bell-----零售商和品牌商的供应链运作中，都需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。
需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。零售商和品牌商的供应链运作中，都需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。
零售商和品牌商的供应链运作中，都需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。
需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。零售商和品牌商的供应链运作中，都需要基于对销量的预测，来指导仓库和门店的周期性补货，以满足客户或消费者的订单和购买需求。行业内普遍存在的痛点：预测方法简单，预测准确率低，预测能力提升困难；补货依赖人员经验，无固定方法，人员流动导致业绩波动，库存冗余和缺货问题频繁出现。基于机器学习的的算法能力，可以帮助企业实现使用AI算法进行自动预测，并实现智能补货推荐。
