借助预测分析，如今任何行业的公司都可以体验到预测建模、机器学习甚至人工智能的优势。事实上，这在数字化转型中非常普遍，甚至普通公民也已经习惯了。这是一个新的现实和一种不同的生活方式。这在一切事物中都可以看到，甚至在购买清凉饮料、书籍或牙膏时也是如此。 预测分析.jpg 图片来源：预测分析在零售领域的应用并不新鲜，距离我们第一次读到或听到关于尿布和啤酒的轶事，预测分析的经典之一，就像三个V一样，已经有十年左右的时间了。来自大数据的想象；但是，当人工智能积极参与这一过程时，会发生什么，这才是新颖的。 帮助我们生活在未来的预测分析 如今，奇怪的事情是进入实体店或在线商店却感受不到优化体验的效果。作为顾客，我们已经习惯于寻找以某种方式排列的商品，超市的结构遵循一个计划，其中没有任何东西是偶然的结果，并且是在我们感兴趣的电子商务商品的形象下推荐的结果。 然而，随着环境变得更加复杂，我们也变得更加复杂。客户学习。
之前我查看了要食用的
产品的有效期，意识到那些含有最接近过期食品的产品位于前面的位置，最靠近手，在匆忙中，我会抓住它看到的第一个产品并穿过它出购物清单，事不宜迟。现在，你知道更多了。 这意味着公司需要诉诸于最敏捷的预测分析表达方式，即呈现 国家 B2B 和 B2C 电子邮件列表 最高水平的自动化、人工智能的表达方式。机器学习的这一分支成功地将零售行业的企业家从他们多年来承受的一些压力中解放出来。节假日前如何高效管理物资？您如何知道需要什么以及在哪里？您对在哪里开设新店最感兴趣？为什么？ 人工智能使该领域的组织能够应对最紧迫的问题，例如与以下相关的问题： 企业选址：如果到目前为止，预测分析已经被用来确定在哪里开设商店，那么今天，这些类型的决策可以借助人工智能进行优化。因此，根据历史数据，例如销售额、人口统计数据或与竞争对手的距离，不仅可以知道开始赚钱的确切位置，还可以知道打开快门的最佳时机，这同样适用于电子产品。 -商业。这不是最重要的事情，但预测分析真正与众不同的事实是，除了这些知识之外，人工智能还可以根据驱动因素的识别，让零售商了解做出该决定的原因。 . 有助于将推荐选项标记为理想的最重要和关键变量。 人员配备：一年中无需进行预测分析即可了解企业需要多少员工来满足客户需求。但在销售期间会发生什么？那么在圣诞节或暑假前几周呢？
为了防止顾客因在排队中浪
费时间而感到不满，有必要了解每天的人力 阿富汗电话号码列表 资源需求是什么。而这并不容易计算。无需冒增加当日服务成本的风险，也无需提高员工的积极性；但也不能掉以轻心，听之任之。使用预测分析可以了解商店客流量的增加（或减少），但通过人工智能，它可以更进一步，可以准确地知道每天需要多少额外的工人以及他们在哪些区域将是最需要的。其结果是降低了零售商的成本，并为顾客提供了更好的店内体验。 库存管理：这是零售公司负责人面临的传统挑战。找到平衡是很困难的，任何错误都可能对收入流造成重大影响。为了避免它们，需要预测模型来显示需要哪些物品以及在哪里需要它们。一年中的时间、机构、地点……一切都很重要，为了实现调整，需要事先进行数据连接工作。需要比较的变量太多，除了使用人工智能来解决问题之外，没有其他可能可以考虑。因此，基于构建预测模型的应用程序，零售商可以找到保证其计算有效性的答案。 但这并不是全部。人工智能 和其他先进形式的预测分析可以帮助零售商优化营销工作，提高活动和促销活动的有效性和盈利能力；微调您的销售预测，更有效地分配资源，甚至改进招聘流程，避免人员流动，并专注于为该职位和组织寻找最合适、最合格的候选人。
