Προγνωστική ανάλυση με AI: Πώς να βελτιστοποιήσετε το απόθεμά σας στο ηλεκτρονικό εμπόριο

Ανακαλύψτε πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να προβλέψετε τη ζήτηση προϊόντων και να διαχειριστείτε αποτελεσματικά την αποθήκη σας.

---

Σχετικά με τον συγγραφέα: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

---

Τι είναι η προγνωστική ανάλυση και γιατί είναι σημαντική για το ηλεκτρονικό σας εμπόριο;

Η προγνωστική ανάλυση είναι η χρήση τεχνικών εξόρυξης δεδομένων, στατιστικών και τεχνητής νοημοσύνης αναλύει ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα και προβλέπουν τη μελλοντική συμπεριφορά των πελατών, των αγορών και των διαδικασιών. Για μια επιχείρηση ηλεκτρονικού εμπορίου, η προγνωστική ανάλυση μπορεί να είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης αποθεμάτων, τον καθορισμό της ποσότητας και των τύπων προϊόντων προς απόθεμα για την κάλυψη της ζήτησης.

Βέλτιστο απόθεμα ελαχιστοποιεί το κόστος αποθήκευσης και προμήθειας, αποφεύγει τα αποθέματα και το υπερβολικό απόθεμα, και μεγιστοποιεί τις πωλήσεις και τα κέρδη.

Πώς λειτουργεί η προγνωστική ανάλυση για τη διαχείριση αποθεμάτων

Η προγνωστική ανάλυση βασίζεται σε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που μαθαίνουν από δεδομένα του παρελθόντος και του παρόντος για τη δημιουργία προβλέψεων σχετικά με διάφορες πτυχές της ζήτησης, όπως ο όγκος, η εποχικότητα, η τμηματοποίηση, η ευαισθησία τιμών και οι προσφορές. Αυτές οι προβλέψεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον υπολογισμό του βέλτιστου επιπέδου αποθέματος για κάθε προϊόν με βάση παράγοντες όπως η πιθανότητα πώλησης, το κόστος αγοράς, το περιθώριο κέρδους, ο χρόνος παράδοσης, η ημερομηνία λήξης κ.λπ. Επιπλέον, η προγνωστική ανάλυση μπορεί να βοηθήσει εντοπίστε τα πιο κερδοφόρα προϊόντα, τις αναδυόμενες τάσεις, τις ευκαιρίες cross-selling και up-selling, και το αποτελεσματικότερες στρατηγικές τιμολόγησης και μάρκετινγκ.

Πλεονεκτήματα της προγνωστικής ανάλυσης για το ηλεκτρονικό σας εμπόριο

Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να αποφέρει πολλά πλεονεκτήματα στο ηλεκτρονικό σας εμπόριο, όπως:

1. Μείωση του κόστους διαχείρισης αποθεμάτων αποφεύγοντας τα απόβλητα, τις απώλειες, τις ζημιές και την απαξίωση.
2. Αύξηση πωλήσεων και κερδών προσφέροντας τα σωστά προϊόντα στον κατάλληλο χρόνο και τιμή.
3. Βελτίωση της ικανοποίησης των πελατών και πίστη διασφαλίζοντας τη διαθεσιμότητα των επιθυμητών προϊόντων και τις γρήγορες παραδόσεις.
4. Βελτιστοποίηση στρατηγικών αποφάσεων με βάση αξιόπιστα και ενημερωμένα δεδομένα.

Εφαρμογή Προγνωστικής Ανάλυσης στο ηλεκτρονικό σας εμπόριο

Για να εφαρμόσετε προγνωστική ανάλυση στο ηλεκτρονικό σας εμπόριο, πρέπει:

1. Έχετε ένα Πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου που σας επιτρέπει να συλλέγετε και να ενσωματώνετε δεδομένα από διάφορες πηγές όπως ο ιστότοπος, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τα σχόλια πελατών, οι προμηθευτές, οι ανταγωνιστές κ.λπ.
2. Χρησιμοποιήστε μια λύση προγνωστικής ανάλυσης που ταιριάζει στις ανάγκες, τον προϋπολογισμό και το επίπεδο εξειδίκευσής σας. Επιλέξτε από cloud, on-premise ή υβριδικές λύσεις και έτοιμες ή προσαρμοσμένες λύσεις.
3. Καθορίστε στόχους και μετρήσεις για προγνωστική ανάλυση, παρακολούθηση αποτελεσμάτων και απόδοσης.
4. Δοκιμή και επικύρωση προβλέψεων συγκρίνοντάς τα με πραγματικά δεδομένα και προσδοκίες πελατών.
5. Δράσε με βάση προβλέψεις με την προσαρμογή των στρατηγικών διαχείρισης αποθεμάτων, τιμολόγησης και μάρκετινγκ.

Επιπλέον, η ύπαρξη ενός έμπειρου συνεργάτη σε έργα προγνωστικής ανάλυσης αποτελεί συχνά ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Τέτοιος ένας συνεργάτης μπορεί να προσφέρει εξειδικευμένες και εξατομικευμένες συμβουλές, υποστηρίζοντας τον πελάτη σε κάθε φάση του έργου—από τον καθορισμό του προβλήματος και των στόχων μέχρι επιλέγοντας τις καταλληλότερες λύσεις για την υλοποίηση και τη συντήρηση, διασφαλίζοντας την ποιότητα, την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα.

Απαιτεί προγνωστική ανάλυση συνεχής επαλήθευση μοντέλου για να διασφαλιστεί ότι είναι ενημερωμένα, ευθυγραμμισμένα με την πραγματικότητα και σύμφωνα με τους επιχειρηματικούς στόχους. Μια ειδική ομάδα μπορεί να παρακολουθεί την απόδοση του μοντέλου, να ανιχνεύει ανωμαλίες ή αποκλίσεις και να κάνει τις απαραίτητες προσαρμογές για τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων.

Τέλος, ένας συνεργάτης μπορεί να παρέχει τις απαραίτητες δεξιότητες για τη διαχείριση και τη χρήση της λύσης προγνωστικής ανάλυσης μέσω εκπαίδευσης, βοήθειας και μεταφοράς γνώσεων, καθιστώντας τον πελάτη ανεξάρτητο στη διαχείριση συστήματος για να εκμεταλλευτεί πλήρως τις δυνατότητες προγνωστικής ανάλυσης για την επιχείρησή του.

Ένα πραγματικό παράδειγμα χρήσης

Τώρα, ας παρουσιάσουμε την περίπτωση χρήσης της Modayola, μιας διαδικτυακής πλατφόρμας πολλαπλών επωνυμιών που προσφέρει ρούχα και αξεσουάρ υψηλής ποιότητας.

Πριν περιγράψουμε τα οφέλη και τα αποτελέσματα της Modayola, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το Modayola είναι ένα φανταστικό όνομα που χρησιμοποιείται για τη διατήρηση του απορρήτου της εταιρείας, με μια συμφωνία μη αποκάλυψης (NDA) για την προστασία του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος που προκύπτει από την επένδυση στην προγνωστική ανάλυση.

Ο Modayola αντιμετώπισε το πρόκληση της διαχείρισης ενός εκτεταμένου και διαφορετικού καταλόγου με χιλιάδες προϊόντα από διάφορους προμηθευτές. Επιπλέον, έπρεπε να λάβει υπόψη τις διαρκώς μεταβαλλόμενες και ετερογενείς αγοραστικές προτιμήσεις και συμπεριφορές των πελατών της.

Για να αντιμετωπίσει αυτή την πρόκληση, ο Modayola στράφηκε στο Αλπενίτης, μια εταιρεία εντός του Όμιλος Arsenalia που ειδικεύεται στην τεχνητή νοημοσύνη που εφαρμόζεται στον τομέα του ηλεκτρονικού εμπορίου. Η ιδέα του Alpenite για το Fashionista ήταν να δημιουργήσει ένα σύστημα πρόβλεψης ενσωματωμένο με το ηλεκτρονικό εμπόριο και το ERP της εταιρείας, χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψει τη ζήτηση και την προσφορά για κάθε προϊόν. εξορθολογισμός της διαδικασίας αγορών από διάφορους προμηθευτές.

Το έργο εκτυλίχθηκε σε διάφορες φάσεις.

1. Αρχικά, η Alpenite μελέτησε τη διαδικασία και συνέλεξε και ανέλυσε τα ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα της Modayola σχετικά με τις πωλήσεις, το απόθεμα, το κόστος, τους προμηθευτές, τους πελάτες, τα σχόλια και τις καμπάνιες μάρκετινγκ.
2. Στη συνέχεια, η Alpenite κατασκεύασε και εκπαίδευσε μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για να δημιουργήσει ακριβείς και αξιόπιστες προβλέψεις για διάφορες πτυχές της επιχείρησης της Fashionista.
3. Τέλος, η Alpenite ενσωμάτωσε τα μοντέλα πρόβλεψης στο ERP της Modayola, δημιουργώντας διαδραστικούς πίνακες εργαλείων και αυτόματες ειδοποιήσεις για τη διευκόλυνση της λήψης αποφάσεων και της δράσης.

Η προγνωστική ανάλυση έφερε σημαντικά οφέλη στη Modayola. Μετά το πρώτο έτος, τα διαδικτυακά έσοδα αυξήθηκαν κατά περίπου 20%, ενώ το περιθώριο κέρδους αυξήθηκε κατά 10%. Κατάφερε να μειώσει τα απόβλητα και το υπερβολικό απόθεμα, να βελτιστοποιήσει τη συνεργασία με τους προμηθευτές και επίσης να ανταποκριθεί με μεγαλύτερη ακρίβεια στις ανάγκες των πελατών.

---