التحليل التنبئي باستخدام الذكاء الاصطناعي: كيفية تحسين مخزون التجارة الإلكترونية الخاص بك

اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في التنبؤ بطلب المنتج وإدارة مستودعاتك بكفاءة.

---

نبذة عن المؤلف: لورينزو بورتولوتو، ألبينيتي

---

ما هو التحليل التنبئي ولماذا هو مهم للتجارة الإلكترونية الخاصة بك؟

التحليل التنبئي هو استخدام تقنيات استخراج البيانات والإحصاء والذكاء الاصطناعي تحليل البيانات التاريخية والحالية و التنبؤ بالسلوك المستقبلي للعملاء والأسواق والعملياتبالنسبة لأعمال التجارة الإلكترونية، يمكن أن يكون التحليل التنبئي أداة قيمة لتحسين إدارة المخزون، تحديد كمية وأنواع المنتجات التي يجب تخزينها لتلبية الطلب.

المخزون الأمثل يقلل من تكاليف التخزين والشراء، ويتجنب نفاد المخزون والمخزون الزائد، و يزيد من المبيعات والأرباح.

كيف يعمل التحليل التنبئي لإدارة المخزون

يعتمد التحليل التنبئي على خوارزميات التعلم الآلي التي تتعلم من البيانات السابقة والحالية لتوليد توقعات حول جوانب مختلفة من الطلب، مثل الحجم والموسمية والتجزئة وحساسية الأسعار والعروض الترويجية. يمكن استخدام هذه التوقعات لحساب مستوى المخزون الأمثل لكل منتج بناءً على عوامل مثل احتمال البيع وتكلفة الشراء وهامش الربح ووقت التسليم وتاريخ انتهاء الصلاحية وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد التحليل التنبئي تحديد المنتجات الأكثر ربحية، والاتجاهات الناشئة، وفرص البيع المتبادل والبيع الإضافي، و أكثر استراتيجيات التسعير والتسويق فعالية.

مزايا التحليل التنبئي للتجارة الإلكترونية

يمكن أن يجلب التحليل التنبئي العديد من المزايا للتجارة الإلكترونية الخاصة بك، بما في ذلك:

1. تقليل تكاليف إدارة المخزون من خلال تجنب الهدر والخسائر والأضرار والتقادم.
2. زيادة المبيعات والأرباح من خلال تقديم المنتجات المناسبة في الوقت والسعر المناسبين.
3. تحسين رضا العملاء والولاء من خلال ضمان توفر المنتجات المطلوبة والتسليم السريع.
4. تحسين القرارات الإستراتيجية بناءً على بيانات موثوقة وحديثة.

تنفيذ التحليل التنبئي في التجارة الإلكترونية

لتنفيذ التحليل التنبئي في التجارة الإلكترونية الخاصة بك، تحتاج إلى:

1. هل لديك منصة التجارة الإلكترونية التي تسمح لك بجمع البيانات ودمجها من مصادر مختلفة مثل الموقع الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي، وردود أفعال العملاء، والموردين، والمنافسين، وما إلى ذلك.
2. استخدم حل التحليل التنبئي التي تناسب احتياجاتك وميزانيتك ومستوى خبرتك. اختر من بين الحلول السحابية أو المحلية أو الهجينة، والحلول الجاهزة أو المخصصة.
3. تحديد الأهداف والمقاييس للتحليل التنبئي, مراقبة النتائج والأداء.
4. اختبار وإثبات صحة التوقعات من خلال مقارنتها بالبيانات الحقيقية وتوقعات العملاء.
5. التصرف بناء على التوقعات من خلال تكييف إدارة المخزون، والتسعير، واستراتيجيات التسويق.

علاوة على ذلك، فإن وجود شريك ذي خبرة في مشاريع التحليل التنبئي غالبًا ما يكون ميزة تنافسية. يمكن للشريك أن يقدم استشارات مؤهلة وشخصيةدعم العميل في كل مرحلة من مراحل المشروع - من تحديد المشكلة والأهداف إلى اختيار الحلول الأكثر ملاءمة للتنفيذ والصيانة وضمان الجودة والأمان والفعالية.

يتطلب التحليل التنبئي التحقق المستمر من النموذج لضمان تحديثها وتوافقها مع الواقع وتوافقها مع أهداف العمل. يمكن لفريق متخصص مراقبة أداء النموذج واكتشاف الشذوذ أو الانحرافات وإجراء التعديلات اللازمة لتحسين النتائج.

وأخيرًا، يمكن للشريك توفير المهارات اللازمة لإدارة واستخدام حل التحليل التنبئي من خلال التدريب والمساعدة ونقل المعرفة، مما يجعل العميل مستقلاً في إدارة النظام للاستفادة الكاملة من إمكانات التحليل التنبئي لأعماله.

مثال على حالة استخدام حقيقية

الآن، دعونا نقدم حالة استخدام Modayola، وهي منصة عبر الإنترنت متعددة العلامات التجارية تقدم ملابس وإكسسوارات عالية الجودة.

قبل وصف فوائد ونتائج Modayola، من الضروري ملاحظة أن Modayola هو اسم خيالي يستخدم للحفاظ على خصوصية الشركة، مع وجود اتفاقية عدم إفشاء (NDA) لحماية الميزة التنافسية المستمدة من الاستثمار في التحليل التنبئي.

واجه مودايولا تحدي إدارة كتالوج واسع ومتنوع يحتوي على آلاف المنتجات من موردين مختلفين. بالإضافة إلى ذلك، كان عليها أن تأخذ في الاعتبار تفضيلات وسلوكيات الشراء المتغيرة والمتنوعة باستمرار لعملائها.

ولمعالجة هذا التحدي، لجأت مودايولا إلى الألبينيت، وهي شركة ضمن مجموعة ارسناليا متخصصة في الذكاء الاصطناعي المطبق على قطاع التجارة الإلكترونية. كانت فكرة Alpenite لـ Fashionista هي إنشاء نظام تنبؤي متكامل مع التجارة الإلكترونية ونظام تخطيط موارد المؤسسات الخاص بالشركة، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب والعرض لكل منتج، تبسيط عملية الشراء من الموردين المختلفين.

تم تنفيذ المشروع على عدة مراحل.

1. في البداية، قامت شركة Alpenite بدراسة العملية وجمع وتحليل بيانات Modayola التاريخية والحالية المتعلقة بالمبيعات والمخزون والتكاليف والموردين والعملاء وردود الفعل والحملات التسويقية.
2. بعد ذلك، قامت Alpenite ببناء وتدريب نماذج تنبؤية باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لتوليد توقعات دقيقة وموثوقة لمختلف جوانب أعمال Fashionista.
3. وأخيرًا، قامت شركة Alpenite بدمج النماذج التنبؤية في نظام تخطيط موارد المؤسسات الخاص بشركة Modayola، مما أدى إلى إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وتنبيهات تلقائية لتسهيل اتخاذ القرار والعمل.

لقد جلب التحليل التنبئي فوائد كبيرة لشركة Modayola. فبعد العام الأول، زادت الإيرادات عبر الإنترنت بنحو 20%، في حين زاد هامش الربح بنحو 10%. وتمكنت الشركة من تقليل الهدر والمخزون الزائد، وتحسين التعاون مع الموردين، والاستجابة بشكل أكثر دقة لاحتياجات العملاء.

---