需求预测引擎如何助力线下零售业降本增效？
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：3.21M时长：03:31
在当下经济明显进入存量博弈的阶段，大到各经济体，小到企业，粗放的增长模式已经不适宜持续，以往高增长的时代已经成为过去，亟需通过变革发掘新的增长点。对于竞争激烈的线下零售行业而言，则更需如此。
零售行业一般涉及的环节众多，包括商品选品、采购、库存、渠道、促销等等。如何寻找核心点打通整条链路上的各环节，提升经营效率，增加盈利呢？奇点云给出的答案是精准预测人的需求。
人是新零售人货场的核心，也是线下零售企业最重要的资源。通过以精准需求预测为中心，拉通供应链上各环节，产生协同效应以提升经营效率。精准的需求预测，能帮助零售企业将以往粗放被动的经营方式转变为精准主动的经营方式，做到比顾客更懂顾客，从而更好地服务客户及挖掘顾客价值，最终增加盈利。
奇点云在线下零售行业积累了较为丰富的需求预测落地经验，帮助它们建立需求拉动的敏捷供应链，提升经营效率。日前，奇点云的明觉和松峦重点介绍了他们的需求预测平台，其主要有两大能力：数字化能力、AI 算法能力。
数字化能力
要实现精准需求预测，数据能力是关键支撑，包括数据采集加工、数据治理、数据资产及数据建模等。在当下，数据已经成为各行各业重要的生产资料，其重要性再怎么强调也不为过。对线下零售行业而言，顾客数据是其最重要的虚拟资产，是需要投入资源重点经营的。奇点云结合自研的 DataSimba 大数据服务平台和业界领先的视觉智能引擎，全面获取线上线下顾客数据，并识别汇总同一顾客的数据，为下阶段顾客精准需求预测打下坚实的数据基础。
AI 算法能力
要做到精准的需求预测是极具挑战的事，影响需求的因素众多，包括商品品类信息、价格、折扣、促销、节假日、天气、季节、地域差异等等。
奇点云预测引擎建立在数据中台之上，通过业务建模对齐业务数据评估指标，将需要预估判断的业务痛点转化为预测类的算法问题。以业务评估指标为导向，结合不同分类准确度指标（如召回、精度、F1-Score）及不同回归拟合准确度指标（如 MSE、MAPE、WAPE）等，对时序序列算法（ARIMA、Holt-Winter、fbProphet）、 机器学习算法（SVM、GBDT、lightGBM、xgboost、catboost）及深度学习算法（RNN、LSTM 等）进行 baseline 建模，再根据不同的场景、数据分布情况进行分层建模及模型融合，最后根据部署环境进行综合选择上线模型。完整的需求预测流程如下图：
在算法建模实践中，可对时序序列数据进行挖掘分析，对不同特性如数据多寡、波动大小、销量高低、频率等的数据可以分别建模，之后进行模型融合。针对模型融合，也可以尝试将机器学习和深度学习结合，例如在一些峰值预测场景，机器学习预测的结果偏保守，而深度学习的预测结果偏激进，两者的结合能更好地提升预测精度。
以上就是奇点云通过需求预测引擎助力线下零售业降本增效的方法，希望能给你带来参考价值。
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梁中华名词好多啊
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