人工智能时代下的销售预测系统

而随着ChatGPT等新一轮人工智能技术的爆发，人工智能在销售预测上的应用也迎来的新的机会。本文会介绍在人工智能时代在，一个成熟的智能销售预测系统，都应该包含哪些能力呢？

• 智能化： 算法模型需要能够支持自动数据清洗，自动选择最优算法，自动学习优化，持续提升，同时支持对于大量非结构化信息的理解，处理，以应用到预测中。

• 场景化： 覆盖周期滚动计划、新品计划、促销品等完整的场景。

• 精细化： 支持各类颗粒度的预测结果，比如品类、商品、商品组等品的颗粒度；年、季、周、日等时间的颗粒度；渠道、工厂、仓等空间的颗粒度。

• 协同化： 支持财务目标、销售提报、系统预测的多维数据对比、共识，较差分析，实现需求端的协同决策。

• 指标化： 将定性因素转化为定量指标，并且可以灵活分析预存准确率，提高预测的科学性和客观性。

• 伙伴化： 类似 ChatGPT 的新一代人机互动范式，可以像一位可靠的伙伴，在销售预测过程中，通过自然语言的互动，帮员工完成复杂的分析和操作。

以下是一个成熟的智能销售预测平台的功能介绍：

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智能销售预测系统数据和算法基本工作逻辑

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智能销售预测的核心算法引擎

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03

自动化的数据清洗

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04

任务化的预测创建和管理

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05

预测结果的白盒化呈现

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06

新品、促销、特殊事件的精细化管理

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07

财务目标、销售提报、机器预测协同分析决策

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08

预测准确率复盘分析

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09

灵活的分析指标管理和监控

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基于CUI的智能副驾驶

人工智能在销售预测中的应用仍处于不断发展和完善的阶段。企业在引入和应用智能销售预测系统时，可以结合自身的实际情况，不断探索和创新，充分发挥系统的优势，同时关注可能出现的问题并及时加以解决，在激烈的市场竞争中立于不败。

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