النمط المضاد 1: التعامل مع التنبؤ كإجابة نهائية

تتوقع العديد من الفرق أن تقوم التوقعات بإملاء القرارات تلقائيًا.

في الواقع، تنبؤ الطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي يوفر رؤى توجيهية، وليس يقينًا مطلقًا.
يؤدي استخدام التنبؤات بدون سياق غالبًا إلى مخزون غير متسق أو إجراءات تسويقية.

النمط المضاد 2: تغذية البيانات غير المكتملة أو المتحيزة

تعتمد جودة التنبؤ بالكامل على البيانات المدخلة.

عندما تكون البيانات التاريخية غير مكتملة أو متحيزة، تعمل التنبؤات بطلب الذكاء الاصطناعي على تضخيم الأخطاء الموجودة بدلاً من تصحيحها.

يؤدي هذا إلى توقعات غير موثوقة تبدو دقيقة ولكنها تفتقر إلى الملاءمة.

النمط المضاد 3: فصل التنبؤ عن التنفيذ

تقوم بعض الفرق بإنشاء توقعات ولكنها تفشل في ربطها بسير العمل التشغيلي.

بدون التكامل، يظل التنبؤ بطلب الذكاء الاصطناعي مجرد تمرين لإعداد التقارير بدلاً من نظام لدعم القرار.

يجب أن تفيد التوقعات عمليات الشراء أو التسعير أو التواصل لخلق القيمة.

ما هي توقعات الطلب التي لم يتم تصميمها لتحل محلها

لا يقوم التنبؤ بالطلب بما يلي:

• استبدال أبحاث السوق

• القضاء على عدم اليقين

• أتمتة الحكم الاستراتيجي

يدعم التخطيط، وليس سلطة اتخاذ القرار.

كيف يدعم SaleAI سير عمل التنبؤ بالطلب

يوفر SaleAI وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بدمج مخرجات التنبؤ بالطلب في سير العمل التشغيلي، مما يساعد الفرق على مواءمة التنبؤ مع طبقات التنفيذ.

الملخص

يفشل التنبؤ عندما يتم التعامل معه على أنه يقين.

تنبؤ الطلب يعمل بشكل أفضل عند استخدامه كمدخلات منظمة للقرارات التشغيلية بدلاً من الاستنتاجات المستقلة.