觀遠數據深耕零售行業AI+BI智能分析多年，積累了大量行業數據應用經驗。這一篇，我們就來給大家講講零售行業在AI預測方面的需求、方法、應用場景以及如何實現價值變現。

在AI與零售高級分析的結合中，最顯著的應用是需求預測。今年年初，BCG與谷歌公司攜手開展了一項研究，結果顯示，通過大規模使用人工智能和高級分析，消費品公司可以實現超過10％的營收增長。其中，需求預測對拉動企業業務增長的重要性排在了第一。

借助需求預測，企業可以從這些數據中獲得可行的商業洞察，比如預測新產品的需求水平、營銷活動的效果以及新消費趨勢的萌芽。而它帶給顧客最直觀的感受，也許就是我能否買到我想要的商品。假如沒有恰當的需求預測流程，幾乎不可能保證門店在任意時刻都有恰當的庫存可供銷售。

· 庫存太多，意味著大量的庫存金額浪費，資金成本顯著提升。而對于一些售賣期限有嚴格要求的商品，比如鮮食、應季服裝，高庫存更是意味著直接的經濟損失。

· 庫存不夠，則會導致產品脫銷，一方面沒法做到銷售額最大化，另一方面還會因為消費者需求無法滿足，轉而去競爭對手那邊購買商品，導致客戶流失。

需求預測，就是使用數據和洞察來預測客戶在特定時間段內想要購買多少特定商品或服務的行為。一個好的需求預測算法和執行流程，將會幫助企業零售業務得到穩定、快速的可持續發展。

而“好”的需求預測，則是綜合利用內部數據、外部數據和行業經驗，結合先進的預測算法，給出滿足高準確度要求的需求預測結果；此外，我們還要求算法能夠根據實際的業務反饋，不斷迭代演進，不斷提升準確度。這里說的內部數據包括歷史銷售數據、促銷活動、廣告投入、人流數據等，外部數據包括行業趨勢、消費趨勢、天氣情況，甚至競爭對手等因素。

對于零售商來說，您只需要關心如何更準確地完成需求預測，而不需要關注“預測是怎么完成的”。就如同我們不需要理解汽車發動機的工作原理，而只要在發動機工作的情況下來駕駛汽車開往目的地一樣，這里我們需要思考的是更精準的預測又能帶來哪些業務的提升。所以盡可能的將預測準確度提高幾個百分點，進而推動上下游各個環節的更高效運作，就能幫助我們在商業實踐中取得更大的成功。

對于商業企業來說，看一項技術或者投入對自己是否足夠重要，衡量的標準一定是它對促進業務增長是否足夠有用。需求預測如何促進業務增長，我們把它歸結為兩個點：

· 降本提效

· 增強客戶體驗

降本提效

在市場競爭日益白熱化的今天，各行各業野蠻爆發式增長的時代逐漸遠去，精細化運營、降本提效是大勢所趨，而對毛利率本身就不算很高的零售行業來說，更是重中之重。

我們曾經對一份超市的銷售數據做過假設分析，結果發現如果對商品降低1%的成本，凈利潤能夠上升5%~6%，這是多么誘人的數據！你會發現幾乎每個零售企業都在尋找降低成本的方法，因為這是最大化利潤的最簡單方法之一。

當您為零售業務實施需求預測時，可以通過以下幾種方式來降低成本。

首先，通過準確的需求預測，減少不需要的庫存資金占用。在保證供給的情況下，越少的現有庫存帶來越低的持有成本。

其次，通過需求預測來運營精益、敏捷業務。您可以根據當前銷售進度與未來預測數據，來判斷是否需要加大營銷、廣告投入，以確保及時完成銷售目標，或者是否需要及時調整目標，以獲得更大的業務增長。

增強客戶體驗

良好的客戶消費體驗，會帶來更高的客戶忠誠度與市場口碑。最顯而易見的，就是避免讓客戶空手而歸，或者推到您的競爭對手那兒買同類的商品，這是取悅客戶的最有效的方法之一。

同時，另一方面，銷售預測可以用來指導人員配置，優化排班。對大多數零售企業來說，您都不希望賓客滿堂的時候，卻由于營業員配置不足，導致客戶消費體驗下降，遺憾流失客戶吧？

按預測的技術手段來分，需求預測可以分為：

· 定性預測

· 時間序列預測

· 因果模型

定性預測

定性預測是指企業根據一些定性數據預測需求。這需要預測者熟悉業務知識，具有豐富的行業經驗和綜合分析的能力，根據已掌握的歷史資料與直觀材料，運用個人的經驗和分析判斷能力，對事物未來的發展做出性質和程度上的判斷。雖然我們也會在一定程度上要求定性預測運用數學方法來定量的做出預測評估，但還是易受預測者的主觀因素影響。

定性預測適合于歷史數據有限的企業，新店開業，新品發布（特別是市場上沒有其他同類產品可參考的情況）等場景的需求預測。能適用于定性預測的算法也非常少，這更像是行業專家或咨詢公司專長的領域。

時間序列預測

相比定性預測，時間序列分析是一種量化的需求預測方法，它使用更為精準的數字作為需求預測的基礎，給出具有一定置信區間的量化預測值，屬于定量預測的一種。它的基本原理是，一方面承認事物發展的延續性，運用過去時間序列的數據進行統計分析，推測事物發展的趨勢；另一方面充分考慮各類特征因子對數據表現的影響，綜合給出預測結果。

序列預測適用于有大量過去銷售數據的零售企業，有季節性、周期性的銷售趨勢的商品預測。

因果模型

因果模型考慮了可能改變預測結果的多種可控及非可控的因素，是利用事物發展變化的因果關系來進行預測的方法。它以事物發展變化的因果關系為依據，抓住事物發展的主要矛盾與次要矛盾的相互關系，建立數學模型進行預測。

因果模型適用于具有大量指標的數據驅動零售商，按特定產品（類別或SKU）預測，多渠道、多元化客群的零售業務，與市場營銷、廣告活動和促銷相關的預測。

需求預測是一門科學，也是一門藝術。我們經常聽到一些算法工程師自嘲預測調參是一門玄學，這其實也是從側面反映出預測的魅力與價值。最好的預測方法，一定是綜合考慮定性和定量數據、內部與外部數據、可控與不可控因素，做出一些必要的“猜測”和“假設”，再結合先進的算法和工具來實現數據的預測。

需求預測的應用場景

前面我們或多或少地提到了一些需求預測使用的場景。這里，我們不妨做一個簡單的總結。

降低庫存金額：對于庫存成本較高的零售企業，通過銷售預測來指導進貨與庫存，在保證供給的前提下，進一步降低庫存金額，降低成本。

降低報廢風險：對于可售時長比較短的商品（比如水果、面包、鮮食），通過精準的銷售預測，來指導備貨，降低報廢率（并不是追求零報廢），節約成本。

把握銷售機會：對于潛在的銷售機會，比如節日、活動、天氣變化等，通過銷售預測來指導提前備貨，充分把握銷售機會，最大化銷售額。

指導排產、配送：對于可以做到自產自銷的零售企業來說，準確的銷售預測，還能夠將預測數據倒推到生產、配送環節，指導排產、物流。

指導人員配置，優化排班：通過分時段的銷售預測，來指導門店進行更為合理的數據化排班，最大化地利用人力成本，同時保障客戶消費體驗。

預測顧客需求：通過市場調查、專家意見等定性預測或基于市場營銷活動做因果模型預測，來預測客戶需求的產品與需求的量，挖掘客戶消費潛力。

衡量業務：通過對門店縱向與橫向的多指標的定量評估，衡量門店業務情況，給出指導建議與發展目標。

評估銷售目標的進度：通過對當前累計銷售額與未來銷售預期的預測分析，評估銷售目標的完成進度與質量。有需要的還可以及時調整銷售目標，做到敏捷運營。

增強客戶體驗：通過進銷存各個環節的預測，增強客戶體驗，避免各類因缺貨、延遲交貨、延遲發貨等情況導致的客戶消費體驗下降的情況發生。

小結

本文給大家介紹了零售行業進行需求預測的適用場景及技術方法，以及如何通過需求預測實現價值變現。

下一篇我們將跟大家聊一聊具體實踐中，零售行業AI預測具體有哪些派別，而觀遠數據又是如何來幫助企業進行需求預測的。敬請關注！