Прогнозирование продаж с помощью искусственного интеллекта для малого бизнеса

Введение

Прогнозирование – один из важнейших аспектов любого бизнеса. Это поможет вам прогнозировать будущие тенденции, управлять запасами и финансами и принимать более обоснованные решения. Но традиционные методы прогнозирования требуют много времени, затрат и часто неточны. К счастью, у малого бизнеса появился новый способ прогнозирования выручки и прибыли с помощью машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). В этом сообщении блога мы объясним, как эти технологии работают вместе, а также обсудим, почему они так ценны для таких розничных продавцов, как вы!

Как прогнозировать выручку и прибыль с помощью машинного обучения

Машинное обучение и искусственный интеллект — это технологии, которые могут помочь вам принимать более обоснованные решения, используя прошлые данные для прогнозирования будущего. Чем больше у вас информации о ваших продажах, тем проще ML/AI прогнозировать выручку и прибыль.

Давайте рассмотрим пример: владелец малого бизнеса отслеживает свои ежедневные показатели продаж за последние 6 месяцев в электронной таблице. Он хочет знать, сколько денег он заработает в этом месяце, если продолжит продавать по той же цене, что и в прошлом месяце (что было довольно неплохо). Если бы это была ваша ситуация, то есть несколько способов, которыми машинное обучение может помочь вам в ваших усилиях по прогнозированию:

Что такое ML или искусственный интеллект (ИИ)?

Машинное обучение (ML) — это набор алгоритмов, которые могут учиться на данных. Они стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, помогая нам принимать решения и делать прогнозы обо всем, от музыкальных предпочтений до покупательских привычек.

ИИ — это более широкий термин, который включает машинное обучение и другие инструменты, такие как глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP). ИИ относится к любой системе, которая демонстрирует разумное поведение, обучаясь и адаптируясь на основе опыта или данных — речь идет не только о предсказаниях!

Важность анализа данных в ритейле

Аналитика данных является важным аспектом розничной торговли. Это может помочь ритейлерам принимать более обоснованные решения, улучшать свой бизнес и сокращать расходы. Это уже стандартная практика для крупного ритейла, но для небольших предприятий ее часто упускают из виду или кладут на полку с «хорошими» вещами.

Аналитика данных помогает ритейлерам понять, что стимулирует продажи и прибыль, путем анализа данных, собранных по всем аспектам бизнеса (продажи, управление запасами, маркетинг). Это позволяет им оптимизировать свои операции на основе этой информации.

Преимущества прогнозирования с помощью ML и AI

• Лучшие решения: машинное обучение и искусственный интеллект позволяют принимать более эффективные решения в вашем бизнесе. Это может быть с точки зрения управления запасами, обслуживания клиентов и даже продаж.
• Лучшее управление запасами: используя алгоритмы машинного обучения, вы можете прогнозировать спрос на продукты на основе прошлых данных о продажах, что поможет вам более точно планировать производственный график. Это означает, что будет меньше потерь ресурсов, так как не будет перепроизводства или недопроизводства.
• Лучшее обслуживание клиентов: если у вас есть интернет-магазин, это особенно важно, потому что ваши клиенты ожидают быстрой доставки своих заказов, но если компания не может доставить вовремя, они могут не вернуться снова.
• Улучшение продаж: когда клиент делает заказ заранее, это дает ему душевное спокойствие, зная, что он может получить то, что хочет, когда это необходимо, без необходимости стоять в очереди в переполненном магазине во время праздничного сезона (например). Это также помогает предприятиям увеличить свою прибыль за счет продажи большего количества товаров по более высоким ценам, поскольку спрос увеличивается в пиковые сезоны, такие как Рождество/Пасха и т. д., что позволяет им воспользоваться условиями высокого спроса.

Шаги для прогнозирования доходов и прибыли с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта

Прежде чем мы начнем, важно отметить, что данные являются наиболее важным компонентом этого процесса. Без надежной основы из точных и полных бизнес-данных вам будет сложно построить точные модели прогнозирования.

Чтобы убедиться, что у вас достаточно информации о вашей истории продаж, рекомендуется собирать все соответствующие исторические данные из вашего бухгалтерского программного обеспечения или системы CRM. Вы также можете подумать о найме сторонней фирмы или консультанта, которые помогут настроить ваши системы, чтобы они были более пригодны для анализа машинного обучения в будущем (подробнее об этом позже).

После того, как вы собрали всю необходимую информацию о прошлых транзакциях и событиях в каждом канале (трафик интернет-магазина электронной коммерции и расходы на рекламу в Facebook), нам нужен какой-то способ очистить наш набор данных, отслеживая, какие записи связаны друг с другом: иначе известно как «инженерия функций». Разработка функций, по сути, превращает необработанные входные данные, такие как метки даты / времени, во что-то более значимое, например, идентификационные номера клиентов, которые затем можно использовать при выполнении регрессионного анализа будущих моделей поведения с использованием таких методов, как деревья решений или нейронные сети.

Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь предприятиям розничной торговли принимать более обоснованные решения.

Машинное обучение и искусственный интеллект — это технологии, которые живут и питаются данными. Они используют большие объемы информации для составления прогнозов, которые затем могут быть использованы предприятиями для принятия более эффективных решений. Эти технологии используются во многих отраслях, включая розничную торговлю и электронную коммерцию.

Если вы владелец малого бизнеса и ищете способы улучшить свои операции, машинное обучение и искусственный интеллект могут быть именно тем, что вам нужно!

Заключение

В заключение можно сказать, что машинное обучение и искусственный интеллект — две самые большие инновации в розничной торговле на сегодняшний день. Их можно использовать для анализа ваших исторических данных о продажах и прогнозирования будущих. Вот почему прогнозирование доходов и поведения клиентов с помощью машинного обучения может помочь компаниям принимать более обоснованные решения и повышать свою прибыль.

Каким будет следующий шаг для вас и вашего бизнеса?

В следующей статье я расскажу о владении данными и о том, как вы должны сначала сосредоточиться на сборе как можно большего количества данных о вашей текущей деятельности.