機器學習應用於銷售預測的優勢與步驟詳解

自家公司商品或服務的銷售與營運的計劃中，銷售預測是一個重要的指標。利用機器學習進行銷售預測，不僅可以基於數據進行客觀的分析，還能預期提高公司的利潤。

因此，許多人對機器學習應用於銷售預測的詳細內容非常感興趣。

本文將解釋如何利用機器學習進行銷售預測的概述、優勢、步驟及注意事項等。請繼續閱讀，以了解更多！

銷售預測和預算編制是企業管理生產量和庫存量，制定銷售與營運策略的不可或缺工作。引入機器學習可以根據大量的歷史數據和市場動向，進行自動化的銷售預測。

機器學習是指計算機自動學習數據中的模式和規則，進而進行預測和判斷的技術。這種客觀的手法與依賴於員工經驗和直覺的預測方式不同，因此，在銷售預測方面需求日益增加。

近年來，消費者需求多樣化、趨勢變化迅速，企業面臨較大的庫存風險。準確的銷售預測可以減少過剩庫存帶來的經營壓力，避免因短缺而造成的機會損失，進而實現成本削減。

利用機器學習進行銷售預測，可以推測未來需求，對商品進行有效管理，最大限度降低庫存風險。譬如在預測不準確的情況下，可能造成大量過剩庫存，導致降價銷售。

清楚了解繁忙期和閑散期，可以實現無浪費的人員配置，這也是一大優勢。以定量形式表達的銷售預測能夠在公司內部分享，幫助各部門重新審視工作重點。

機器學習不依賴於特定人員處理銷售預測工作，因而可以防止人員依賴。這意味著，即使人員流失，自家公司的知識和經驗仍能被持續累積。

基於預測的銷售數據，可以合理分配廣告預算。透過機器學習，廣告和推廣活動的費用分配得以更合理。

首先需要明確銷售預測模型解決的問題。如果問題不清晰，可能會導致功能追加，超出預算。

接下來，收集以下數據供AI學習：銷售數據、天氣數據、銷售地理數據、市場推廣費用等。根據需要進行數據清理和轉換，確保質量與一致性。

將收集的數據輸入工具，以進行銷售預測。相比內製模型，利用外部工具和系統可以更輕鬆地進行預測。

根據銷售預測結果，制定銷售計劃，調整訂貨量，並持續檢驗和改進，確保收益率的提升。

確保數據質量與數量是至關重要的。質量差的數據會降低預測模型的準確性，而數量不足則會限制模型的學習效果。

為確保數據質量和數量，需要內部各部門的合作。提前獲得相關人員的配合，可以確保數據的順利收集和共享。

MMM（市場混合建模）是一種分析市場推廣效果的手法，透過機器學習對大量歷史數據進行分析，構建數學模型，預測銷售數據。這可幫助企業合理配置資源，對快速變化的市場做出迅速反應。

利用機器學習進行銷售預測，可以實現庫存風險控制、人員配置優化、防止人員依賴和廣告預算適當分配的效果。內製預測模型難度較高，建議使用外部工具。適當的工具能幫助企業提高銷售和營運效率。