Jak ustawić punkty zamówień dla ociekaczy na buty, by unikać braków?

Jak SageMaker pomaga prognozować popyt na ociekacze na buty?

SageMaker pozwala zautomatyzować cały proces prognozowania, od przygotowania danych po wdrożenie i aktualizację prognoz.

SageMaker łączy narzędzia do pracy z danymi i gotowe algorytmy do szeregów czasowych. Ma także strojenie modeli i harmonogramy trenowania. Dla małego sklepu to wygodne, bo można zacząć od prostego przepływu wsadowego. Dane sprzedaży trafiają do Amazon S3. SageMaker Data Wrangler pomaga je oczyścić. Model trenujesz jako zadanie treningowe. Prognozy generujesz wsadowo i zapisujesz do S3. Możesz też użyć SageMaker Pipelines, aby co tydzień odświeżać prognozy bez ręcznej pracy.

Jak przygotować i oczyścić dane sprzedażowe przed modelowaniem?

Ujednolicone, czyste dane dają stabilny model i wiarygodne prognozy.

Zbierz dane z co najmniej 12 miesięcy. Im dłużej, tym lepiej widać sezony. Rekord ma opisywać popyt w określonym dniu lub tygodniu dla konkretnego wariantu ociekacza. Warto przygotować spójny zestaw kolumn:

• data
• identyfikator produktu lub wariantu
• sprzedana liczba sztuk
• cena w danym dniu
• flaga promocji
• stany magazynowe i braki towaru
• czas dostawy i metoda wysyłki
• dostępność produktu na stronie

Usuń duplikaty i korekty księgowe. Oznacz zwroty. Jeśli towaru brakowało, popyt był zaniżony. Dodaj wtedy sygnał o braku na stanie. Ustal stałą częstotliwość, na przykład dni lub tygodnie. Wypełnij okresy bez sprzedaży zerami, jeśli to realny brak zamówień. Zapisz dane jako plik CSV lub Parquet w S3.

Jak uwzględnić sezonowość, promocje i wysyłkę w modelu popytu?

Dodaj cechy kalendarzowe, promocyjne i logistyczne, bo silnie wpływają na popyt.

Ociekacze na buty zwykle sprzedają się lepiej jesienią i zimą. Deszcz i śnieg to wzrost potrzeby. Ujmij więc:

• cechy czasu: miesiąc, tydzień roku, dzień tygodnia, święta
• flagi kampanii i promocji, rabaty kuponowe
• dostępność wariantu na stronie i czas ładowania karty produktu
• czas dostawy i koszty wysyłki w danym okresie
• sygnał braku na stanie
• opcjonalnie pogodę dla obsługiwanego regionu, na przykład opady

W Data Wranglerze wylicz także opóźnienia, na przykład sprzedaż sprzed 7 dni, oraz średnie kroczące. Dzięki temu model lepiej wychwyci wzorce i efekty po promocjach.

Jak wybrać cechy produktu: szerokość, długość i materiał?

Użyj cech fizycznych i estetycznych, bo różne warianty mają inny profil popytu.

Dla ociekaczy na buty ważne są wymiary i materiał. Rozmiary 38×50, 38×75 i 40×72 warto przeliczyć także na pole powierzchni. To prosta cecha, która bywa lepsza niż same wymiary. Materiał oznacz binarnie, na przykład guma, polipropylen, tworzywo z recyklingu. Dodaj grupy kolorów oraz typ wzoru, na przykład gładki, geometryczny, sezonowy. Wersje świąteczne mają krótkie, silne piki sprzedaży. Uwzględnij także rodzaj krawędzi i wysokość rantu, jeśli te cechy odróżniają warianty. Cena i flaga promocji to kolejne kluczowe cechy.

Jak zbudować i wytrenować model prognozujący w SageMaker?

Wybierz podejście szeregów czasowych dla każdego wariantu albo model tablicowy z cechami opóźnień.

Dwa sprawdzone kierunki to:

• Model szeregów czasowych na wariant. W SageMaker możesz skorzystać z algorytmu DeepAR. Potrzebujesz ciągu popytu dla każdego wariantu, plus cechy współdzielone i specyficzne dla wariantu.
• Model tablicowy na obserwacjach dzień–wariant. Użyj XGBoost w SageMaker i dodaj opóźnienia, średnie kroczące oraz cechy kalendarza, ceny i promocji.

Podziel dane na zbiór uczący i walidacyjny w układzie kroczącym w czasie. Włącz automatyczne strojenie hiperparametrów. Po treningu wykonaj wsadową inferencję i zapisz prognozy dla horyzontu, na przykład 8–12 tygodni. Całość połącz w SageMaker Pipelines. Zaplanuj aktualizację co tydzień lub co miesiąc, zależnie od rotacji towaru.

Jak ocenić jakość prognoz i ustalić progi uzupełnień zapasów?

Mierz błąd, sprawdzaj odchylenie i użyj prognozy do wyliczenia punktu zamówienia.

Oceń dokładność metrykami WAPE lub sMAPE. Sprawdź błąd dla najważniejszych wariantów i dla całej kategorii. Zwróć uwagę na stronniczość. Jeśli model stale zaniża lub zawyża, skoryguj cechy lub retrenuj częściej. Korzystaj z przedziałów niepewności. Ułatwiają planowanie zapasu bezpieczeństwa.

Ustal progi zamówień w oparciu o popyt w czasie dostawy. Punkt zamówienia to popyt w czasie dostawy plus zapas bezpieczeństwa. Zapas bezpieczeństwa zależy od zmienności błędu prognozy i wybranego poziomu obsługi. Jeśli dostawa bywa niestabilna, zwiększ zapas dla wariantów o dużej sezonowości, na przykład wzorów świątecznych. Uwzględnij minimalne wielkości zamówień i miejsce w magazynie.

Gotowy wdrożyć prognozowanie w swoim sklepie?

Tak, zacznij od prostego przepływu wsadowego, a potem rozwijaj go o kolejne cechy i automatyzację.

Najpierw zbierz rok danych sprzedaży i stany magazynowe. Dodaj podstawowe cechy czasu, ceny i promocji. Przetestuj dwa podejścia modelowe i wybierz stabilniejsze. Ustal horyzont, który naprawdę pomaga w zakupach, na przykład osiem tygodni. Ustal też cykl odświeżania prognoz. Później dołóż cechy produktu, dostępność na stronie i sygnały logistyczne. Z czasem uzupełnij przepływ o harmonogramy i raport błędu. Taki rozwój krok po kroku daje realne oszczędności i mniej braków towaru w sezonie.

Zbuduj pierwszą prognozę w SageMaker i ustaw progi zamówień dla ociekaczy na buty jeszcze przed kolejnym szczytem sezonu.