人工智能预测分析：如何优化您的电子商务库存

了解人工智能如何帮助您预测产品需求并有效管理仓库。

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关于作者：Lorenzo Bortolotto，Alpenite

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什么是预测分析？为什么它对您的电子商务很重要？

预测分析是利用数据挖掘、统计和人工智能技术来 分析历史和当前数据 和 预测客户、市场和流程的未来行为对于电子商务企业来说，预测分析可以成为优化库存管理的宝贵工具， 确定库存产品的数量和类型以满足需求.

最优库存 最大限度地降低仓储和采购成本，避免缺货和库存过剩， 和 最大化销售额和利润.

预测分析如何用于库存管理

预测分析依赖于机器学习算法，该算法从过去和现在的数据中学习，从而对需求的各个方面进行预测，例如销量、季节性、细分市场、价格敏感度和促销活动。这些预测可用于根据销售概率、采购成本、利润率、交货时间、到期日等因素计算每种产品的最佳库存水平。此外，预测分析还可以帮助 确定最赚钱的产品、新兴趋势、交叉销售和追加销售机会，以及 最有效的定价和营销策略.

预测分析对电子商务的优势

预测分析可以为您的电子商务带来许多优势，包括：

1. 降低库存管理成本 避免浪费、损失、损坏和过时。
2. 增加销售额和利润 通过在合适的时间以合适的价格提供合适的产品。
3. 提高客户满意度 并通过确保所需产品的供应和快速交货来提高客户忠诚度。
4. 根据可靠和最新的数据优化战略决策。

在电子商务中实施预测分析

要在电子商务中实施预测分析，您需要：

1. 有一个 电子商务平台，可让您收集和整合来自各种来源的数据 例如网站、社交媒体、客户反馈、供应商、竞争对手等。
2. 使用预测分析解决方案 满足您的需求、预算和专业水平。您可以选择云、本地或混合解决方案，以及现成或定制的解决方案。
3. 定义预测分析的目标和指标、监控结果和性能。
4. 测试并验证预测 通过将它们与真实数据和客户期望进行比较。
5. 根据预测采取行动 通过调整库存管理、定价和营销策略。

此外，在预测分析项目中拥有经验丰富的合作伙伴通常是一种竞争优势。 合作伙伴可以提供合格且个性化的咨询在每个项目阶段为客户提供支持——从定义问题和目标到 选择最合适的解决方案 实施和维护，确保质量、安全和有效性。

预测分析需要 持续模型验证 确保模型保持更新，与现实保持一致，并符合业务目标。专门的团队可以监控模型性能，检测异常或偏差，并进行必要的调整以优化结果。

最后，合作伙伴可以通过培训、协助和知识转移提供管理和使用预测分析解决方案所需的技能，使客户能够独立进行系统管理，从而充分利用预测分析的潜力来服务于他们的业务。

真实用例示例

现在，让我们介绍一下 Modayola 的使用案例，这是一个提供高品质服装和配饰的多品牌在线平台。

在描述 Modayola 的优势和成果之前，必须注意的是，Modayola 是一个虚构的名称，用于保护公司的隐私，并签订了保密协议 (NDA) 来保护从预测分析投资中获得的竞争优势。

莫达约拉面临 管理包含数千种产品的广泛而多样化的目录的挑战 来自不同供应商的产品。此外，它还必须考虑客户不断变化且多样化的购买偏好和行为。

为了应对这一挑战，Modayola 转向 阿尔卑斯山，一家位于 阿森纳利亚集团 Alpenite 专注于人工智能在电商领域的应用。Alpenite 为 Fashionista 打造的方案是创建一个与电商和公司 ERP 系统集成的预测系统，利用人工智能预测每种产品的供需情况。 简化来自不同供应商的采购流程.

该项目分几个阶段展开。

1. 最初，Alpenite 研究了该流程并收集和分析了 Modayola 与销售、库存、成本、供应商、客户、反馈和营销活动相关的历史和当前数据。
2. 接下来，Alpenite 使用机器学习和深度学习技术构建和训练预测模型，为 Fashionista 业务的各个方面生成准确可靠的预测。
3. 最后，Alpenite 将预测模型集成到 Modayola 的 ERP 中，创建交互式仪表板和自动警报，以促进决策和行动。

预测分析为 Modayola 带来了显著的效益。第一年后，在线收入增加了约 20%，利润率则提升了 10%。Modayola 不仅减少了浪费和过剩库存，优化了与供应商的合作，还更准确地响应了客户需求。

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