Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта. Теория и практика - страница 11
AI может моделировать различные рыночные сценарии, чтобы помочь ритейлерам подготовиться к неожиданным изменениям спроса. Этот проактивный подход позволяет ритейлерам соответствующим образом корректировать свои стратегии инвентаризации.
Сокращение отходов
Точно прогнозируя спрос, AI помогает ритейлерам сокращать отходы, особенно скоропортящихся товаров. Это не только экономит расходы, но и способствует усилиям по обеспечению устойчивости. Улучшенное принятие решений с помощью AI
AI обеспечивает действенные идеи и рекомендации на основе данных, позволяя менеджерам розничной торговли принимать более обоснованные решения по запасам. Это приводит к повышению уровней операционной эффективности и прибыльности.
В заключение
В заключение, прогнозирование с использованием AI революционизирует управление запасами в розничной торговле, предоставляя инструменты и идеи, которые повышают эффективность, сокращают затраты и улучшают удовлетворенность клиентов. Розничные торговцы, которые внедряют стратегии управления запасами на основе AI, такие как управление запасами с использованием AI, AI для управления запасами и AI в управлении запасами, имеют больше шансов на процветание на конкурентном рынке.
VI Использование AI для точного планирования рекламных акций и оптимизации цен. Сезонные тенденции спроса и роль AI в прогнозировании на уровне магазина
6.1 Использование AI для точного планирования рекламных акций и оптимизации цен
AI может оптимизировать стратегии ценообразования
AI может оптимизировать стратегии ценообразования, учитывая такие факторы, как:
Цены конкурентов
Потребительский спрос
Уровни запасов
Могут быть реализованы модели динамического ценообразования, позволяющие предприятиям корректировать цены в режиме реального времени в зависимости от рыночных условий.
Возможность влияния AI на рекламные акции
Инструменты искусственного интеллекта могут сегментировать клиентов для адаптации рекламных акций, гарантируя, что маркетинговые усилия будут более целенаправленными и эффективными.
Технологии искусственного интеллекта способны анализировать огромные объемы данных для выявления закономерностей и тенденций в поведении потребителей. Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать эффективность различных рекламных стратегий, оценивая исторические данные о продажах.