零售需求预测中的机器学习已经改变了零售行业。在需求预测中使用机器学习的主要目的是准确预测产品和服务的未来需求，以便可以相应地设计和重新设计产品。它是独特的零售 IT 解决方案 之一，可减少产品浪费，同时缓解库存问题。此外，它还可以加速数据处理、消除缺货情况、提供准确的预测并加快非结构化数据分析的过程。




机器学习需求预测的原则是什么？



ML 技术原理基于机器学习预测。ML 支持的软件首先了解业务的需求模式，然后使用其自学习功能对未来目标进行预测。该软件生成的预测对用户和公司都有好处。



现在让我们了解零售需求预测如何使用机器学习来提高客户满意度和业务增长。



需求预测自动化

在需求预测中实施机器学习解决方案可使整个过程自动化。预测需求是一个耗时且乏味的过程，涉及多个人。在传统的需求预测方法中，人为错误的可能性很高。即使是最轻微的错误，也可能给零售企业主带来品牌价值和金钱的巨大损失。



需求预测和机器学习的结合使零售商能够节省资源和时间。此外，零售中的机器学习可提供准确的结果，同时无需人工协助或专家。



计划库存的最佳准确性



准确性是零售需求规划中预测的关键因素之一。企业需要使用具有准确性保证的经过验证的预测方法。预测准确性至关重要，因为它可以帮助高管确定其产品和服务在市场上的需求价值。最轻微的不准确可能会破坏整个过程。



先进的机器学习算法和需求预测共同使库存管理中涉及的任务自动化。它使零售商免于管理库存的麻烦。库存根据用户兴趣、要求和利润值进行分类。这是在需求预测中实施 ML 解决方案的主要原因之一。

增强业务和客户关系



这是在零售中使用机器学习的另一个显着好处。如前所述，机器学习可以提前准确预测和预测用户的需求。该方案消除了旧产品销售或缺货等情况。预测和预测可用于了解客户未来的偏好。它有助于加强品牌与客户之间的关系，因为企业将提供趋势产品/服务。



提高企业的盈利能力



在需求预测中使用机器有助于零售企业提高盈利能力。定制的 ML 解决方案通过预测产品销售的理想时间来自动化需求预测并降低运营成本。最终，这些公司可以确保优化和更好的业务运营。此外，它还可以帮助他们节省大量资金，否则这些资金将用于招聘人才和补偿损失。



有效的销售和广告活动



需求预测和机器学习一起可以有效地处理销售和营销活动。先进的机器学习软件有助于分析营销趋势。此外，它还可以预测未来的需求和市场状况。因此，零售企业可以确定需要对其产品和服务进行哪些改进才能满足客户的需求。

使用这些关键信息，企业可以节省成本和时间，并增加销售额和潜在客户，这在传统方法中是很难做到的。因此，在零售预测中实施机器学习除了获得未来需求外，还提供了无数好处。



机器学习更容易适应变化



ML 需求预测可以感知预测并根据可用数据更新程序。换句话说，可以根据库存、仓库等数据的变化每周或每天更新预测。程序使用最近的实际数据重新生成并运行新的预测。最新估计的指标和准确性也可以使用基本预测来计算。可以与更新的和旧的结果进行比较，从而使高管能够审查绩效、需求和因素。



结束语

机器学习不仅限于销售和需求预测。它简化了对未来趋势、客户参与、营销活动、品牌发展、财务风险、资源使用等的预测。这种未来技术工具的潜力取决于零售企业所有者如何利用这一优势。
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