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● 1、某食品快消企业,因为竞争激烈,产品销量波动较大,导致生产,采购等环节被动响应,盈利能力下降。 ● 2、公司希望学习国际化公司的方法,通过引入预测分析工具。 ● 3、解决销量预测问题。 ● 4、实现库存优化,及供应链优化。
● 1、帮助客户对产品数据进行整理,以产品的销存相关数据作为预测依据,取月销量的对数作为目标变量。 ● 2、回溯观察日期前的数据特征,衍生出新的特征,并从中挖掘出预测规律,例如:月度季度指数,同期销量占比等。 ● 3、根据业务的时限需求与品类分类,建立按月滚动的不同品类的多个模型。
● 1、每年直接减少的无效库存超过35%,客户根据预测销量可以提前展开营销方案策划和部署。 ● 2、针对销量预测的结果,对比产品当前库存,营销部门提前评估产品库存风险,提前而非到季末再展开促销活动,减少了库存消化成本的同时又提前回笼了资金。
● 1、已有大量门店如专卖店、专柜等,但不清楚哪些门店的因素影响开店成功。 ● 2、开新店选址决策过程复杂繁琐,没有可量化的评分标准,主要依赖专家经验。 ● 3、想分析线下优秀门店成功因素并将其量化,应用于新店选址中。
● 将门店分为商场专柜和独立专卖店,细化各自的特征,如面积大小,所属商圈,周边停车场数量等,汇总约60多个特征。 ● 根据转卖店和专柜的特征,分别建立门店选址模型,寻找影响开店成功的因素,并得到各因素与成功概率之间的量化关系。 ● 将选址模型应用于新店选址中,将候选店中的特征输入,即可迅速得出开店成功率,辅助新店选址和装修。
● 通过模型,帮助客户在若干候选店中迅速选出最优店面,并排除某些高风险店面。 ● 同时模型发现影响新店成功的若干装修细节和空间设计,为客户确定新店装修方案提供了参考。 ● 运用选址模型后,新店盈利面较以往上升10%。
● 助力企业科技赋能、合规运营
● 将人工智能建模工作效率提升30~40倍
● 客户业务系统不做任何改变就能实现智能化
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