חיזוי מכירות וביקושהמופעל על ידי למידת מכונה

פתרון ניתוח החיזוי של Fayrix המבוסס על למידת מכונה מנתח נתונים עסקיים חיצוניים ופנימיים כדי לספק תחזיות ביקוש ומכירות מדויקות.

מדוע לחזות
מכירות וביקוש?

כדי להפחית בעלויות התפעול:
  • להקטין את מחיקות המלאי. חיזוי הביקוש למוצרים המתקלקלים במהירות חיוני כדי לתכנן במדויק את מסירתם ולמזער את הפסולת עקב תפוגת חיי המדף.
  • ניהול מיטבי של מלאי המחסן. חיזוי הביקוש מאפשר לנהל ביעילות את מלאי המחסן וכן גם לקצץ בכמות הפריטים הלא נזילים וגם לעמוד בביקוש של הלקוח. שיטות לימוד המכונה במקרה זה מאפשרות להביא בחשבון שינויים עונתיים ומגמה כללית המשפרת את איכות החיזוי.
  • מיטוב שרשרת הייצור והאספקה. חיזוי רמת הביקוש למוצרים מסוימים מאפשר את הפחתת עלויות הייצור. ניתן להשיג זאת על ידי יישום שיטות תכנון ספציפיות. חיזוי הביקוש מסייע גם בקיצוץ הוצאות הלוגיסטיקה על ידי איחוד משלוחי סחורות או קבלת הנחות ברכישת כמויות גדולות
להגדלת המכירות:
  • הפחתת ביקוש שלא מומש. חיזוי הביקוש מאפשר החזקה של כמות מוצרים וסחורות מספקת על המדפים בכדי לענות באופן מלא על דרישת הלקוחות. הדבר מסייע הן בהגברת הכנסות המכירות והן בזכייה בנאמנות הלקוחות, מה שמוביל בסופו של דבר למכירות גבוהות יותר בעתיד.
  • ניהול יעיל של מגוון המוצרים. ידיעת הביקוש למוצרים מסוימים מאפשרת הסרת מוצרים לא נזילים והכנסה של יותר פריטים נזילים על מנת להגביר את המחזור של הפריטים הנזילים ביותר

יישומים עסקיים

ניתן ליישם חיזוי ביקוש במונחים של ניתוח חיזוי על כל תחום עסקי וכל ענף, מכיוון שהשיטות המתמטיות והגישות ההנדסיות הן זהות ללא קשר להתמחות הענף. בהתאם לענף, חיזוי הביקוש יכול לרמוז על משימות ספציפיות שונות:

  • ·מכירת סחורות ללקוחות קצה
  • ·הבאת סחורות חדשות לערוץ המכירות
  • ·שליחת סחורות וחומרים ממלאי המחסן לייצור
  • ·שליחת התוצרת מהייצור לאחסנה
  • ·מתן שירותים "לפי דרישה" (למשל שירותי מוניות)
  • ·כל משימה עסקית קשורה אחרת

כיצד עובדחיזוי הביקוש?

תחזית המכירות והביקוש מתבצעת בדרך כלל באמצעות שיטות של רגרסיה לינארית, הגדלה מדורגת עם עצי החלטה או רשתות עצביות חוזרות המבוססות על נתונים היסטוריים וכמה נתונים נוספים על הסביבה (תנאי מזג האוויר, מצב השוק, שערי המטבע).תוך כדי העיבוד המקדים של הנתונים, מחושבים מספר מדדים סטטיסטיים על רמות הביקוש ההיסטוריות במהלך מספר תקופות היסטוריות. אם הביקוש הוא עונתי בדרך כלל, הפתרון של מדעי הנתונים צריך לקחת בחשבון נתונים לכמה מהעונות האחרונות. לדוגמה במקרה של חיזוי עונתיות תוך-שנתית, עדיף לנתח את הנתונים של 3 השנים הקודמות.
Current moment of time
Lag#1
Lag#2
Lag#3
SUM (consumption)
MEAN (consumption)
SD (consumption)
IRQ (consumption)
...
SUM (consumption)
MEAN (consumption)
SD (consumption)
IRQ (consumption)
...
SUM (consumption)
MEAN (consumption)
SD (consumption)
IRQ (consumption)
...
Should be predicted

לעתים קרובות אין לעסק נתונים היסטוריים על דרישת המוצר, למשל אם המוצר חדש או שלא נמכר בנקודת המכירה שנבחרה. במקרה זה מודל החיזוי משתמש בסטטיסטיקה כללית על קטגוריית מוצרים דומים. ניתן לקבץ מוצרים באופן שונה בהתאם לענף ולתחום העסקי, למשל לפי מטרה, חומר, יצרן, תאריך תפוגה וכו'. קיבוץ מוצרים נכון הוא חיוני לבניית מודל חיזוי באיכות גבוהה.
נתוני מקור

נתונים היסטוריים על נפח הביקוש והמכירות

נתונים היסטוריים על נפח הביקוש והמכירות
תובנות שוק היסטוריות, כגון:
  • נפח הצעות הייצור והתמחור של המתחרים
  • נתונים סטטיסטיים
  • שערי מטבע
  • כל נתון אחר, בתלות בענף הנדון
    נתונים היסטוריים וחזויים על הסביבה:
    • מזג האוויר
    • זמינות התחבורה
    • נקודות פתיחה/סגירה של משיכת לקוחות, אשר עשויות להשפיע על זרימת הלקוחות וכתוצאה מכך על הביקוש
    • כל נתון אחר, בתלות בענף הנדון

    פתרון חיזוי המכירות והביקוש של Fayrix יעזור לך לקבל חיזויים מדויקים כדי לענות באופן מלא על צרכי הלקוחות שלך. בקש הצעת מחיר עוד היום כדי להתחיל לחזות את הביקוש למוצר או לשירות שלך ולשפר את מכירותיך