Lösungsrahmen
Das Predictive Analytics Modul von Sintra AI kombiniert Zeitreihenprognosen und Marktnachfragemodelle, um den Lagerumschlag um 20-351 TP3 T zu verbessern. Sein einzigartiger Wert liegt in der Fähigkeit, gleichzeitig Verkaufsdaten, Trends in sozialen Medien und regionale Wirtschaftsindikatoren zu analysieren.
Der Weg zur Verwirklichung
- Phase der Datenaufbereitung
Importieren Sie die Verkaufsdaten der letzten 2 Jahre im CSV-Format (mit Feldern wie SKU, Datum, Verkaufsvolumen, Werbemarken usw.) und stellen Sie eine Verbindung zu Google Trends API her, um Branchensuchdaten zu erhalten. - Modell Konfiguration
Wählen Sie die Vorlage für die Bestandsoptimierung in den Prognoseeinstellungen, um den Schwellenwert für den Sicherheitsbestand und die Parameter für den Wiederauffüllungszyklus festzulegen. - Intelligente Frühwarnung
Aktivieren Sie die Funktion "Dynamischer Alarm". Wenn ein Produkt voraussichtlich in den nächsten 30 Tagen nicht mehr vorrätig sein wird, sendet das System automatisch eine Benachrichtigung an Slack oder generiert einen Bestellungsentwurf.
Best-Practice-Fälle
Durch die Analyse der Hitze der Instagram-Konversation erhöhte eine Bekleidungsmarke den Bestand an bestimmten Farbartikeln zwei Wochen im Voraus, was zu einer Umsatzsteigerung von 42% für die Saison führte.Schlüsselaktion: Aktivieren Sie die Option "Visuelle Erkennung" in den Einstellungen für "Social-Media-Signale", um die KI in die Lage zu versetzen, die Bildeigenschaften der neuen Produktveröffentlichungen von Wettbewerbern zu überwachen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSintra: Die intelligente Assistenzplattform für automatisierte ArbeitsabläufeDie
