)據(jù)：WakeData惟客數(shù)據(jù)是一家以大數(shù)據(jù)和AI人工智能為核心的數(shù)字化客戶經(jīng)營服務(wù)商，率先提出數(shù)字連接、數(shù)據(jù)智能、數(shù)字運營的數(shù)字化升級實踐路徑。面向地產(chǎn)、家居、汽車和泛零售等線下行業(yè)提供「惟客云」數(shù)字化客戶經(jīng)營系統(tǒng)，以客戶為中心、以數(shù)據(jù)驅(qū)動，助力企業(yè)提升客戶服務(wù)體驗和經(jīng)營效率。喚醒數(shù)據(jù)，讓客戶經(jīng)營更簡單。
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