बिक्री के पूर्वानुमान के लिए अद्वितीय (?) विचार


9

मैं किसी उत्पाद की कुल बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल विकसित करने पर काम कर रहा हूं। मेरे पास लगभग डेढ़ साल का बुकिंग डेटा है, इसलिए मैं एक मानक समय श्रृंखला विश्लेषण कर सकता था। हालांकि, मेरे पास प्रत्येक 'अवसर' (संभावित बिक्री) के बारे में बहुत सारे आंकड़े हैं जो या तो बंद थे या खो गए थे। 'अवसर' एक पाइपलाइन के चरणों के साथ आगे बढ़ते हैं जब तक कि वे बंद या खो नहीं जाते हैं; उनके पास संभावित खरीदार, बिक्री व्यक्ति, इंटरैक्शन इतिहास, उद्योग, बुकिंग के अनुमानित आकार आदि के बारे में डेटा भी है।

मेरा लक्ष्य अंततः कुल बुकिंग की भविष्यवाणी करना है, लेकिन मैं वर्तमान 'अवसरों' के बारे में इस जानकारी के लिए सभी को ध्यान में रखना चाहता हूं जो बुकिंग के सही 'मूल कारण' हैं।

एक विचार मेरे पास दो अलग-अलग मॉडल का क्रमिक रूप से उपयोग करने के लिए है:

  1. एक मॉडल बनाने के लिए ऐतिहासिक 'अवसरों' का उपयोग करें जो एक व्यक्ति के 'अवसर' से उत्पन्न होने वाली बुकिंग की भविष्यवाणी करता है (मैं शायद इस कदम के लिए यादृच्छिक जंगलों या यहां तक ​​कि सादे पुराने रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करूंगा)।

  2. वर्तमान में पाइपलाइन में सभी 'अवसरों' की अनुमानित बुकिंग की भविष्यवाणी करने के लिए 1 से मॉडल का उपयोग करें, फिर उन अनुमानों को योग करें जो महीने के आधार पर प्रत्येक 'अवसर' का निर्माण किया गया था।

  3. मासिक ऐतिहासिक समय श्रृंखला डेटा के 1.5 वर्षों का उपयोग करके और उस महीने में बनाए गए सभी 'अवसरों' के लिए कुल बुकिंग की भविष्यवाणी (1 से मॉडल का उपयोग करके) का उपयोग करते हुए एक समय श्रृंखला मॉडल (संभवतः ARIMA?) का उपयोग करें।

दी गई है कि वास्तविक बुकिंग में परिवर्तित होने वाले अवसरों में एक अंतराल होगा, लेकिन समय श्रृंखला मॉडल को अंतराल से निपटने में सक्षम होना चाहिए।

यह कैसा लगता है? मैंने टाइम सीरीज़ पर बहुत सी रीडिंग की है और बिक्री की भविष्यवाणी की है, और मैं जो बता सकता हूं, वह कुछ अनोखा तरीका है। इसलिए मैं वास्तव में किसी भी प्रतिक्रिया की सराहना करता हूँ!


आप चरण 1 के मॉडल के बारे में बहुत स्पष्ट प्रतीत होते हैं। यदि यह अच्छी तरह से नहीं किया गया है जो बाकी को प्रभावित करता है। अपने मॉडल के बारे में निश्चित रहें। आप कैसे मापते हैं यदि समय और अवसर आपके एकमात्र इनपुट हैं? आप आर्थिक जलवायु, बिक्री प्रभावशीलता या बाजार के लिए कैसे तैयार हैं? सामग्री की लागत? निर्माण लागत? सभी इनपुट्स क्या हैं? आउटपुट क्या है? क्या इसका मतलब है और अनुमानित बिक्री के लिए भिन्नता है? केवल एक ही नहीं, कई चचेरे भाई उत्पादों की कोशिश करें। एक सुसंगत डोमेन और सीमा बनाएं। अगर आप संचयी जीवन जी रहे हैं, तो वहीं जिएं।
20 जनवरी को EngrStudent

हाँ, निश्चित रूप से खुद से थोड़ा आगे हो रही है। आपके सहयोग के लिए धन्यवाद। मैं चरण 1 के मॉडल में कुछ आर्थिक संकेतकों को शामिल करने के साथ खेलता हूं
the_fractal_mouse

1
क्या आप साझा करना चाहेंगे कि आपने आखिरकार अपने मॉडल निर्माण अभ्यास के लिए कैसे संपर्क किया?

जवाबों:


1

आप एक मॉडल के साथ समाप्त हो सकते हैं जो आपके वर्तमान डेटा को ठीक करने के लिए प्रतीत होता है, लेकिन जैसे ही आप कोशिश करते हैं और एक आउट-ऑफ-सैंपल पूर्वानुमान का उत्पादन करते हैं, तो यह अस्थिर हो जाएगा। 6 महीने के समय के लिए अपने पूर्वानुमान का निर्माण करने पर विचार करें। आपके पास यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि छह महीनों में क्या अवसर होंगे, इसलिए आपको अपने अवसर मॉडल के प्रत्येक इनपुट की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल का एक और सेट बनाना होगा। और, एक बार जब आप ऐसा करते हैं, तो आप अपने मुख्य मॉडल में बहुत सारे मॉडल खिलाते हैं, लेकिन प्रत्येक छोटे मॉडल में अपनी स्वयं की त्रुटि होने वाली होती है, और ये यौगिक होंगी, लेकिन आपका मुख्य मॉडल नहीं होगा इन के बारे में जानें, और, परिणामस्वरूप, आपके सभी भविष्यवाणी अंतरालों को व्यापक रूप से अपवित्र किया जाएगा।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.