|
销量预测，让供应链管理更智能
当消费通路上的消费者与产品被数字化以后，意味着企业能够以消定产，甚至定义供应链，对降本提效有巨大的前景。这也是我们与一家连锁餐饮品牌一起做的尝试。
如果我们能够对接下来一天或半天的销量进行预测，不仅可以帮助企业提效降损，也能满足掌控生产者的供应链方面需求。
对餐饮企业来说，一天要预订5次货，过期的食材只能扔掉，也就造成损耗。但是不同的食材有不同的保质期，难以准确把握消耗量和备货量。虽然后台ERP系统非常精细，但对店长、厨师这些实际生产者来说使用并不便捷。这就需要一个足够简单的界面，将人的智慧、经验转化为数据模型，对货品的输入输出量进行预测。而经过9个月时间、上万名实际生产者与大规模实际生产环境的训练和优化，该算法模型在预测能力上已经具有了领先优势，而这种优势是一种加速的过程。
当数据和智能一体化后，企业会拥有以下三大优势。第一，数据加工、质量校验、上传下载等业务模板化，可以降低业务人员使用难度。第二，模型构建、模型优化被隐藏于系统中，极大降低AI系统的准入门槛。第三，数据输入输出可以自定义，适配不同业态需求。
线上线下流量融合，让平台转起来
当线下数据成为一个很重要的环节，线上的媒体、大流量的持有方，因为要进入线下，他们的开放程度逐渐被开拓出来。
在这种情况下，企业运营私域流量需要考虑如何和线上、线下的多个流量渠道对接。此时需要一个运营或者策略中心，将渠道和客户连接进这个中心，基于自己定义的策略，数字化、规模化的对接不同渠道，这样生意才可能做起来。
我们花了两三年时间在这方面项目的实践上，积累了三个经验：在把“品效合一”模型化的这件事情上，品牌和效率只能选一种；其次，只靠数据科学家难以将模型的准确率做到极致优化，而是应该通过大规模消费者实际反馈去训练模型；在与渠道的对接上，无论是卡券、还是智能化导购等，企业与客户的交互点、交互策略、执行点，应该通过自主可控的平台循环起来，而不只是基于流量平台本身的模式。
来源: 微信公众号：TalkingData 共2页 上一页 [1] [2] 关注公号：redshcom 关注更多: 私域流量 |
