DeepSeek的出现,打响AI战争的新革命。
这款国产大模型不仅在AI领域引发关注,更在多个行业展现了强大的分析能力。 对于正在经历深刻变革的服装行业,DeepSeek的智能预测为企业提供了新的思考方向。 在企业经营分析中,数据量往往庞大而杂乱,尤其是财务报表、销售数据、库存管理等信息,想要快速提炼关键指标,往往需要耗费大量时间。你可以输入资产负债表、利润表、现金流量表,让 DeepSeek 帮你提炼核心数据,比如毛利率、净利率、资产周转率等关键指标,并给出分析结论。本文通过3个具体场景的销售场景分析,让DeepSeek成为你的店铺专属分析师🚀。DeepSeek提问错误示范:“分析下销售数据”——AI会陷入迷茫1.问题要具体:女装9月销售额同比下跌37%的核心动因是什么?2.提供数据要具体完整:周维度经营数据、竞品活动日历、行业大盘3.最好了解一些数据计算方法概念:要求用三层归因模型+贝叶斯验证+库存衰减曲线分析场景1:利用DeepSeek 帮助预测季节性销售趋势 问题:根据2024年的销售数据,预测2025年3月-5月的销售趋势。正确的输出指令: 现有2024年的女装销售数据(含销售额、品类、天气)请: 1.识别连衣裙/外套/裤装三大品类的季节性规律; 2. 预测未来3个月(2025年3月-5月)各品类销售额; 3. 输出库存匹配度分析(当前库存 vs 预测需求) 要求:使用贝叶斯模型,置信度80% (贝叶斯模型常用于预测、分类;置信度的设置限定了明确的分析准确度,置信度越高,数据可靠度度越高) 2024年的分月/周/日销售数据(含销售额、销量)具体问题:女装9月销售额同比下跌37%的核心动因是什么?完善问题: 1.分析女装 9 月销售额同比下跌 37% 的核心动因,考虑市场环境、产品品类、营销策略、消费者行为等因素; 2.对比不同品类(如连衣裙、外套、裤装等)在 9 月的销售数据变化,找出对整体销售额影响最大的品类及其下跌原因; 3.评估外部因素(如天气变化、节假日分布、宏观经济指标等)对 9 月女装销售额的影响程度 。 需要连衣裙、外套、裤装等主要品类的销售额和销量数据,以及高、中、低价位的销售分布。通过分析各品类和价格段的跌幅差异,可以识别下跌最严重的品类和价格带。例如,如果高端外套销售额跌幅超过50%,而低价T恤跌幅仅为10%,则说明高端市场受冲击更大。需要包含SKU、折扣率、实付金额、购买时间等字段的订单数据。通过计算客单价和连带率,可以分析促销活动对消费者购买行为的影响。例如,如果连带率从2.5降至2.0,可能说明促销活动未能有效刺激多件购买。每日客流量、试穿率、购买转化率,以分析销售额下跌的主要原因是到店人数减少,还是转化率降低。分析SKU级别库存水位,如果某爆款SKU在9月库存不足,可能导致销售额损失,可能直接导致销售额下降。完善问题:例如在直播期间,哪种优惠形式(满减、折扣、赠品等)对提高转化率的影响最大?本次促销活动期间,销售额较活动前增长 / 下降了多少?不同品类商品的销售数量和销售额在活动前后有何差异?促销活动对线上和线下渠道的销售额分别产生了怎样的影响?②成本与收益类: 本次促销活动的总成本是多少,包括折扣成本、赠品成本、营销推广费用等,投入产出比是多少?活动是否达到了预期的盈利目标?如果没有,差距在哪里?③消费者行为类:
消费者在活动期间的购买决策时间是否缩短?缩短了多少?活动前后消费者的复购率有何变化?哪些促销方式对提高复购率最有效?④市场竞争类: 这些活动对我们的市场份额有何影响?与竞争对手相比,我们本次促销活动的优势和劣势分别是什么?⑤营销渠道类: 不同营销渠道(如社交媒体、电子邮件、线下广告等)为促销活动带来的流量和销售额分别是多少?哪个渠道的转化率最高?各营销渠道的投入产出比如何?用好 DeepSeek,就想到于拥有了专业的数据分析师、经营顾问、企业智囊。👉 欢迎服装人留言讨论,你觉得 DeepSeek 还可以在哪些服装经营场景中应用?
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