AI综合历史Data, 市场趋势和外部因素, Auto Forecast Product Demand量, 指导生产和采购计划.
制造业或零售业需要提前规划生产和采购, Forecast不准导致浪费或缺货
Forecast准确率提升 25%
约 ¥300-800/月
收集Forecast所需Data: 历史Sales (按SKU/渠道/地区/日期) , 促销Calendar, Price变动记录, Competitor动态, 宏观经济指标, 天气Data, 社交媒体趋势. Data质量直接决定Forecast质量.
构建Forecast特征: 时间特征 (星期几/月份/节假日) , 滞后特征 (上周/上月销量) , 滚动统计 (7日/30日均值) , 外部特征 (天气/活动/Competitor Price) .
使用多种Forecast方法: 时间序列 (ARIMA/Prophet) , 机器学习 (XGBoost/LightGBM) , AI (GPT-4Analysis趋势) . Comparison各模型在验证集上的表现, 选择最优或Integration多模型.
输出三种Scenario Forecast: 乐观 (促销效果好/市场增长) , 基准 (正常情况) , 悲观 (市场下滑/竞争加剧) . 每个Scenario附带概率和对应的Suggestion策略.
Weekly Comparison Forecastvs实际, 计算MAPE (平均绝对百分比误差) . Analysis Forecast偏差的原因, 持续Optimization模型. 将Forecast结果与采购/生产系统联动, 实现Automation决策.
使用类比法: 找到相似Product的历史Data作为参考. 结合市场调研Data和预售Data. 新品上市后快速积累Data, 2-4周后切换到Data驱动Forecast.
将促销作为特征变量输入模型, 学习不同促销力度对销量的提升效果. 大型促销 (如双11) 单独建模, 因为其模式与日常差异太大.
按业务Demand决定: 采购计划用周/月颗粒度, Warehouse调度用日颗粒度, 生产排程可能需要hours颗粒度. 颗粒度越细Forecast难度越大, Suggestion从粗到细逐步细化.