پیش بینی محصولات پرفروش آینده با هوش مصنوعی

توضیحات

1. هدف و رویه کلی

• هدف: پیش‌بینی محصولاتی که احتمال فروش بالا در دوره آینده را دارند با استفاده از داده‌های تاریخی فروش، رفتار مشتریان و ترندهای بازار.
• رویکرد ترکیبی: ترکیب مدل‌های آماری/تصمیم‌گیری با بینش‌های کسب‌وکار و بازخورد مشتریان.

2. داده‌های کلیدی برای پیش‌بینی

• داده‌های فروش تاریخی: مقداری و حجمی، با تفکیک محصول، منطقه، کانال فروش، زمان.
• شاخص‌های مشتری: churn/بازگشت مشتری، رفتار مرور و سبد خرید، میزان ری‌استاکینگ.
• داده‌های بازار و ترندها: رویدادهای فصلی، تعطیلات، رویدادهای صنعتی، رقبا.
• داده‌های قیمت و هزینه‌ها: قیمت‌های تاریخی، تخفیف‌ها، هزینه‌های حمل و تبلیغات.
• ملاحظات کیفی: بازخوردهای مشتریان، نظرات، پیشنهادهای محصول.
• داده‌های چرخه عمر محصول: مرحله معرفی، رشد، ثبات، خداحله (decline).

3. مدل‌ها و روش‌های پیشنهادی

• مدل‌های سری زمانی:
  • ARIMA/ARIMAX: برای هر محصول یا گروه محصول به‌طور جداگانه.
  • Prophet (FB Prophet) یا Seasonal Decomposition: برای داده‌های دارای روند و فصلی.
• مدل‌های یادگیری ماشین:
  • درخت‌های تصمیمی و رگرسیون (Random Forest, Gradient Boosting) برای پیش‌بینی مقدار فروش با ورودی‌های متعدد.
  • XGBoost/LightGBM: کارایی بالا با قابلیت مدیریت داده‌های خام نامنظم.
  • مدل‌های زمان-سری با یادگیری عمیق (LSTM/GRU) برای ترندهای پیچیده، در صورت وجود مجموعه داده بزرگ.
• مدل‌های ترکیبی:
  • مدل‌های ترکیبی هِیبرید که خروجی مدل‌های سری زمانی را به عنوان ویژگی به مدل‌های ML اضافه کنند.
• تحلیل سبد محصول:
  • تحلیل Pareto برای شناسایی 80/20 مشتریان یا محصولات.
  • شاخص مانند Sell-Through، Rate of Sale، Cannibalization بین محصولات.