อีคอมเมิร์ซและคลังสินค้า ›

พยากรณ์สต็อก Demand Forecasting

Demand Forecasting

รู้ล่วงหน้าว่าสินค้าไหนจะขาดหรือจะค้าง รายสินค้า รายสาขา

พยากรณ์สต็อก Demand Forecastingข้อมูลตัวอย่าง
ยอดขายจริงพยากรณ์ช่วงความเชื่อมั่น
AI แนะนำการสั่งซื้อ
สั่ง 2,650 ชิ้น
สั่งภายใน 5 ต.ค.
  • ยอดฐาน 569 ชิ้น ต่อสัปดาห์
  • โปรฯ +20% เพิ่ม 246 ชิ้น
  • คงคลัง 1,800 ชิ้น

ลองกดได้เลย หน้าจอนี้จำลองการทำงานของระบบด้วยข้อมูลตัวอย่าง

จุดเด่น

ใช้ยอดขายย้อนหลัง โปรโมชัน วันหยุด และฤดูกาล

ใช้ยอดขายย้อนหลัง โปรโมชัน วันหยุด และฤดูกาล

แนะนำจำนวนสั่งซื้อและเวลาที่ควรสั่ง

แนะนำจำนวนสั่งซื้อและเวลาที่ควรสั่ง

เตือนสินค้าใกล้หมดอายุหรือค้างสต็อก

เตือนสินค้าใกล้หมดอายุหรือค้างสต็อก

พยากรณ์สต็อก Demand Forecasting คืออะไร และช่วยองค์กรคุณอย่างไร

สั่งของมากไปก็ค้างสต็อกจนต้องลดราคาล้าง สั่งน้อยไปก็ขาดช่วงที่ลูกค้าต้องการพอดี ทีมจัดซื้อยังตัดสินใจจาก Excel และความรู้สึก และไม่มีใครบอกได้ว่าทำไมยอดเดือนนี้ถึงต่างจากเดือนก่อน

ระบบ Demand Forecasting ของ Khaojai IT ใช้ AI พยากรณ์ยอดขายรายสินค้า รายสาขา จากยอดขายย้อนหลัง โปรโมชัน วันหยุด และฤดูกาล แล้วแนะนำจำนวนและเวลาที่ควรสั่ง พร้อมอธิบายเหตุผลที่ตัวเลขเปลี่ยนเป็นภาษาที่ทีมจัดซื้อเข้าใจ และเตือนสินค้าใกล้หมดอายุหรือค้างสต็อกก่อนกลายเป็นต้นทุนจม

เมื่อใช้งานจริง ทีมจัดซื้อและการตลาดวางแผนแคมเปญจากตัวเลขเดียวกัน ของขาดและของค้างลดลง และการประชุมวางแผนใช้เวลาน้อยลงเพราะทุกคนเห็นเหตุผลเบื้องหลังตัวเลข Khaojai IT ปรับโมเดลพยากรณ์ให้เข้ากับสินค้าและรอบการขายขององค์กรคุณ และดึงข้อมูลจาก POS, ERP หรือระบบคลังที่ใช้อยู่

คำถามที่พบบ่อยก่อนเริ่มโครงการ

ต้องมีข้อมูลย้อนหลังนานแค่ไหน

ยิ่งมากยิ่งดี โดยทั่วไปยอดขายรายวันหรือรายสัปดาห์ย้อนหลัง 1 ถึง 2 ปีก็เพียงพอให้โมเดลเห็นฤดูกาล สินค้าใหม่ที่ไม่มีประวัติจะพยากรณ์จากสินค้าที่คล้ายกัน

ดึงข้อมูลจากระบบที่ใช้อยู่ได้ไหม

ได้ ระบบรับข้อมูลจาก POS, ERP, SAP, ระบบคลังสินค้า หรือแม้แต่ไฟล์ Excel ที่ส่งเป็นรอบ และส่งคำแนะนำสั่งซื้อกลับไปยังระบบจัดซื้อเดิมได้

AI พยากรณ์แม่นแค่ไหน และยังต้องมีคนตัดสินใจไหม

ความแม่นต่างกันตามสินค้า ระบบจึงแสดงช่วงความไม่แน่นอนและเหตุผลประกอบทุกตัวเลข ทีมจัดซื้อยังเป็นผู้อนุมัติคำสั่งซื้อ และสามารถปรับตัวเลขก่อนยืนยันได้

ใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะเริ่มใช้ได้

โดยทั่วไป 2 ถึง 3 เดือน รวมการเตรียมข้อมูล ปรับโมเดลให้เข้ากับสินค้าของคุณ และทดลองใช้คู่กับวิธีเดิมหนึ่งรอบสั่งซื้อก่อนใช้เต็มรูปแบบ

AI ในระบบนี้

AI พยากรณ์ยอดและบอกเหตุผลที่ยอดเปลี่ยน

  1. 01พยากรณ์ยอดรายสาขาคาดยอดขายแต่ละสินค้าในแต่ละสาขาล่วงหน้าเป็นรายสัปดาห์
  2. 02อธิบายเหตุผลที่ยอดเปลี่ยนบอกว่ายอดขึ้นหรือลงเพราะโปรโมชัน วันหยุด หรือฤดูกาล
  3. 03จำลองผลโปรโมชันลองใส่ส่วนลดหรือแคมเปญ แล้วดูว่ายอดและสต็อกจะเปลี่ยนแค่ไหน
  4. 04จับยอดผิดปกติเตือนเมื่อยอดจริงห่างจากที่คาดไว้มาก เพื่อปรับแผนสั่งซื้อทัน

สามารถทำงานร่วมกับระบบของคุณที่ใช้อยู่

LINEMicrosoft 365Google WorkspaceSAPExcelระบบเดิมผ่าน API

มีคำถามเรื่อง พยากรณ์สต็อก Demand Forecasting?
เล่าให้เราฟังได้ไหม

พิมพ์ปัญหาที่องค์กรเจออยู่ ทีมงานและ AI ของเราจะแนะนำซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม พร้อมช่วยคิดและให้คำปรึกษา