预测 28 天内门店/产品级别的每日需求。
促销期间的需求预测。
促销期间商品替代的核算。
考虑到价格变化和需求 facebook 数据库 的季节性波动。
考虑到气候因素、零售店的位置及其规模。
预测新产品的推出、新店的开业。
竞争对手分析。
贸易预测分析在开发对客户重要的产品过程中非常有用：
识别对购买行为有重大影响的一组产品。
通过识别这些产品，卖家可以制定新的定价策略，从而影响购买行为。
积极的定价政策使卖家能够调节流量，影响整体市场状况及其利润。
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亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
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在过去的 7 年里，我们进行了超过 23,000 次全面的网站审核，我清楚地了解我们所有的经理都需要清晰且有效的算法来进行营销和销售。
今天，我们将与您分享我们为客户开发的 5 份最有价值的文档。
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预测分析在交易中用于优化商品的恒定价格和促销价格。为此使用以下方法：
推荐最合适的价格。
价格建议以增加销量。
计算营业额、利润、交货、展示的限制。
价格弹性的计算。
为买家提供个性化优惠。
通过多种渠道进行销售。
预测分析在交易中的好处
预测分析在细分客户时非常有用：
按行为特征细分，营销细分。
有针对性的营销活动。
客户购物篮分析。
推荐服务。
交叉销售，增加销量。
最优替代策略。
计算买家风险，以阻止客户外流。
也读一下！
《商业总监：如何聘用和留住》
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您还可以使用多维信息分析按行为特征对买家进行细分：
为了进行促销，形成了客户细分（这种划分可以提高转化率）。
不同群体的顾客享受不同的折扣，这对购买数量也有积极的影响。
最有可能成为非转化者的客户在很早的阶段就被识别出来。他们会得到适当的促销。
在制造中使用预测分析
在制造中使用预测分析
工业预测分析的任务：
分析和预测影响产品特性的因素。
预测设备故障，即根据情况进行维护，而不是按规定进行维护。
对商品生产和资源消耗进行预测。
提前通知可能发生的紧急情况。
预测分析对于拥有大量数据的公司尤其重要，其分析可以影响决策并最大限度地降低风险。
很多时候，组织即使拥有流程数据也不会正确使用它，尽管这些信息可以显着改进所有操作流程并提高生产力。如果企业自动化程度很高并且具有简化的数据收集和存储流程，则这种优化是可能的。
这项任务由各种智能系统完美处理，这些系统研究整个生产过程，预测其未来，计算最佳指标，更改指定参数并向调度员提出建议。机器学习技术允许您创建生产过程的数学模型。生成的模型与组织的过程控制系统、MES 和 ERP 系统集成。
外壳：VT-金属
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了解如何
预测分析对于设备维护和维修也是不可或缺的。通常，企业使用制造商预设的基本控制机制。但此类设备并不能应对所有任务。例如，他们无法确定设备状况所依赖的因素并预测可能的紧急情况。
换句话说，维护部门员工拥有大量信息，但他们不了解它们是如何互连的。因此，他们只有在情况变得危急时才会做出反应。这意味着生产过程将不得不暂停一段时间，这会产生成本。
借助人工智能和数据科学，可以对设备进行预测分析。它允许您分析大数据、可视化设备状况并预测其故障。因此，停机时间减少，维护工作得到优化，维护时间减少，并且管理层了解设备发生故障的原因。
预测分析的 6 个用例
沃尔玛供应链优化
沃尔玛供应链优化
作为一个鼓舞人心的例子，考虑一下一家大型批发和零售公司如何以数字方式利用线上和线下数据。沃尔玛实施了一个系统，该系统从收银机接收信息并计算哪些产品将受到需求，哪些产品将无人认领。
在管理方面，他们使用沃尔玛数据咖啡馆云，其工作由位于硅谷的沃尔玛实验室员工监控。该技术允许您计算预期指标。该工具的实施可以使产品交付流程更加优化，同时考虑到所有截止日期的遵守情况。
这项技术不仅适用于沃尔玛这样的商业巨头。即使在小型组织中，简单的管理者使用 Google 和 Adobe 提供的工具也可以优化供应链，并在供过于求时降低高成本调整的风险，反之亦然。
小型企业发展：Point Defiance 动物园
SAP 的一项调查显示，超过 70% 的小型企业经理正在逐步将分析系统引入到他们的工作中。这是一个很好的例子。
位于华盛顿州塔科马的迪法恩斯角动物园周期性地经历快速增长和游客流失的情况。当顾客流量下降时，员工的成本就会让组织望而却步。国家气象局通过确定影响出勤率的因素来帮助解决这个问题。
这些数据与由人工智能驱动的 IBM Watson 平台相结合。该集成有助于高精度（高达 95%）确定哪些气候条件会增加流量。这有助于确定在不同情况下最佳的人员数量。
当然，预测数据分析方法可以得到更广泛的应用。在迪法恩斯角动物园，工作人员会分析游客的行为，研究访问量最大的景点和热门路线。这对服务质量有积极的影响。此外，该组织计划使用人工智能来监测动物的健康状况并提供治疗。
霍珀公司和预测价格波动
霍珀公司
大家都知道旅游业的竞争有多么激烈，高需求的高峰期是多么短暂，经常出现衰退，很多目的地根本没有盈利。大多数旅行者无法决定何时最好预订机票：旅行前几个月或出发前几天。
旅行应用程序有助于克服这个问题。其中之一，Hopper，在设计时也考虑到了预测分析技术。
该应用程序分析统计数据并扫描大量价格和其他路线数据。然后，这些信息有助于创建定价模型，并告诉用户何时可以购买前往所选目的地的廉价机票。
在俄罗斯，有几个聚合商可以执行此功能：Skyscanner、AviaSales、TripAdvisor。
IBM 的保留
预测分析的优势在于，它可以提供长期良好的结果，并帮助公司实现其目标。它还有助于理解组织中为何出现如此多的员工流动，并提出阻止这种情况的方法。
例如，使用 IBM 强大的 Watson 计算机，您可以找到促使员工辞职的因素。它收集数据，构建数据，计算所有员工的质量指标，并确定哪些人最有可能离开。
对于公司所有者或管理者来说，这是一个很好的机会来找出离职原因并阻止其发生。该方法可用于估算吸引新员工或留住现有员工所需的成本。所有这些都显着降低了运营成本。
Under Armour 目标受众的增长
运动服装制造商 Under Armour 使用预测分析算法来衡量公众舆论，特别是消费者写作时的情绪基调。这有助于了解他们对品牌的态度，并因新受众或免费利基市场而增加市场份额。为了解决这个问题，公司需要了解其客户是谁，以便可以通过个性化消息影响他们。
目前，该公司不仅从事体育用品的生产，还生产健身追踪器、智能手表等智能产品。收集到的有关使用这些应用程序的用户的所有信息都将归入 Under Armour。因此，该公司的数据库包含超过 200,000,000 名客户的数据。这样，技术不仅可以帮助企业连接线下和线上的现实，还可以改进他们的产品。