数据智能服务：如何利用AI、大数据指导企业销售预测？

数字化时代，销售预测对于企业运营的指导意义非常重大！精确的销售预测，可以指导后端运营提前进行合理的资源匹配和优化，避免浪费或者出现瓶颈。目前，很多企业已经认识到，在信息不对等的情况下，大数据算法和模型能够帮助企业提供更精确的销售预测能力。以往，企业都是根据销售经验制定销售计划，或者靠门店经理、店长根据个人经验向企业要货。然而，随着数据信息量的递增，依靠人的经验效率越来越低，准确度也不高，这种低效的人工预测分析模式已经不适应市场和企业的发展。

为适应企业快速增长的预测需求，金蝶大数据平台结合人工智能，大数据机器学习技术进行智能化的销售预测，来替代前端销售和门店人工经验判断，节省大量的资源和精力转向更高价值的工作。

智能销售预测的目的：

销售预测是指对一项或者一类产品或服务的未来销量、需求量进行量化评估，主要目的包括：

•       为企业的需求计划与供应部门提供数据支撑，以精准调节供需；

•       提供多角度、细节化营销活动影响量，帮助企业的营销部门拟定营销与运营计划；

•       为企业的下游门店、加工站点提供精准的要货预测，帮助下游门店、加工站点避免多要货带来的浪费，提升库存周转率。

综合企业内外部数据源，如云星空的历史销售数据、促销活动、竞品活动、天气信息、位置信息、特殊事件以及其他的影响因素数据，构建预测模型，并利用大数据学习技术，找到最佳算法模型，输出最佳预测结果。

云星空三大智能预测应用场景

（1）门店销量预测：

针对零售行业门店商品零售场景，综合门店销售、库存等业务数据和外部相关数据，基于大数据和机器学习技术对商品的销售做预测，为门店要货、库存管理、业务运营等提供决策支撑。

   门店销售预测使用的前提是购买了星空零售模块。启用和配置数据服务后，系统根据门店历史销售情况进行预测模型运算, 运算后的预测周期内的数据结果展示在门店要货单的预测销量上。

(2) 智能要货预测：

   对于下游向上游采购中心或供应链中心要货的场景，综合销售订单、库存数据，外部相关数据等，基于大数据和机器技术，对要货场景中的商品、物料的要货数量和计划做预测，实现业务的自动化、智能化。

智能要货预测主要基于供应链系统的历史销售数据来进行预测模型