去年的销售额不应该等于今年的预期

库存管理是零售生活的重要组成部分，直接关系到整体收入. 这也是一个永恒的挑战.

传统上，前几年的销售数据被用来预测未来一段时间的销售情况, 但这通常过于简单.

Let’s take a product with poor sales figures; the obvious conclusion is that it’s not popular. 但这并不是说买家不感兴趣, 它可能表明相反的情况——快速购买导致产品比预期更快售罄, 在架子上留下空隙. 缺乏可用性导致低销量，阻止它实现其销售潜力-一个可以无限持续的循环.

这是一个浪费的收入机会——但因为预测销售仍然是一门相当不精确的科学，所以它是相当普遍的, 还有许多其他与销售相关的情况会对利润产生不利影响.

It’s a particularly critical issue for retailers that have thousands of product lines and/or need to manage perishable inventory efficiently; excess stock is as bad for business as having too few items. (据估计，糟糕的库存管理导致美国零售商每年损失近20亿美元.)

购物受到许多因素的影响:天气, 购物的趋势, 监管, 新产品, 购买行为, 季节性事件, 促销活动, 竞争对手的活动, 根据以前记录的数据所作的预测不一定考虑到具体的事件, 在这种情况不太可能发生的情况下，让月度销售额显得平均分布.

Taking seasonality into account when predicting future sales is not fool-proof; a date being a weekday or a weekend causes fluctuations in the figures. 消费者行为也会受到全国性节日等事件的影响, 文化节和大型体育赛事. 即使是预测每年的确定性也不能保证成功——复活节, 例如, 每年的日期都不一样吗, 有些产品的销量会因时间的早晚而大不相同.

Price level signals can also make top-line sales figures misleading; an in-store promotion can markedly affect the sales of a product from a given category, 甚至使整个商店对购物者更具吸引力.

与此同时, 产品可能显示为“库存中”, 但不可用, 大型零售商往往难以实时补充货架. 这将打开一个“销售停机”窗口, 尤其是流行的商品, 哪一种产品一上市就能快速移动.

这些都是零售商面临的现实问题. 但通过有效的订单和库存管理，可以解锁可观的增量利润, 哪一个也能更有效地使用营销预算, 由于减少了清除多余库存的促销活动，从而提高了平均销售价格. 容易国旗, 这是一个重大挑战, 尤其是因为它需要处理来自大量库存项目的数据.

Machine learning models can forecast sales months in advance; they extend far beyond traditional prediction techniques, 哪些倾向于依赖于每天的标准因素, 产品和商店. 购买行为远, 复杂得多, 敏感的:对季节等事物敏感的, 消费趋势, 价格水平, 一次性的事件, 等.

This calls for retailers to collect and analyze huge amounts of data from different sources and in varying formats; big data tools process the information into the clean and readable format 要求 for predictive modeling.

有了这个细节, 零售商可以利用容易获取的信息来解决常见问题. 例如, 员工几乎不可能持续监控库存情况并立即重新订购. 而是实时的(或接近实时的), 例如，商品级别的每日销售数据(以及分析产品通常销售流的模型)可以检测出商品何时用完, 或者即将这么做. 在给定市场(线下和线上)的每次销售之间偏离正常时间的偏差可以被标记，并使用人工干预来审查和纠正.

先进的技术让零售商越来越有可能实现双赢, 如智能库存管理增加增量收入的机会. Machine learning can also assist with fine-tuning operations; activities such as optimizing product assortments, 提供更有吸引力、更有利可图的促销活动和设定价格都是产生收入的选项，只要有正确的信息在手，这些选项就变得可行.

正确的数据和工具产生及时和准确的报告, 做一次耗时, 复杂和可能不可能的任务更直接. 从这个角度来看, 机器学习在改进零售销售计划和收入增长的演变中发挥着重要作用, 无论是店内还是网上.

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