AI拉动业务增加，需求预测排第一

上一篇咱们给你们介绍了人工智能中的预测技术在商业企业中的应用逻辑，以及项目落地中如何作到“数据——预测——决策——反馈”的完整决策闭环。

AI干货系列一：为何说基于机器学习的AI预测更智能？

观远数据深耕零售行业AI+BI智能分析多年，积累了大量行业数据应用经验。这一篇，咱们就来给你们讲讲零售行业在AI预测方面的需求、方法、应用场景以及如何实现价值变现。

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什么是需求预测？

在AI与零售高级分析的结合中，最显著的应用是需求预测。今年年初，BCG与谷歌公司携手开展了一项研究，结果显示，经过大规模使用人工智能和高级分析，消费品公司能够实现超过10％的营收增加。其中，需求预测对拉动企业业务增加的重要性排在了第一。

借助需求预测，企业能够从这些数
借助需求预测，企业能够从这些数据中得到可行的商业洞察，好比预测新产品的需求水平、营销活动的效果以及新消费趋势的萌芽。而它带给顾客最直观的感觉，也许就是我可否买到我想要的商品。假如没有恰当的需求预测流程，几乎不可能保证门店在任意时刻都有恰当的库存可供销售。

· 库存太多，意味着大量的库存金额浪费，资金成本显著提高。而对于一些售卖期限有严格要求的商品，好比鲜食、应季服装，高库存更是意味着直接的经济损失。

· 库存不够，则会致使产品脱销，一方面无法作到销售额最大化，另外一方面还会由于消费者需求没法知足，转而去竞争对手那边购买商品，致使客户流失。

需求预测，就是使用数据和洞察来预测客户在特定时间段内想要购买多少特定商品或服务的行为。一个好的需求预测算法和执行流程，将会帮助企业零售业务获得稳定、快速的可持续发展。

而“好”的需求预测，则是综合利用内部数据、外部数据和行业经验，结合先进的预测算法，给出知足高准确度要求的需求预测结果；此外，咱们还要求算法可以根据实际的业务反馈，不断迭代演进，不断提高准确度。这里说的内部数据包括历史销售数据、促销活动、广告投入、人流数据等，外部数据包括行业趋势、消费趋势、天气状况，甚至竞争对手等因素。

对于零售商来讲，您只须要关心如何更准确地完成需求预测，而不须要关注“预测是怎么完成的”。就如同咱们不须要理解汽车发动机的工做原理，而只要在发动机工做的状况下来驾驶汽车开往目的地同样，这里咱们须要思考的是更精准的预测又能带来哪些业务的提高。因此尽量的将预测准确度提升几个百分点，进而推进上下游各个环节的更高效运做，就能帮助咱们在商业实践中取得更大的成功。

需求预测的重要性

对于商业企业来讲，看一项技术或者投入对本身是否足够重要，衡量的标准必定是它对促进业务增加是否足够有用。需求预测如何促进业务增加，咱们把它归结为两个点：

· 降本提效

· 加强客户体验

降本提效

在市场竞争日益白热化的今天，各行各业野蛮爆发式增加的时代逐渐远去，精细化运营、降本提效是大势所趋，而对毛利率自己就不算很高的零售行业来讲，更是重中之重。

咱们曾经对一份超市的销售数据作过假设分析，结果发现若是对商品下降1%的成本，净利润可以上升5%~6%，这是多么诱人的数据！你会发现几乎每一个零售企业都在寻找下降成本的方法，由于这是最大化利润的最简单方法之一。

当您为零售业务实施需求预测时，能够经过如下几种方式来下降成本。

首先，经过准确的需求预测，减小不须要的库存资金占用。在保证供给的状况下，越少的现有库存带来越低的持有成本。

其次，经过需求预测来运营精益、敏捷业务。您能够根据当前销售进度与将来预测数据，来判断是否须要加大营销、广告投入，以确保及时完成销售目标，或者是否须要及时调整目标，以得到更大的业务增加。

加强客户体验

良好的客户消费体验，会带来更高的客户忠诚度与市场口碑。最显而易见的，就是避免让客户空手而归，或者推到您的竞争对手那儿买同类的商品，这是取悦客户的最有效的方法之一。

同时，另外一方面，销售预测能够用来指导人员配置，优化排班。对大多数零售企业来讲，您都不但愿宾客满堂的时候，却因为营业员配置不足，致使客户消费体验降低，遗憾流失客户吧？

需求预测方法

按预测的技术手段来分，需求预测能够分为：

· 定性预测

· 时间序列预测

· 因果模型

定性预测

定性预测是指企业根据一些定性数据预测需求。这须要预测者熟悉业务知识，具备丰富的行业经验和综合分析的能力，根据已掌握的历史资料与直观材料，运用我的的经验和分析判断能力，对事物将来的发展作出性质和程度上的判断。虽然咱们也会在必定程度上要求定性预测运用数学方法来定量的作出预测评估，但仍是易受预测者的主观因素影响。

定性预测适合于历史数据有限的企业，新店开业，新品发布（特别是市场上没有其余同类产品可参考的状况）等场景的需求预测。能适用于定性预测的算法也很是少，这更像是行业专家或咨询公司专长的领域。

时间序列预测

相比定性预测，时间序列分析是一种量化的需求预测方法，它使用更为精准的数字做为需求预测的基础，给出具备必定置信区间的量化预测值，属于定量预测的一种。它的基本原理是，一方面认可事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测事物发展的趋势；另外一方面充分考虑各种特征因子对数据表现的影响，综合给出预测结果。

序列预测适用于有大量过去销售数据的零售企业，有季节性、周期性的销售趋势的商品预测。

因果模型

因果模型考虑了可能改变预测结果的多种可控及非可控的因素，是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法。它以事物发展变化的因果关系为依据，抓住事物发展的主要矛盾与次要矛盾的相互关系，创建数学模型进行预测。

因果模型适用于具备大量指标的数据驱动零售商，按特定产品（类别或SKU）预测，多渠道、多元化客群的零售业务，与市场营销、广告活动和促销相关的预测。

需求预测是一门科学，也是一门艺术。咱们常常听到一些算法工程师自嘲预测调参是一门玄学，这其实也是从侧面反映出预测的魅力与价值。最好的预测方法，必定是综合考虑定性和定量数据、内部与外部数据、可控与不可控因素，作出一些必要的“猜想”和“假设”，再结合先进的算法和工具来实现数据的预测。

需求预测的应用场景

前面咱们或多或少地提到了一些需求预测使用的场景。这里，咱们不妨作一个简单的总结。

下降库存金额：对于库存成本较高的零售企业，经过销售预测来指导进货与库存，在保证供给的前提下，进一步下降库存金额，下降成本。

下降报废风险：对于可售时长比较短的商品（好比水果、面包、鲜食），经过精准的销售预测，来指导备货，下降报废率（并非追求零报废），节约成本。

把握销售机会：对于潜在的销售机会，好比节日、活动、天气变化等，经过销售预测来指导提早备货，充分把握销售机会，最大化销售额。

指导排产、配送：对于能够作到自产自销的零售企业来讲，准确的销售预测，还可以将预测数据倒推到生产、配送环节，指导排产、物流。

指导人员配置，优化排班：经过分时段的销售预测，来指导门店进行更为合理的数据化排班，最大化地利用人力成本，同时保障客户消费体验。

预测顾客需求：经过市场调查、专家意见等定性预测或基于市场营销活动作因果模型预测，来预测客户需求的产品与需求的量，挖掘客户消费潜力。

衡量业务：经过对门店纵向与横向的多指标的定量评估，衡量门店业务状况，给出指导建议与发展目标。

评估销售目标的进度：经过对当前累计销售额与将来销售预期的预测分析，评估销售目标的完成进度与质量。有须要的还能够及时调整销售目标，作到敏捷运营。

加强客户体验：经过进销存各个环节的预测，加强客户体验，避免各种因缺货、延迟交货、延迟发货等状况致使的客户消费体验降低的状况发生。

小结

本文给你们介绍了零售行业进行需求预测的适用场景及技术方法，以及如何经过需求预测实现价值变现。

下一篇咱们将跟你们聊一聊具体实践中，零售行业AI预测具体有哪些派别，而观远数据又是如何来帮助企业进行需求预测的。敬请关注！