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。
在企业管理、客户服务、产品开发过程中 ，是“亡羊补牢 ”、等出现问题再 想办法补救呢 ，还是“ 防患于未然 ” ，先预测风险并实施控制的方法呢？答 案是显而易见的。 有人会说 ，不出问题 ，我怎么知道存在什么问题呢？也有人说 ，我也想“先 知先觉” ，但我又不能未 卜先知 ，我怎么知道产品投放市场后会出现什么问 题呢？
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。
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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。
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。
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