मांग का पूर्वानुमान एक धारणा से शुरू होता है
सभी भविष्यवाणियां मान्यताओं पर आधारित होती हैं।
खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने वाली एआई यह मानती है कि ऐतिहासिक व्यवहार ऐसे पैटर्न छोड़ता है जिन्हें देखा और आगे बढ़ाया जा सकता है।
मान्यता 1: अतीत की व्यापारिक गतिविधियाँ भविष्य की मांग को दर्शाती हैं
भविष्यवाणी मॉडल निरंतरता को मानकर चलते हैं।
एआई डिमांड प्रेडिक्शन इस बात का मूल्यांकन करता है कि क्या बार-बार उत्पादों की खरीद करने वाले खरीदार समान चक्रों में खरीद जारी रखने की संभावना रखते हैं।
मान्यता 2: मांग के संकेत अवलोकन योग्य हैं
भविष्यवाणी के लिए संकेतों की आवश्यकता होती है।
बी2बी मांग का पूर्वानुमान व्यापार रिकॉर्ड, पूछताछ के पैटर्न और सोर्सिंग आवृत्ति पर निर्भर करता है ताकि मांग की मजबूती का अनुमान लगाया जा सके।
धारणा 3: व्यवहार खंड-विशिष्ट होता है
सभी खरीदार एक जैसा व्यवहार नहीं करते।
मांग पूर्वानुमान मॉडल यह मानता है कि एक ही श्रेणी या क्षेत्र के खरीदारों के मांग चक्र तुलनीय होते हैं।
खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने में एआई क्या अनुमान नहीं लगा सकता है
भविष्यवाणी मॉडल निम्नलिखित धारणाओं को नहीं मानते:
अनुबंध प्रतिबद्धताएं
बजट अनुमोदन
अचानक रणनीतिक बदलाव
खरीदार के इरादे का पूर्वानुमान संभाव्यता पर आधारित रहता है, निश्चितता पर नहीं।
भविष्यवाणी की विश्वसनीयता की व्याख्या कैसे की जाती है
भविष्यवाणियाँ संभावना को व्यक्त करती हैं।
खरीदारों की मांग का पूर्वानुमान लगाने वाली एआई निश्चित परिणामों के बजाय आत्मविश्वास की सीमाएं प्रदान करती है, जिससे टीमों को निश्चितता पर निर्भर रहने के बजाय योजना बनाने में मदद मिलती है।
जहां खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने वाली एआई का उपयोग किया जाता है
खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने में एआई निम्नलिखित का समर्थन करता है:
बाजार आकार अनुमान
सोर्सिंग प्राथमिकता
क्षमता की योजना बनाना
अवसर मूल्यांकन
यह योजना बनाने में मदद करता है, क्रियान्वयन में नहीं।
खरीदार मांग पूर्वानुमान एआई की सीमाएं
भविष्यवाणी का अर्थ इरादा नहीं होता।
खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने वाली एआई अप्रत्याशित घटनाओं, नियामक परिवर्तनों या एक बार के खरीद निर्णयों को ध्यान में नहीं रख सकती है।
SaleAI मांग पूर्वानुमान में कैसे सहायता करता है
SaleAI ऐसे AI एजेंट प्रदान करता है जो खरीदारों की मांग का पूर्वानुमान लगाने , ऐतिहासिक डेटा को संरचित करने और मांग के पैटर्न की पहचान करने में सहायता करते हैं ताकि सूचित योजना संबंधी निर्णय लिए जा सकें।
टीमों के पास अंतिम निर्णय लेने का अधिकार सुरक्षित है।
सारांश
भविष्यवाणी का संबंध संभावना से है।
खरीदार की मांग का पूर्वानुमान लगाने वाली एआई , मान्यताओं का मूल्यांकन करके, ऐतिहासिक पैटर्न का विश्लेषण करके और भविष्य की मांग सीमाओं का अनुमान लगाकर बी2बी निर्णय लेने में सहायता करती है।
