实践案例 | 智能销售预测，高效赋能采购计划
对于大型综合性批发商来说，采购和进出口业务繁多。若采购计划均由人工判断，不仅耗费人力，且准确性和效率低下，容易导致库存缺货和呆滞品现象。
苍穹提供的智能销售预测解决方案可滚动预测企业商品销量，驱动和衔接采购计划，协助组织各层级做出准确决策。本期实践案例介绍了智能销售预测的应用经验，一起学起~
案例撰稿人：曾会琴。
业务背景
客户x是以批发日用品、包材为主业的大型综合性批发商，销售网络遍及全国，采购和进出口业务不分国界，与全国上千家零售企业和众多生产厂家及供应商合作。
当前，该客户采取的采购计划主要以人工判断为主（本公司营业人员自行判断+供应商建议），库存缺货和呆滞品现象有待进一步改善；且采购计划经审批后形成采购决策，由内勤业务部门人员手工录入或者批量处理导入订货内容。整个采购过程，人工干预多，不仅耗费人力成本，且准确性和效率低下。
在公司经营数字化转型升级的大背景下，采购执行过程需要实现更有效率的操作方式，以确保采购订货的及时性、准确性、合理性，且当前AI技术盛行，客户希望能够利用AI进行智能销售预测，按需采购，促使公司采购进货业务及库存结构发生质的飞跃，从而推动公司实现经营战略目标。
解决方案
方案整体思路
针对上述业务需求，苍穹提供了相应的智能销售预测解决方案：借助AI模型训练，依据历史销售情况，综合促销、节假日、季节品、新品铺货等影响因素，滚动预测企业未来一段时间的商品销量。通过预测商品未来的需求，驱动和衔接采购计划，协助组织各层级做出准确的决策。
智能销售预测方案
关键步骤及效果展示
1. 设置预测方案
路径：【AI服务云】→【智能数据服务】→【智能销售预测】→【应用配置】，如下图所示：
应用配置
根据业务场景，确定预测目标，自定义预测方案：预测维度、预测周期、预测长度等。
自定义预测方案
2. 适配算法、预测模型
根据历史数据特征，选择合适的预测算法，得出最优预测模型。目前，系统支持算法如下图所示（不限于以下列举）：
系统支持算法
预测版本、预测任务调
实践案例 | 智能销售预测，高效赋能采购计划
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