پیش‌بینی فروش با هوش مصنوعی: از اکسل تا مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته

تقریباً در هر کسب‌وکاری که محصول یا خدمات تکرارشونده دارد، یک سؤال تکراری هم وجود دارد: «ماه بعد چقدر می‌فروشیم؟» جواب این سؤال روی همه چیز تأثیر می‌گذارد؛ از برنامه‌ریزی تولید و موجودی تا استخدام نیرو و بودجه مارکتینگ. بسیاری از مدیران هنوز برای این کار از ترکیبی از اکسل، تجربه شخصی و کمی خوش‌بینی استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند این حدس‌ها را به پیش‌بینی‌های قابل‌اعتماد تبدیل کند؛ البته اگر داده‌ها و مدل مناسبی انتخاب شود. در این مقاله، یک مسیر عملی برای ساخت سیستم پیش‌بینی فروش با استفاده از داده‌های واقعی کسب‌وکار را مرور می‌کنیم.

۱. از چه داده‌هایی می‌توان استفاده کرد؟

اولین قدم، جمع‌آوری داده است. برای پیش‌بینی فروش، معمولاً این منابع مفید هستند:

• تاریخچه فروش حداقل ۱۲–۲۴ ماه.
• اطلاعات قیمتی (تخفیف‌ها، تغییر قیمت‌ها، کمپین‌ها).
• داده‌های فصلی و رویدادی (تعطیلات، نمایشگاه‌ها، مناسبت‌ها).
• متغیرهای بیرونی مثل وضعیت بازار، نرخ ارز یا آب‌وهوا (بسته به صنعت).

هرچه افق پیش‌بینی بلندتر باشد (مثلاً ۶ ماهه)، نیاز به داده‌های بیشتری دارید. اگر داده‌ها ناقص باشند، بهتر است ابتدا روی افق کوتاه‌تر (مثلاً پیش‌بینی ماه بعد) تمرکز کنید.

۲. آماده‌سازی داده برای مدل

داده خام معمولاً پر از حفره و نویز است. چند گام مهم در آماده‌سازی:

• **پاک‌سازی رکوردهای اشتباه** (مثلاً مبالغ منفی غیرمنطقی).
• **پر کردن داده‌های گمشده** با میانگین، مد یا روش‌های پیشرفته‌تر.
• **ایجاد ویژگی‌های جدید** مثل میانگین متحرک فروش سه‌ماهه، نرخ رشد ماه‌به‌ماه و…

حتی اگر از مدل‌های پیچیده استفاده نکنید، همین مرحله فیچر انجینیرینگ می‌تواند کیفیت پیش‌بینی را به‌طور چشم‌گیری بهتر کند.

۳. انتخاب رویکرد مدل‌سازی

سه رویکرد رایج برای پیش‌بینی فروش وجود دارد:

1. **مدل‌های کلاسیک سری زمانی** مثل ARIMA و SARIMA. 2. **مدل‌های یادگیری ماشین عمومی** مثل رگرسیون، Random Forest و Gradient Boosting. 3. **مدل‌های عمیق** مثل LSTM و Transformer مخصوص سری‌های زمانی.

برای اکثر کسب‌وکارها، ترکیبی از روش ۱ و ۲ کافی است. مدل‌های عمیق زمانی ارزشمند هستند که داده بسیار زیاد و ساختار پیچیده‌ای داشته باشید.

۳.۱. مقایسه سریع رویکردها

• اگر داده کم و ساختار ساده است، با مدل‌های کلاسیک شروع کنید.
• اگر متغیرهای توضیحی زیادی دارید (قیمت، کمپین، فصل و…)، مدل‌های ML عمومی انتخاب بهتری‌اند.
• اگر چندین سری زمانی مرتبط (ده‌ها SKU) دارید، می‌توانید از مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی بهره ببرید.

۴. ادغام پیش‌بینی در تصمیم‌های روزمره

مدلی که در نوت‌بوک Jupyter دقیق به نظر می‌رسد، تا وقتی در تصمیم‌های روزمره استفاده نشود، ارزش واقعی ایجاد نمی‌کند. چند سناریوی متداول:

• برنامه‌ریزی تولید: تعیین این‌که هر کالا در ماه آینده چه مقدار تولید شود.