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:
  • 促销
  • 竞品促销
  • 节假日、大型事件、天气等
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:
  • 畅销品不断货
  • 一般商品库存不积压
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

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

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

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

预测维度自定义

时间维度可自定义,更符合实际使用场景

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