DP需求计划-悠桦林

为什么要制定需求计划

工厂需求计划

高质量业务数据缺失
数据源单一，管理分散，无法构建有效的数据关联
数据噪音大，噪点多，影响预测方法和结果
缺失深度数据挖掘

运营挑战

SKU越来越丰富，大量的长尾商品，导致管理负担重、难度大
需求受外部因素影响：

销售机会转瞬即逝

识别因缺货错失的销售机会
需求预测中还原缺货影响
如何合理补货确保：

人工决策挑战

无法利用多维数据
决策质量波动大，难以量化
员工流动性高，优秀员工的经验无法积累

DP——更智能的需求预测方式

人工智能可以考虑的维度和因子远远超过个人和团队之和，并能持续学习和迭代

预测流程模型

1 数据导入与治理

基于统计学和大数据分析技术智能识别异常及特征数据，自动去重、剔除、插补和平滑异常值，识别受限销售时段。

历史销售订单

商圈地理信息

商品生命周期

消费者画像

品类特性

天气气候

新品上市计划

节假日历

促销活动事件

异常销量

2 特征构建与切片分析

输入治理后的数据，自动分析哪些影响因子与销量有正向关联，通过机器学习、深度学习、神经网络等人工智能技术，智能构建特征量。

3 多级混合模型预测与融合

综合使用时间序列、机器学习、深度学习等各领域的前沿算法，迭代训练样本数据，针对不同类型的商品，可学习出最合适的模型融合方式。

4 预测偏差修正与模型调优

结合系统内置多种算法，智能计算预测准确率和预测偏差率，得到特定周期特定维度下偏差度最小的模型及对应参数设置。

获取最新销售数据

预测准确率
Bias MAPE

预测修正
T+1

预测监控

模型持续调优

产品优势

悠桦林需求计划产品有机融合算法和人工经验，在流程上发挥各自长处，提高预测准确性。

算法优势

挖掘规律：机器学习、数据挖掘等算法能够有效挖掘高维数据背后隐藏的规律，识别对销量有重要影响的因素组合
自动适应：自动适应不同产品、渠道、时间段内的销量规律

人工经验优势

灵活应对：掌握更多的非标信息，如局部突发事件等
人工识别：更好地识别数据噪点

预测产品价值

需求预测产品和解决方案能够给客户带来的价值

预测准确率提升

和传统预测方法相比，核心商品的预测准确率预计提升13%左右，所有商品的预测准确率预计提升11%左右

预测人工投入节省

通过模型的自动参数调整功能，减少预测部门的人工投入，大幅降低预测成本

预测稳定性提升

机器学习算法预测的效果更加稳定，和传统人工预测相比，稳定性持续提升

预测维度自定义

时间维度可自定义，更符合实际使用场景

需求计划DP

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