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需求預測引擎如何助力線下零售業降本增效?


在當下經濟明顯進入存量博弈的階段,大到各經濟體,小到企業,粗放的增長模式已不適宜持續,以往高增長的時代已經成為過去,亟需通過變革發掘新的增長點。對於競爭激烈的線下零售行業而言,則更需如此。

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零售行業一般涉及的環節眾多,包括商品選品、採購、庫存、渠道、促銷等等。如何尋找核心點打通整條鏈路上的各環節,提升經營效率,增加盈利呢?我們給出的答案就是圍繞人的精準需求預測。

人是新零售人貨場的核心,也是線下零售企業最重要的資源。通過以精準需求預測為中心,拉通供應鏈上各環節,產生協同效應以提升經營效率。精準的需求預測,能幫助零售企業變以往粗放被動的經營方式為精準主動的經營方式,做到比顧客更懂顧客,從而更好地服務客戶及挖掘顧客價值,最終增加盈利。

線下零售行業很多環節的需求決策,例如生鮮行業每個類目每日進貨量、服飾行業中的企劃選款與訂貨量等,往往依賴人工總結經驗規律,而人工經驗的精準性不夠會導致諸如服飾行業中,選款定量造成的暢銷品斷貨滯消品積壓問題、生鮮行業中貨損嚴重問題等。

奇點雲在上述行業中積累了較為豐富的需求預測落地經驗,幫助它們建立需求拉動的敏捷供應鏈,提升經營效率。下部分我們將重點介紹我們的需求預測平台。

奇點雲需求預測平台

數字化能力

要實現精準需求預測,數據能力(包括數據採集加工、數據治理、數據資產及數據建模等)是其關鍵支撐。在當下,數據已經成為各行各業重要的生產資料,其重要性再怎麼強調也不為過。對線下零售行業而言,顧客數據是其最重要的虛擬資產,是需要投入資源重點經營的。奇點雲結合自研的DataSimba大數據服務平台和業界領先的視覺智能引擎全面獲取線上線下顧客數據,並識別匯總同一顧客數據,為下階段顧客精準需求預測打下堅實的數據基礎。

AI算法能力

要做到精準的需求預測是極具挑戰的事,影響需求的因素眾多,包括商品品類信息、價格、折扣、促銷、節假日、天氣、季節、地域差異等等。以促銷為例,促銷活動會導致需求的劇烈波動,從圖中可以看到,促銷打折在假期及平日,週末,早晚均有不同的表現。

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奇點雲預測引擎是建立在數據中台之上,通過業務建模對齊業務數據評估指標,將需要預估判斷的業務痛點轉化為預測類的算法問題。以業務評估指標為導向,結合不同分類準確度指標(如召回、精度、F1-Score)及不同回歸擬合準確度指標(如MSE、MAPE、WAPE)等,對時序序列算法(ARIMA、Holt- Winter、fbProphet)、 機器學習算法(SVM、GBDT、lightGBM、xgboost、catboost)及深度學習算法(RNN、LSTM等)進行baseline建模,再根據不同的場景、數據分佈情況進行分層建模及模型融合,最後根據部署環境進行綜合選擇上線模型。完整的需求預測流程如下圖:

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在算法建模實踐中,可對時序序列數據進行挖掘分析,對不同特性(如數據多寡、波動大小、銷量高低、頻率等)的數據可以分別建模,之後進行模型融合。針對模型融合,也可以嘗試將機器學習和深度學習結合,例如在一些峰值預測場景,機器學習預測的結果偏保守,而深度學習預測的偏激進,兩者的結合能更好地提升預測精度。
需求預測引擎如何助力線下零售業降本增效? 4奇點雲AI算法平台

案例

基於上文奇點雲預測引擎的方案及架構,奇點雲在生鮮、服飾及煙草等領域積累了較多的預測實戰經驗,下面結合一個生鮮行業具體案例介紹預測引擎如何助力線下零售業降本增效。

某社區連鎖超市企業,其生鮮銷售額佔比超過一半。生鮮對新鮮度要求很高,這就需要保持合適的店內排面庫存和在途庫存。

原先它的生鮮需求量是基於人工經驗來預估的,一般為了保證盡量不缺貨,提升顧客的消費體驗,往往會過高的估計進貨量,這會導致未及時銷售的蔬菜水果等只能低價處理或者清理掉,耗損率很高。

奇點雲在深入了解客戶業務現狀及需求後,與客戶一起梳理對齊關鍵業務指標(如正毛利率、損耗率等),在此基礎上,結合會員、銷售、損耗評估、缺貨還原等業務數據以及節假日、天氣、附近商圈居民區等數據,對無約束的需求進行了預測。以正毛利率這個指標為例,在上線測試對比中,奇點雲算法模型上線的門店正毛利率從上線前的87%提升到了上線後92%,且上線後基本穩定在90%以上,其它未上線門店的正毛利率則繼續在87%左右,部分門店甚至在80%以下,且波動極大。下圖是蔬菜類目下其中一個小類(銷量佔總體2%左右)的試運行前兩週的關鍵指標提升情況:

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從上圖可以看出,通過使用奇點雲需求預測引擎,業務關鍵指標得到了較好的改善,客戶整體盈利得到提升,這也正是奇點云通過AI賦能線下零售企業,讓商業更智能的目的所在。

結語

客戶的需求是終點,以終為始,我們以顧客需求預測為切入點來幫助企業降本增效,目前也取得了不錯的開端,未來我們也會持續提升服務能力,實現讓商業更智能的使命。

作者:明覺、松巒@奇點雲