Previsión de demanda para Shopify, ajustada a cada producto

Stockful ajusta cinco modelos candidatos a cada SKU en cada ubicación: una línea base plana, tendencia, día de la semana, estacionalidad anual y un modelo de demanda intermitente para los productos de venta lenta. Cada modelo se prueba retrospectivamente contra el propio historial de ventas de esa SKU, y un modelo más rico solo se adopta cuando supera la línea base simple - así una previsión nunca empeora por ser más sofisticada. La precisión se vuelve a medir después continuamente contra las ventas reales.

Funciona desde el primer día - Stockful extrae hasta 2 años de tu historial de ventas existente de Shopify al instalarse, así que las previsiones no empiezan de cero. Los productos con más historial obtienen modelos más ricos: la estacionalidad anual, por ejemplo, necesita suficiente historial para ver el patrón. A medida que se acumula historial, las previsiones se profundizan automáticamente.

Sí. La estacionalidad se aprende por producto a partir de tu propio historial de ventas - las líneas de Navidad, las líneas de verano y los picos de BFCM obtienen cada uno su propio patrón aprendido. No hay configuración manual del 'mismo período del año pasado', y las sugerencias de reposición tienen en cuenta la misma temporada del año anterior.

Los productos de venta lenta y esporádica obtienen un modelo dedicado de demanda intermitente en lugar de un promedio ruidoso. Son las SKUs donde la previsión ingenua es peor - un par de ventas aleatorias pueden duplicar un promedio simple - así que se modelan por separado.

No. La previsión es autoajustable: los modelos se seleccionan, se prueban retrospectivamente y se adoptan por SKU automáticamente. Hay ajustes disponibles si los quieres - el tiempo de entrega del proveedor, el nivel de servicio y el período de análisis pueden ajustarse, incluidas configuraciones por SKU.