实现供应链管理自动化，让需求预测更精准
“ 区别于多数AI平台，我们的方法是通用和多功能的。OneClick.ai将AI的强大功能赋予企业每天的业务分析以及购物者分析。”
生鲜产品在带动到店量、购物量和会员量方面起到了巨大作用。杂货店中，生鲜产品占收入的40%，占销售成本的1/3，因此生鲜产品存量的准确预测至关重要。
生鲜供应管理的难点
生鲜易腐，需求预测决定业务成败
生鲜食材娇贵易腐、需求变化大、交易时间不确定、当地气候条件不确定，许多零售商提供的食材多种多样，包括进口和不常见的食物，甚至是只能保存一到两天的极“脆弱”食材。在下单时，零售商一直在艰难地进行权衡：订太多，食物必将浪费；订太少，不能满足销售需求，同时也会造成客户流失。随着每日需求的波动，零售商如何知道准确的订购量呢？
传统供应链管理，严重依赖于人
多数传统的供应链管理系统，采用一种基于规则的固定模式进行预测和供给。这种模式对稳定、可预测的品类足够有效，但生鲜却是复杂得多。因为当地的需求和供应每天都有不同，规划人员必须手动地将不同类型的数据输入供应系统，比如价格变化或者促销信息等。这些日常的手动步骤需要耗费大量时间，且容易出错，同时严重依赖于规划人员的个人经验和直觉。
革命性解决方案
机器学习—实现供应链管理程序自动化
OneClick.ai 帮助零售商将之前的手动程序实现自动化，帮助零售商在每日订单中自动化作出大部分规划和决策，减少人工干预，不仅帮助零售商节约人力和时间成本，更是完美规避了因以往手动步骤容易导致的输入错误以及依赖于规划人员个人经验和直觉的不正确性。
更精准的需求预测——实现更大的利润增长
独创的元学习算法，可收集、分析、适应来源于各种资源的大数据集，不仅能够基于历史销售数据，而且能基于其他影响参数：内部因素比如广告效应、营业次数，外部因素比如当地天气、公共假期等进行需求预测，设计的深度学习模型，可以在每个商店中以更细的颗粒度预测每个SKU，从而有效减少缺货率、注销率以及现有库存天数，显著提高订单的准确性。根据某大型零售商在使用OneClick.ai 实现供应管理自动化之后，即迅速地在诸多业务层面取得了重大突破：比如：缺货率降低约85%，库存天数下降约12%，毛利增长高达10%。
自动考虑供应链约束，如供应商送货次数、最大或最小订单量。基于所有考量，系统每天会针对所有的产品系列生成订单建议。每个订单建议都会考虑到最低的浪费和降价风险来进行优化，为零售商在生鲜产品中，实现更大的利润增长。
一个平台，解决多种业务需求
- 销售/需求/补货预测
预测精准度提升至90%以上。
- 客户留存
预测即将流失的客户，以便更好地规划客户留存和会员政策。
- 价格及促销优化
动态展示定价和促销优化，并进行同类预测以实现财务目标。
- 支持所有的真实数据类型
预测模型中支持包括本地天气、公众假期、广告策略等在内的所有数据类型。
畅快体验
- 第2步-上传CSV格式的数据
- 第3步-选择所需应用及目标