एंटी-पैटर्न 1: भविष्यवाणी को अंतिम उत्तर के रूप में मानना

कई टीमें उम्मीद करती हैं कि पूर्वानुमान स्वचालित रूप से निर्णय निर्देशित करेंगे।

वास्तव में, AI मांग पूर्वानुमान दिशात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, पूर्ण निश्चितता नहीं।
संदर्भ के बिना भविष्यवाणियों का उपयोग करने से अक्सर गलत संरेखित इन्वेंट्री या मार्केटिंग होती है। कार्रवाई.

एंटी-पैटर्न 2: अधूरा या पक्षपाती डेटा फीड करना

भविष्यवाणी की गुणवत्ता पूरी तरह से इनपुट डेटा पर निर्भर करती है।

जब ऐतिहासिक डेटा अधूरा या पक्षपाती होता है, तो AI मांग पूर्वानुमान मौजूदा अशुद्धियों को सुधारने के बजाय उन्हें बढ़ाता है।

इसके परिणामस्वरूप अविश्वसनीय पूर्वानुमान सामने आते हैं जो सटीक दिखाई देते हैं लेकिन प्रासंगिकता की कमी होती है।

एंटी-पैटर्न 3: भविष्यवाणी को निष्पादन से अलग करना

कुछ टीमें पूर्वानुमान तैयार करती हैं, लेकिन उन्हें परिचालन वर्कफ़्लो से जोड़ने में विफल रहती हैं।

एकीकरण के बिना, AI मांग पूर्वानुमान निर्णय-समर्थन प्रणाली के बजाय एक रिपोर्टिंग अभ्यास बना हुआ है।

भविष्यवाणियों को मूल्य बनाने के लिए खरीद, मूल्य निर्धारण, या आउटरीच प्रक्रियाओं को सूचित करना चाहिए।

क्या मांग पूर्वानुमान को प्रतिस्थापित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है

मांग का पूर्वानुमान नहीं:

• बाजार अनुसंधान को बदलें

• अनिश्चितता को दूर करें

• रणनीतिक निर्णय स्वचालित करें

यह योजना का समर्थन करता है, निर्णय प्राधिकरण का नहीं।

कैसे SaleAI मांग पूर्वानुमान वर्कफ़्लो का समर्थन करता है

सेलएआई एआई एजेंट प्रदान करता है जो मांग पूर्वानुमान आउटपुट को परिचालन वर्कफ़्लो में एकीकृत करता है, जिससे टीमों को निष्पादन परतों के साथ पूर्वानुमान संरेखित करने में मदद मिलती है।

सारांश

निश्चितता मानने पर पूर्वानुमान विफल हो जाता है।

मांग पूर्वानुमान तब सबसे अच्छा काम करता है जब स्टैंडअलोन निष्कर्षों के बजाय परिचालन निर्णयों के लिए संरचित इनपुट के रूप में उपयोग किया जाता है।