|
12.12.2017, 11:10 | #1 |
Участник
|
Почему такой вывод? Если нужно планировать по sku, что редкость в крупном ритейле, то никуда неликвид не спрячется. А если по категории, то логично использовать максимально полную статистику, а вот уже внутри категории распределение делать по другому. И в любом случае борьба с неликвидами отдельное и обязательное упражнение.
__________________
Ivanhoe as is.. |
|
12.12.2017, 12:01 | #2 |
Участник
|
Цитата:
Сообщение от Ivanhoe
Почему такой вывод? Если нужно планировать по sku, что редкость в крупном ритейле, то никуда неликвид не спрячется. А если по категории, то логично использовать максимально полную статистику, а вот уже внутри категории распределение делать по другому. И в любом случае борьба с неликвидами отдельное и обязательное упражнение.
В данном конкретном случае: как ритейлеру можно использовать почасово планирование не по sku, а по категории? |
|
12.12.2017, 13:17 | #3 |
Участник
|
|
|
12.12.2017, 13:24 | #4 |
Участник
|
Цитата:
Грубо процитировал. Цитата:
Цитата:
Сообщение от mazzy
Главный вопрос. Предположим, сервис работает идеально и действительно делает то, что сказано в объявлении.
что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса? если речь идет о долгосрочных и агрегированных данных, то чем новый сервис отличается от уже существующих? |
|
13.12.2017, 10:17 | #5 |
Участник
|
Цитата:
При чем здесь планирование? Я имел ввиду оценку точности прогноза который предоставляется заказчику, с увеличением веса в этой оценке тех позиций, которые имеют более точный прогноз по определению.
__________________
Ален ноби, ностра алис. Что означает - если один человек построил, другой завсегда разобрать может. |
|
Теги |
big data |
|
|