不管是傳統(tǒng)零售還是新零售，需求預測永遠都是一個意義重大且極具挑戰(zhàn)性的問題。一方面，如果能準確預測出未來的需求，那么它將作為最可靠的依據，幫助公司精準決策;另一方面，未來的需求受到很多不確定因素的影響，導致準確的需求預測就像窺探“天機”一樣困難。
傳統(tǒng)采購人員主要依賴自身的“專家經驗”執(zhí)行補貨操作，這種純粹憑個人經驗和感覺的預測方式往往只能關注一些銷量靠前的少量商品做精細化的補貨計劃。另外，由于人的精力有限、決策依據信息不全、無法及時捕獲市場趨勢變化等客觀因素，會導致商品補貨預測不夠準確，最終出現經常性缺貨、堆積的現象。
這種典型現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，采購少了會出現缺貨而失去賺錢的機會，這里面的學問很大，與庫存預測優(yōu)化極其相似。
●如何提高預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測?
針對上述需求，結合客戶業(yè)務流程和數據狀況，惟客數據研發(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，使得完全通過數據驅動的需求預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率為20的需求等。
惟客數據智能補貨系統(tǒng)，商家只需要圈選需要預測的店鋪，系統(tǒng)后端程序會自動獲取相應的模型數據完成下月補貨量預測，并通過預測算法模型，及時捕獲sku全生命周期的趨勢變化，讓庫存周轉率維持在一定范圍之內，使智能預測、精準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!
數據采集與預處理模塊
基于電商系統(tǒng)的原始訂單明細、發(fā)貨和庫存等維表數據，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)。
預測計劃配置模塊
用戶在智能補貨系統(tǒng)中的“預測計劃”頁面選擇“新增”預測計劃，即可進入相應的配置頁面，填入“預測計劃名稱”，勾選該計劃涉及的“店鋪名稱”等信息完成配置，這樣預測計劃表中會生成一條關于新增預測計劃的記錄，該模塊主要記錄了該預測計劃的ID、目標店鋪ID列表、生效狀態(tài)等信息。
數據采集與預處理模塊
利用預測配置表，得到所有有效狀態(tài)的預測計劃對應的候選店鋪及其sku的相關數據(銷量、出庫量、庫存量，平均售價等)，進一步生成每個預測計劃的sku周期(比如10天為一個周期)匯總數據，最終得到各預測計劃各sku的時序結構樣本數據集。
銷量預測模塊
將預測計劃的sku樣本數據集和促銷信息(時間和規(guī)模)輸入到時序分解模型，并結合自定義移動平均算法，得到該預測計劃中各sku在下一周期(比如未來10天)的銷量、銷售額等指標。
補貨量預測模塊
根據銷量預測結果、當前庫存情況和上一周期庫存周轉率等信息，計算得到各預測計劃中各sku在下一周期的預測補貨量。
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預測指標，包括：銷量、銷售額、補貨量、庫存周轉率等，用戶能夠更直觀的掌握整體或各sku的相關指標信息，同時也能通過后驗統(tǒng)計的庫存周轉率結果，對先驗各預測指標的準確性進行驗證。
現如今的消費環(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，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主導地位。
關于惟客數據：WakeData惟客數據是一家以大數據和AI人工智能為核心的數字化客戶經營服務商，率先提出數字連接、數據智能、數字運營的數字化升級實踐路徑。面向地產、家居、汽車和泛零售等線下行業(yè)提供「惟客云」數字化客戶經營系統(tǒng)，以客戶為中心、以數據驅動，助力企業(yè)提升客戶服務體驗和經營效率。喚醒數據，讓客戶經營更簡單。
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