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基于大數據來建立新型銷售預測系統的效果針對需求預測難,行業內先進的企業也在綜合采取數據系統建設、預測算法優化、分析能力提升及定制化生產等方式解決。在數據系統建設方面,企業通過數據標準化和系統整合對接,保障企業內部數據流通并提升不同企業實體間的數據協同度。另一方面也在終端通過先進設備加強數據沉淀,更多地了解消費者的購買行為及購買偏好。以全家便利店為例,其通過會員卡、POS數據結合人臉識別賬戶綁定等技術成功獲取深度消費者洞察,并以此為基礎,助力門店選址及店內選品,大幅度提升預測準確度并降低店內商品報廢率。除提升數據完整行性、打通端到端數據外,引入大數據、機器學習等先進的預測方式也可大幅度提升預測的準確度。以國外領先的數據預測獨角獸機構Prevedere為例,其綜合內部銷售、庫存信息與外部氣候、經濟指數、價格指數等信息,運用大數據及云平臺挖掘相關性,協助數家領先零售及消費品企業大幅度提升預測準確性。此外,企業還需要持續培養專業化供應鏈分析預測團隊,并通過持續學習構建系統的預測方法論,從根本的能力建設上進行提升。線上線下倉配一體化服務隨著大量消費品企業線上銷售比例的迅速提高,部分線下零售通路與B2C物流解決方案有顯著的協同作用,尤其是在品牌企業擁有或掌控較大比例的線下通路的庫存及物流的時候更加明顯。
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