零售行業(yè)AI實(shí)踐里,數(shù)字化運(yùn)營(yíng)如何結(jié)合大模型和DeepSeek預(yù)測(cè)鞋服產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售趨勢(shì),進(jìn)而減少因預(yù)測(cè)不準(zhǔn)導(dǎo)致的退換貨問(wèn)題?
在零售行業(yè)AI實(shí)踐中,數(shù)字化運(yùn)營(yíng)結(jié)合大模型與DeepSeek預(yù)測(cè)鞋服產(chǎn)品地區(qū)銷售趨勢(shì),并依托伯俊科技軟件減少退換貨問(wèn)題,可通過(guò)以下路徑實(shí)現(xiàn):###一、多維度數(shù)據(jù)整合與清洗伯俊科技的ERP系統(tǒng)可集成門店P(guān)OS數(shù)據(jù)、線上平臺(tái)交易記錄、庫(kù)存流轉(zhuǎn)信息及會(huì)員消費(fèi)行為,形成全渠道數(shù)據(jù)池。DeepSeek大模型通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù),自動(dòng)抓取社交媒體輿情、天氣數(shù)據(jù)、本地消費(fèi)節(jié)慶等外部變量,與伯俊系統(tǒng)內(nèi)的銷售數(shù)據(jù)、