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华立

百道助力华立探索AI

客户背景

香港华立科技有限公司成立于2004年,总部位于香港,是中国国内知名的跨境电商企业。自成立以来,华立科技一直致力于创新和发展,首创了“泛供应链、泛渠道”解决方案。这一解决方案通过自建平台、自主品牌、自建供应链和自研ERP等多方面的持续研发投入,高效地解决了多品类、多供应商、多平台、多仓库、多物流、多国家、多语言的多线程高并发的跨境出口B2C零售难题。公司旗下自主品牌矩阵涵盖家居、户外、健康美容、汽车配件、摄影器材、影音视频、服饰、玩具、电脑及手机周边配件等十余个品类,拥有数十万种商品,销售网络覆盖全球220个国家和地区。近年来,随着自建平台的成功运营,华立科技的销售额持续增长。

业务需求和挑战

作为一家跨境电商企业,华立科技拥有庞大的商品库和广泛的销售网络。在日益复杂的市场需求与多变的竞争环境,特别是在管理其庞大商品目录的库存时,为了提高运营效率和盈利能力,华立科技需要一个能够精准预测未来销量的解决方案,以优化库存管理,提升售罄率。

华立科技在快速扩张中遭遇了销量预测的挑战,特别是考虑到以下几点:

  • 数据噪音:海量交易数据中混杂着异常值和季节性波动,增加了预测难度,影响预测模型的准确性。
  • 影响因素复杂: 天气、季节、价格、市场营销活动、消费者偏好等众多因素都会影响销量,预测难度大。
  • 多地区预测:全球化的业务要求对不同地区的消费习惯和市场动态有精准把握。
  • 不同品类影响因子不同: 不同品类的商品受各种因素影响的程度不同,需要构建针对性的预测模型。

解决方案

该方案精心设计了一套端到端的智能化销量预测体系,该方案深度融合Google Cloud技术,旨在打造从数据捕获到决策支持的无缝链接,全面升级其供应链的智慧化水平。

  • 即时数据捕捉:通过Google Cloud Pub/Sub实时收集华立科技自建电商平台的交易数据流,确保每笔交易信息的即时性和完整性,为后续分析打下坚实基础。
  • 高效数据加工:利用Dataproc集群的弹性计算能力,借助Spark等工具对海量数据进行高效清洗与预处理,去除异常值,统一格式,同时提取关键特征,如季节性趋势、价格波动等,为模型训练准备高质量的数据集。
  • 模型自动化构建:数据导入BigQuery进行存储和快速查询后,采用Vertex AI的机器学习框架,针对华立科技商品分类及全球市场的多样性,自动训练和优化预测模型,大幅缩短模型迭代周期,提升预测精度。
  • 预测到行动的闭环:将训练完成的模型部署于Vertex AI,实时输出预测结果,无缝对接华立科技的库存管理系统,驱动智能化库存调整、货物调拨以及定制化促销策略,最大化利润空间。

架构设计图如下所示

使用产品

  • Dataproc
  • Bigquery
  • Vertex AI
  • Compute Engine
  • Cloud Load Balancing

客户收益

注:【以下统计数据均来自客户后台统计结果】

作为一家业务遍布全球的跨境电商企业,香港华立科技有限公司一直致力于优化库存管理和提升运营效率。通过与 Google Cloud 合作,华立科技成功构建了智能化销量预测体系,实现了以下显著成果:

  • 数据处理效率提升 20%: Dataproc 集群的强大计算能力帮助华立科技高效处理交易数据,使数据清洗和预处理速度提升 15%,为模型训练奠定了坚实基础。
  • 预测精度提升 25%: 利用 Vertex AI 的自动化机器学习框架,华立科技针对不同品类和地区构建了精准预测模型,销量预测准确率提升至95%,有效降低了库存积压和缺货风险。
  • 库存周转率提升 15%: 智能化库存管理系统根据实时预测结果自动调整库存策略,库存周转率提升 15%,释放了大量流动资金,降低了仓储成本。
  • 自动化模型构建: Vertex AI 的自动化机器学习平台帮助华立科技快速构建和部署高精度的销量预测模型,无需专业的机器学习知识,简化了模型构建过程和新版本的迭代。

通过 Google Cloud 的解决方案,华立科技实现了库存管理的智能化升级,显著提升了运营效率和盈利能力,为其全球业务的持续发展注入了新的动力。