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100- 含 Playbook 与 Action Board
- 1 名用户
- Pro 档含 Pro+ 跨域 Playbook
销售领域
您为圣诞节购买了太多库存，但为 BFCM 购买的库存不足。收入预测可能会改变这两个决定。
库存规划、人员配备和营销预算分配都取决于一个问题：下个月的收入是多少？大多数 DTC 品牌都会结合去年的数据、直觉和手动更新的电子表格来回答这个问题。其结果是在淡季出现系统性的过度投资，而在高峰期出现系统性的投资不足——这种差距在整个交易年度中都会加剧。人工智能预测不会取代您的判断，但它为您提供了一个比电子表格更准确的起点。
Solved by 销售预测 — 了解 30 天、60 天和 90 天的预期收入。
30 天预测准确度为 85-95%
内置季节性计划
每投资 1 美元的预测价值为 3.50 美元
What you get
What 销售预测 does
销售预测根据 Shopify 历史记录、季节性模式、增长轨迹和计划的营销支出来预测未来 30、60 和 90 天的收入 - 在库存和预算决策之前预测您的团队审查，而不是自动更改。传统方法的准确率通常为 65-75%；当历史记录足够时，模型辅助预测通常会在 30 天达到 85-95%（SelectedFirms，2025）。 Alpomi 根据实时数据对建议和提议的任务进行优先级排序 - 您的团队进行审查、批准和执行。 AI 手册和跨域建议：Pro+（参见定价）。适用于专业级、代理级和企业级。
- 具有置信区间的 30 天、60 天和 90 天收入预测
- 季节性模式检测：模型内置 BFCM、圣诞节、夏季高峰
- 营销支出相关性：预测根据您计划的广告支出进行调整
- 产品级预测：哪些 SKU 呈上升或下降趋势
- 同比预测比较——看看今年与去年相比如何
- 预测准确性跟踪：了解随着时间的推移预测与实际结果的比较情况
Works with
Sound familiar?
Why teams look for a 销售预测 solution
The real operational pain that drives people to Alpomi
传统收入预测的准确度为 65-75%，相当于每个库存决策的误差幅度为 25-35%
80% 的在线零售商现在使用人工智能进行需求预测，自 2019 年以来增加了 270%——不使用人工智能的品牌处于结构性劣势（StayModern，2025）
BFCM 和圣诞节的手动季节性调整通常基于前一年或两年的数据 - AI 模型使用所有可用的历史模式
淡季库存过多和旺季库存不足使 DTC 品牌平均损失潜在年利润 10-15%
The impact
What you get when you use 销售预测
What changes when you close the loop on this feature
30 天预测准确度为 85-95%
人工智能驱动的预测与传统方法的 65-75% 相比——对库存和预算决策的准确性有了有意义的提高
内置季节性计划
BFCM、圣诞节和其他季节性高峰会根据您的 Shopify 历史记录自动建模
每投资 1 美元的预测价值为 3.50 美元
人工智能预测投资回报率的行业基准——库存、人员配备和营销方面的更好决策
The shift
Before Alpomi vs After Alpomi
From pain to clarity with 销售预测
Before
10 月库存计划：您查看去年的 BFCM 销售情况，并增加 15% 以实现预期增长。您根据此估算订购库存。 BFCM 到来，需求增加了 40%。黑色星期五第三天你就缺货了。收入和利润损失。
With Alpomi
10 月库存计划：销售预测显示 BFCM 收入预测为 185,000 英镑（去年为 132,000 英镑），置信范围为 162,000 英镑至 208,000 英镑。您订购的是范围的上限。 BFCM 需求得到满足。没有缺货。
Before
第一季度的预算规划：您根据第四季度的效果趋势分配广告支出。第一季度结构性放缓——收入下降，ROAS 似乎也下降。您在三月份削减了预算，这是该季度支出效率最高的时期。
With Alpomi
第一季度的预算规划：销售预测显示按月的预期收入，并以第一季度的季节性为模型。您计划降低 1 月至 2 月的广告预算，并在模型显示恢复趋势的 3 月提高预算。预算分配与实际机会相匹配。
Who it's for
Built for your segment
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人工智能预测在 30 天内可达到 85-95% 的准确率，而传统方法的准确率为 65-75%，并且更好的预测的投资回报率是有据可查的：每投资 1 美元，价值 3.50 美元。对于根据预期收入做出库存、人员配置和广告支出决策的 DTC 品牌来说，这种准确性差距就是紧张月份和盈利月份之间的区别。
- 根据您的 Shopify 历史记录进行 30 天预测，准确度为 85-95%
- 内置季节性预测 — BFCM 和圣诞节高峰自动建模
- 包括营销支出：预测反映了您计划的广告投资，而不仅仅是自然趋势
How it works
Get started in three steps
Step 1
连接您的 Shopify 商店
销售预测使用完整的 Shopify 订单历史记录（包括季节性模式、产品趋势和增长率）来构建初始预测模型。
Step 2
链接您的广告平台以实现支出相关性
连接 Google Ads 和 Meta 以在预测中包含计划的营销支出。预测会根据您的广告投资水平进行调整。
Step 3
查看 30 天、60 天和 90 天的预测
预测自动生成并每日更新。查看包含置信区间、同比比较和产品级别细分的预测。
FAQ
Frequently asked questions
- 准确预测需要多少 Shopify 历史记录？
- 预测仅需要 90 天的历史记录，但使用 12 个月以上的数据即可显着改善，因为该模型可以识别季节性模式。具有 2 年以上历史的品牌准确度最高。
- 预测是否自动包括 BFCM 和圣诞节高峰？
- 是的 - 该模型从您自己的 Shopify 历史记录中检测季节性模式并将其合并。如果您之前运行过 BFCM 营销活动，季节性提升会自动建模到预测中。
- 我可以查看产品或类别级别的预测吗？
- 是的 - 可以进行产品级预测，显示各个 SKU 和产品类别的预计销售速度。对于按产品进行库存计划和营销预算分配很有用。
- 预测的置信范围是多少？
- 每个预测都包含一个显示可能结果范围的置信区间。典型的 30 天预测可能显示中心预估为 85,000 英镑，范围为 72,000 英镑至 98,000 英镑，反映了上行和下行情况。
- 销售预测是否适用于所有层级？
- 销售预测适用于 Pro、Agency 和 Enterprise 级别。它需要 Shopify 连接，Pro 及更高版本也提供该连接。
- 销售预测是否会自动更改营销活动？
- Alpomi 根据实时数据对建议和提议的任务进行优先级排序 - 您的团队进行审查、批准和执行。预测为规划提供信息； Playbook 和行动板处理您的团队批准的建议任务。
- 包含广告支出如何改善预测？
- 历史数据显示您的营销支出和收入结果之间的相关性。当您计划增加 BFCM 支出时，预测会向上调整以反映该投资的预期收入影响。
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