如何通过基于机器学习的解决方案消除缺货事件？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-17
商店一级缺乏操作合规性（或“人为失误”）
这可能由几个问题造成，包括欠佳的手头余额，负库存，接收和更新流程问题，对系统建议的订单进行手动干预，直接商店交货流程空白，手动采购订单，非由于商店改型，错误的安全库存，错误的显示数量以及关键参数中的许多其他此类失真，因此无法遵守货架图。
零售商和供应商之间在战略和运营层面上缺乏协调
许多零售商已经实施了预测系统来传达总需求，但是预测不包括来自日常销售系统的实际输入，通常无法解释迅速变化的消费者偏好和需求，并且很少考虑正在推广的（通常占超市每月销售额的40％），此外在供应商的卡车到达其配送中心之前，零售商对于特定采购订单对供应商的进货存货的可见度有限，在发现会话中，他们可能会发现行填充和案例填充之间不匹配。
多年前在打包软件上构建的效率低下的算法集
零售商历来默认使用开箱即用的实现方式，而自定义则要考虑针对其客户群，地理位置，区域偏好等的独特因素，有些是“砖混”时代的形式，超市零售，自然他们的算法无法反映当前的全渠道现实。由于版本升级的成本很高，因此零售商的IT团队通常多只能构建自定义增强功能，以补充现有的打包软件。
静态算法中缺少机器学习输入
的确将机器学习整合到您的技术堆栈中可能会有很高的初始价格，对此回应说，再造一个IT系统，将花费我们X百万元，并花费Z个月的时间来实施并浪费宝贵的运营/域时间，但是通过机器学习来解释非结构化数据是消费此信息宝库的方法。由此产生的情报将有助于制定正确的算法，然后为商店Y的SKU X生成近乎的自动补货订单数量，现在需要的是使用机器学习商店-补货的货架上的可用性改进解决方案，我们将讨论零售商现在和将来无法将IT服务升级到会对底线产生负面影响。
为较小的杂货连锁店量身定制的
这些杂货连锁店可能没有资源来从头开始构建机器学习算法，并雇用一组数据科学家来持续管理自制解决方案，经过微调的机器学习算法，并结合了托管服务交付模型，借助算法以及我们的管理人员进行人工干预和全面管理，公司可以省去内部数据科学家和库存管理人员的巨额费用，对于需要快速循环补货的任何零售商来说，该解决方案都是至关重要的，例如有相同的进入他们的配送中心，因此他们需要进入各个商店并在每个商店内上架，是它可以补充和增强已经部署的任何现有中央计划工具，确保您有足够的库存，这不仅对于消费者在店内购物，做出购买决定具有重要意义，而且还可以作为持续的营销机会-人们会经常光顾提供可靠库存的商店。
即使在大流行期间，品牌忠诚度仍在继续，而杂货连锁店不能假设其普通顾客会参与品牌替代
研究表明超过 50％的人 在品牌缺货时不会在商店购买替代品，这实际上对客户体验不利，如果有50,000个活跃链跟踪到5％的指标，这意味着它们在任何时间点都无法准确补充约2,500个，即使在这2,500个中只有10％积极地影响着普通客户的核心购物篮，这也会在客户心中对商店产生巨大的负面印象，暂时搁置信任侵蚀导致核心客户问题不那么普遍和严重的地方购物的机会，让我们研究一下这些OOS对底线的负面影响。
这可能由几个问题造成，包括欠佳的手头余额，负库存，接收和更新流程问题，对系统建议的订单进行手动干预，直接商店交货流程空白，手动采购订单，非由于商店改型，错误的安全库存，错误的显示数量以及关键参数中的许多其他此类失真，因此无法遵守货架图。
零售商和供应商之间在战略和运营层面上缺乏协调
许多零售商已经实施了预测系统来传达总需求，但是预测不包括来自日常销售系统的实际输入，通常无法解释迅速变化的消费者偏好和需求，并且很少考虑正在推广的（通常占超市每月销售额的40％），此外在供应商的卡车到达其配送中心之前，零售商对于特定采购订单对供应商的进货存货的可见度有限，在发现会话中，他们可能会发现行填充和案例填充之间不匹配。
多年前在打包软件上构建的效率低下的算法集
零售商历来默认使用开箱即用的实现方式，而自定义则要考虑针对其客户群，地理位置，区域偏好等的独特因素，有些是“砖混”时代的形式，超市零售，自然他们的算法无法反映当前的全渠道现实。由于版本升级的成本很高，因此零售商的IT团队通常多只能构建自定义增强功能，以补充现有的打包软件。
静态算法中缺少机器学习输入
的确将机器学习整合到您的技术堆栈中可能会有很高的初始价格，对此回应说，再造一个IT系统，将花费我们X百万元，并花费Z个月的时间来实施并浪费宝贵的运营/域时间，但是通过机器学习来解释非结构化数据是消费此信息宝库的方法。由此产生的情报将有助于制定正确的算法，然后为商店Y的SKU X生成近乎的自动补货订单数量，现在需要的是使用机器学习商店-补货的货架上的可用性改进解决方案，我们将讨论零售商现在和将来无法将IT服务升级到会对底线产生负面影响。
为较小的杂货连锁店量身定制的
这些杂货连锁店可能没有资源来从头开始构建机器学习算法，并雇用一组数据科学家来持续管理自制解决方案，经过微调的机器学习算法，并结合了托管服务交付模型，借助算法以及我们的管理人员进行人工干预和全面管理，公司可以省去内部数据科学家和库存管理人员的巨额费用，对于需要快速循环补货的任何零售商来说，该解决方案都是至关重要的，例如有相同的进入他们的配送中心，因此他们需要进入各个商店并在每个商店内上架，是它可以补充和增强已经部署的任何现有中央计划工具，确保您有足够的库存，这不仅对于消费者在店内购物，做出购买决定具有重要意义，而且还可以作为持续的营销机会-人们会经常光顾提供可靠库存的商店。
即使在大流行期间，品牌忠诚度仍在继续，而杂货连锁店不能假设其普通顾客会参与品牌替代
研究表明超过 50％的人 在品牌缺货时不会在商店购买替代品，这实际上对客户体验不利，如果有50,000个活跃链跟踪到5％的指标，这意味着它们在任何时间点都无法准确补充约2,500个，即使在这2,500个中只有10％积极地影响着普通客户的核心购物篮，这也会在客户心中对商店产生巨大的负面印象，暂时搁置信任侵蚀导致核心客户问题不那么普遍和严重的地方购物的机会，让我们研究一下这些OOS对底线的负面影响。
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