聯系電(diàn)話(huà):
智能(néng)預測
基于未來(lái)銷售預測 驅動高(gāo)效商品管理(lǐ)決策
輸出前瞻性預測驅動決策，實現(xiàn)→"銷售最大(dà)化(huà)庫存最小(xiǎo)化 λ(huà)
立即體(tǐ)驗
根據商品市(shì)場(chǎng)的(d→→e)銷售表現(xiàn)，判斷當前供應能(néng)否滿足後續≤γ×δ銷售周期內(nèi)的(de)需求
新零售時(shí)代，服裝企業(yè)紛紛開(kāi)始重視(shì)商品，将 ™産品與供應鏈體(tǐ)系結合，借助人(rén)工(gōng)☆<±©智能(néng)、大(dà)數(shù)據、物(wù)流體(tǐ)系★ 等提升利潤，通(tōng)過數(shù)據賦能'∏₩(néng)業(yè)務，實現(xiàn)快(kuài)反緻勝。
杭州芒果數據科技有限公司依據商品銷售數(shù)據，通(tōng)過科₩↑"&(kē)學的(de)預測算(suàn)法輸出商品未來 ∏α(lái)的(de)銷售需求，并結合供應→<>制(zhì)定追單、調價、減單等管理(lǐ)策略。
如(rú)何及時(shí)發現(xiàn)“黑(hē≤÷♥i)馬款”，抓住早期追單決策時(shí)機(jī)，差異化(hβ£σuà)評判商品在各個(gè)區(qū)域各生(✔££shēng)命周期的(de)好(hǎo)壞，避免一(yφ≠ ī)刀(dāo)切？
算(suàn)法模型為(wèi)基石的(∏de)預測方法
基于商品特征和(hé)數(shù)據特征，産品自(z©ì)動匹配最合适的(de)一(yī)個(gè)或多(duō)£₽個(gè)預測模型進行(xíng)預測，同♠"時(shí)不(bù)斷叠代算(suàn)α¥↓法，持續優化(huà)預測效果。
業(yè)務邏輯為(wèi)基石的(de∞↕)決策建議(yì)
結合時(shí)尚行(xíng)業(yè)業(yè)務邏輯輸出模型預δ÷測結果，給人(rén)工(gōng)提供最佳商品決策建議(y×εì)
提升人(rén)工(gōng)商品決策效率
産品自(zì)動處理(lǐ)及分(fēn)析各種複雜(zá)φ 的(de)數(shù)據，人(rén)工(gōng±→ )僅需進行(xíng)最終決策判斷。
商品通(tōng)，讓商品運營更高(gāo)效
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