数据智能服务：如何利用AI、大数据指导企业销售预测？

数字化时代，销售预测对于企业运营的指导意义非常重大！精确的销售预测，可以指导后端运营提前进行合理的资源匹配和优化，避免浪费或者出现瓶颈。目前，很多企业已经认识到，在信息不对等的情况下，大数据算法和模型能够帮助企业提供更精确的销售预测能力。以往，企业都是根据销售经验制定销售计划，或者靠门店经理、店长根据个人经验向企业要货。然而，随着数据信息量的递增，依靠人的经验效率越来越低，准确度也不高，这种低效的人工预测分析模式已经不适应市场和企业的发展。

为适应企业快速增长的预测需求，金蝶大数据平台结合人工智能，大数据机器学习技术进行智能化的销售预测，来替代前端销售和门店人工经验判断，节省大量的资源和精力转向更高价值的工作。

智能销售预测的目的：

销售预测是指对一项或者一类产品或服务的未来销量、需求量进行量化评估，主要目的包括：

•       为企业的需求计划与供应部门提供数据支撑，以精准调节供需；

•       提供多角度、细节化营销活动影响量，帮助企业的营销部门拟定营销与运营计划；

•       为企业的下游门店、加工站点提供精准的要货预测，帮助下游门店、加工站点避免多要货带来的浪费，提升库存周转率。

综合企业内外部数据源，如云星空的历史销售数据、促销活动、竞品活动、天气信息、位置信息、特殊事件以及其他的影响因素数据，构建预测模型，并利用大数据学习技术，找到最佳算法模型，输出最佳预测结果。

云星空三大智能预测应用场景

（1）门店销量预测：

针对零售行业门店商品零售场景，综合门店销售、库存等业务数据和外部相关数据，基于大数据和机器学习技术对商品的销售做预测，为门店要货、库存管理、业务运营等提供决策支撑。

   门店销售预测使用的前提是购买了星空零售模块。启用和配置数据服务后，系统根据门店历史销售情况进行预测模型运算, 运算后的预测周期内的数据结果展示在门店要货单的预测销量上。

(2) 智能要货预测：

   对于下游向上游采购中心或供应链中心要货的场景，综合销售订单、库存数据，外部相关数据等，基于大数据和机器技术，对要货场景中的商品、物料的要货数量和计划做预测，实现业务的自动化、智能化。

智能要货预测主要基于供应链系统的历史销售数据来进行预测模型的运算，启用和配置数据服务后，系统数据运算结果应用在销售订单等环节，数据结果也支持通过API方式调用，在个性化前端展示。

(3) 智能销售预测：

   依据历史销售情况，综合各类促销活动、节假日、突发事件等的影响因素，滚动预测企业未来一段时间内的商品销售趋势，通过未来商品的需求预测，以驱动和衔接生产及采购计划，协助组织各层级做出最恰当的决策。

智能预测仪表盘：提供给管理人员，从整体上分析实际销量与预测值的情况，支持按预测的不同维度展示历史销量及预测周期内的预计销量。

销量预测单：用户通过销量预测单，可以查看到系统大数据运算得到的未来预测周期内的预测销量，修改和确认预测情况，并应用于后继订货或生产。

销量预测单支持下推生产模块的预测单，并通过预测单进入MRP环节。

特殊影响因素：用户反馈影响预测销量的特殊影响因素，如门店旁修地铁等特殊事件，通过事件可以影响预测结果，促进后继时间内的预测结果更加准确。

销量预测的数据服务旨在为用户未来的要货、备货、生产、采购等环节提供数据支撑， 数据运算基于历史的规律及异常状况的识别和清洗，随着业务的发生预测模型能自动根据最新的业务情况来调整未来的预测结果。此外数据运算的准确度与数据采集的完整性有密切关系。基于预测维度的历史数据越完备则预测结果参考价值越大，如果数据缺失则也会带来预测结果不准确的问题。系统支持用户可根据自身的业务需要来调整数据源，或对于异常情况通过特殊影响因素采集反馈。