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경쟁이 치열 해지는 글로벌 시장에서 정확한 판매 예측은 회사의 성공에 중요합니다. 효과적인 판매 예측을 통해 회사는 생산 계획을 세우고 재고 관리 및 효율적인 마케팅 전략을 공식화 할 수 있습니다. 정확한 판매 예측 기능을 갖춘 효율적인 CRM 시스템을 개발하는 것은 많은 회사에서 불가피한 선택이되었습니다.
정확한 판매 예측을 달성하려면 먼저 관련 데이터를 수집하고 구성해야합니다. 이러한 데이터는 회사의 내부 판매 시스템, ERP 시스템 및 외부 시장 조사 보고서에서 나올 수 있습니다. 주요 데이터에는 역사적 판매 기록, 시장 동향 및 판매에 영향을 줄 수있는 기타 요인이 포함됩니다. 데이터의 구성 및 청소는 정확성과 완전성을 보장합니다.
데이터 분석은 판매 예측의 핵심 링크입니다. 이 단계에서는 수집 된 데이터를 기반으로 분석을 수행하고 적절한 예측 모델을 선택합니다. 일반적으로 사용되는 예측 모델에는 시계열 모델, 회귀 분석 모델 및 기계 학습 모델이 포함됩니다. 데이터 요구의 특성과 비즈니스 요구에 따라 적절한 모델을 선택해야합니다. 예를 들어, 시계열 모델 (예 : ARIMA)은 명백한 시간 추세가있는 데이터에 적합한 반면, 회귀 모델은 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계를 통해 예측에 적합합니다.
예측 모델이 선택되면 다음 단계는 모델 교육 단계입니다. 이 과정에서 우리는 과거 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고 평가합니다. 데이터 세트를 교육 세트 및 테스트 세트로 나누면 모델의 효과를 효과적으로 평가할 수 있습니다. 일반적인 평가 지표에는 루트 평균 제곱 오차 (RMSE) 및 평균 절대 백분율 오차 (MAPE)가 포함되어 모델의 정확성과 신뢰성을 이해하는 데 도움이됩니다.
교육 및 평가 후 향후 판매 예측에 조정 된 모델을 사용합니다. 예측 결과는 기업이 상세한 판매 계획과 마케팅 전략을 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 결과는 종종 차트 및 보고서 형태로 제시되므로 관리 및 영업 팀이 결정을 내릴 수 있습니다.
실제 개발에서 PHP는 백엔드 개발 언어로서 많은 양의 데이터 및 복잡한 계산을 처리 할 때 특정 제한 사항이있을 수 있습니다. 그러나 PHP의 강력한 생태계를 통해 Numpy, Scipy 및 Scikit-Learn과 같은 라이브러리를 결합하여 데이터 처리, 모델 교육 및 예측 분석을 수행 할 수 있습니다. PHP와 이러한 강력한 도구의 조합은 기업에 효율적이고 확장 가능한 CRM 시스템을 제공 할 수 있습니다.
위의 단계를 통해 PHP를 사용하여 정확한 판매 예측을위한 강력한 CRM 시스템을 개발할 수 있습니다. 합리적인 판매 예측을 통해 회사는 운영 효율성을 향상시키고 비용을 줄이며 장기 개발을 달성 할 수 있습니다. 이러한 개발 기술을 습득하면 기업이 기존 자원을 최적화 할 수있을뿐만 아니라 경쟁에서 유리하게 얻을 수 있습니다.
