中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售业的融合或是发展良方之一。AI技术对零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求;同时加速促进零售业“人- 货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式。其中，AI销售预测是完善客户需求管理、指导运营、以提高企业利润为最终目的的商业问题解决方案之一。通过销量预测，零售商可根据过去的购买行为预测消费者的下一步行为及其对市场趋势的反应，从而合理安排决策生产采购、供应链以及促销方案，达到整体利润的最大化。

基于百度EasyDL的销量预测方法：表格/时序预测
 
        传统销量预测方法仅依靠专家经验，很难决定未来销售方案，过于主观且准确率较低。

        以一家拥有3500家门店、47500名员工的零售企业为例，很难想象仅凭专家经验就能完成未来销量预测。而通过EasyDL数据模型来预测销量，在业务冷启动阶段，仅使用10000行、8个特征属性的表格，仅需4步，即可无代码训练出R2 Score 达90%的可用模型，持续补充数据至40000+行，R2 Score 提升至98%，对市场战略把握和对门店方面的管理产生了极大价值。

                                                部分训练结果

        基于百度全场景的AI技术实力，飞桨EasyDL不仅能支持图像、语音、视频、文本多种内容的自定义分类，还可能进一步实现OCR文字识别、图像识别、文本情感分析等更为复杂的应用。
        而全套的开发流程，几乎不需要编写代码，也不需要深度学习的算法背景，智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，都可以在一个平台简单实现，被AI开发者成为“效率神器”

课程直播预告
 
        为了让小伙伴们更便捷地实践时序预测在销量预测场景中的应用，百度专家将在4月27日，EasyDL-智慧零售销量预测应用方案公开课，教你0代码上手智慧零售商品销量预测模型，解决获客难/转化率低/缺乏用户感知/用工成本高等痛点；深度剖析互联网红利消退后的零售转型路径：智能化运营。
       不止如此，我们还带来了3天实训打卡营，手把手带你零算法基础上手商品销量预测AI方案！

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