ต้นทุนที่แท้จริงของการคาดเดา
- สต๊อกเกิน: เงินที่ถูกแช่แข็ง (ด้วยต้นทุนทางการเงิน) คลังสินค้าที่มีลูกค้าหนาแน่น การสูญเสียเนื่องจากการหมดอายุหรือล้าสมัย และการขายที่ตื่นตระหนกเพื่อ "ลบ" สิ่งที่ไม่หมุนเวียนออกไป
- สินค้าหมด: ยอดขายที่สูญเสียไปในวันนี้ และที่แย่กว่านั้นคือลูกค้าที่เรียนรู้ที่จะซื้อจากผู้อื่น ในการค้าปลีก การล้มละลายมักมีต้นทุน 4-8% ของยอดขาย
- การลงมือตรงกลางนั้นเป็นไปไม่ได้ในวงกว้าง ด้วย 500 SKU สองสาขาและตามฤดูกาล จึงไม่มีมนุษย์คนใดคำนวณคะแนนการเรียงลำดับใหม่ทุกสัปดาห์ นั่นเป็นสาเหตุที่แทบไม่มีใครทำ และนั่นคือสาเหตุที่ AI ที่นี่ไม่ได้หรูหรา แต่เป็นเพียงวิธีเดียวที่จะทำมันได้ดี
การคาดการณ์ความต้องการทำอะไรกับ AI
การคาดการณ์สมัยใหม่เรียนรู้จากประวัติการขายของคุณตามผลิตภัณฑ์ และตรวจจับสิ่งที่พลาดไปในสัญชาตญาณ: แนวโน้ม (เติบโตหรือตาย) ฤดูกาล (พัดในเดือนเมษายน เสื้อแจ็กเก็ตในเดือนพฤศจิกายน) รูปแบบวันและสัปดาห์ (ปักษ์มีอยู่) และผลกระทบของการส่งเสริมการขายที่ผ่านมาของคุณ
ด้วยเหตุนี้ จึงคาดการณ์ความต้องการที่คาดหวังต่อ SKU ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ไม่ใช่เป็นตัวเลขมหัศจรรย์ แต่เป็นช่วงด้วยความมั่นใจ จากนั้นทุกอย่างก็ตามมา: ต้องสั่งซื้อจำนวนเท่าใด, สั่งเมื่อใด และจำนวนสต็อกด้านความปลอดภัยที่ต้องรักษา ขึ้นอยู่กับตัวแปรของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการ
จากการคาดการณ์ไปสู่การดำเนินการ: การจัดลำดับใหม่และการแจ้งเตือน
- คำแนะนำในการจัดซื้อโดยซัพพลายเออร์: "ด้วยความต้องการและเวลาในการจัดส่งที่คาดหวังจากซัพพลายเออร์รายนี้ โปรดสั่งซื้อปริมาณเหล่านี้ในสัปดาห์นี้" — พร้อมที่จะแปลงเป็นคำสั่งซื้อได้ในคลิกเดียว
- การแจ้งเตือนสินค้าใกล้หมด: SKU ที่ขายหมดในอัตรานี้ก่อนที่จะมีการเติมสินค้า โดยมีเวลาหลายวันในการตอบสนอง
- การตรวจจับความผิดปกติ: ผลิตภัณฑ์ที่ขายกะทันหัน 5 เท่า (ติดไวรัสหรือไม่ ราคาผิดพลาดหรือไม่) หรือผลิตภัณฑ์ที่หยุดชอร์ต (ปัญหาการแสดงผล? คู่แข่ง?) ระบุในวันที่ผ่านไปและไม่อยู่ในรายงานรายเดือน
- การแจกจ่ายซ้ำระหว่างสาขา: สินค้าชนิดเดียวกันที่เหลืออยู่ในร้านหนึ่งและแตกในอีกร้านหนึ่งเป็นการขายที่สามารถกู้คืนได้โดยมีการโอนทันเวลา
สิ่งที่คุณต้องมีเพื่อให้มันใช้งานได้ (และสิ่งที่คาดหวัง)
AI สินค้าคงคลังกินข้อมูล: ยอดขายที่บันทึกโดย SKU (POS และร้านค้าออนไลน์ของคุณที่ขับเคลื่อนด้วยเพียงอย่างเดียว) สต็อกที่เชื่อถือได้ (การนับรอบเป็นสิ่งสำคัญ) และล้างแคตตาล็อกโดยไม่มีการซ้ำกัน หากคุณขายบนแผ่นกระดาษ ก่อนอื่นให้ทำการขายแบบดิจิทัล ไม่มีการคาดการณ์ใด ๆ หากไม่มีประวัติ
ผลลัพธ์โดยทั่วไปได้รับการปฏิบัติอย่างดี: เงินทุนในสต็อกน้อยลง 20-30% การล้มละลายลดลงเพียงครึ่งชั่วโมงของ "การสั่งซื้อ" ที่แปลงเป็นการทบทวนข้อเสนอแนะ ที่ Aura สินค้าคงคลัง POS อีคอมเมิร์ซ และการจัดซื้อพร้อมกัน ดังนั้น AI จึงคาดการณ์ยอดขายจริงของคุณจากทุกช่องทาง และแนะนำการสั่งซื้อใหม่โดยซัพพลายเออร์ โดยไม่ต้องมีการผสานรวมหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลอง 14 วันในราคา $14 USD
ทรัพยากรออร่าที่กล่าวถึง
หยุดการติดเครื่องมือ ดำเนินธุรกิจทั้งหมดของคุณด้วย Aura
ERP, CRM, จุดขาย, การเรียกเก็บเงิน, WhatsApp และอื่นๆ อีกมากมาย — ในระบบเดียวที่มี AI ที่เหมาะกับคุณ ลอง 14 วันในราคา $14
เริ่มการทดลองใช้ของคุณ →คำถามที่พบบ่อย
ฉันจำเป็นต้องคาดการณ์ประวัติการขายมากน้อยเพียงใด?
ด้วยยอดขายต่อ SKU ในช่วง 3-6 เดือน จึงมีสัญญาณที่เป็นประโยชน์อยู่แล้ว เมื่อผ่านไป 12 เดือนขึ้นไป ฤดูกาลประจำปีจะเข้าสู่โมเดล ผลิตภัณฑ์ใหม่ประเมินด้วยความคล้ายคลึงกับผลิตภัณฑ์ที่เทียบเคียงได้ในขณะที่สร้างเรื่องราวของตัวเอง
มันใช้งานได้กับสินค้าที่ขายไม่สม่ำเสมอหรือไม่?
ใช่ ด้วยแนวทางที่ถูกต้อง: สำหรับการขาย SKU เป็นระยะๆ ระบบจะทำงานกับช่วงและสินค้าคงคลังที่ปลอดภัย แทนที่จะใช้ค่าเฉลี่ยที่ทำให้เข้าใจผิด ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าการคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบ เป้าหมายคือการผิดพลาดน้อยกว่าสัญชาตญาณอย่างสม่ำเสมอ
AI สั่งเองหรือถามผม?
ตามที่คุณกำหนด: โหมดการเริ่มต้นที่ดีคือคำแนะนำพร้อมการอนุมัติ (คุณตรวจสอบและปรับเปลี่ยนได้ภายในไม่กี่นาที) และระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบสำหรับ SKU ที่เสถียรซึ่งคุณเชื่อถือระบบเท่านั้น การควบคุมขีดจำกัดจะเป็นของคุณเสมอ
แล้วเหตุการณ์ที่ประวัติศาสตร์ไม่รู้ (โรคระบาด ไวรัส) ล่ะ?
ไม่มีแบบจำลองใดทำนายสิ่งที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่ AI จะตรวจจับได้ภายในไม่กี่วัน (ความผิดปกติของความต้องการ) และคำนวณใหม่ ข้อได้เปรียบที่แท้จริงไม่ใช่การคาดเดาอนาคต แต่จะตอบสนองต่อสิ่งที่คุณค้นพบก่อนหน้านี้ในช่วงปลายเดือนใน 3 วัน