[Showcase] Dự báo nhập hàng cho chuỗi 20 cửa hàng: model thống kê dự báo, LLM giải thích
Chia sẻ dự án mình làm cho một chuỗi 20 cửa hàng tạp hoá: dự báo số lượng nhập hàng mỗi tuần cho khoảng 1.200 mã sản phẩm. Điểm mình thấy thú vị là cách kết hợp model dự báo truyền thống với LLM. VẤN ĐỀ - Quản lý cửa hàng đặt hàng theo cảm tính: hàng bán chạy thì hết, hàng bán chậm thì tồn, hàng có hạn sử dụng ngắn bị huỷ nhiều. - Họ không tin những con số "từ máy tính" nếu không hiểu tại sao. CÁCH LÀM 1. Dữ liệu: 2 năm lịch sử bán hàng theo ngày, lịch khuyến mãi, ngày lễ Tết, thời tiết. 2. Dự báo: dùng model thống kê và học máy truyền thống (gradient boosting) chứ không dùng LLM để dự báo con số. LLM không giỏi tính toán chuỗi thời gian, lại tốn kém và khó kiểm soát. 3. Giải thích: đây là lúc LLM tỏa sáng. Với mỗi đề xuất nhập hàng khác thường (tăng hay giảm nhiều so với tuần trước), mình đưa cho LLM các yếu tố chính mà model dự báo dựa vào, LLM viết thành một câu dễ hiểu, ví dụ: "Đề xuất nhập nhiều hơn 40% vì tuần sau có khuyến mãi mua 2 tặng 1 và năm ngoái cùng kỳ bán tăng mạnh trước Tết." 4. Giao diện: một bảng tính đơn giản, quản lý có thể sửa số lượng, ghi lý do sửa. Lý do sửa được dùng để cải thiện model. XỬ LÝ DỮ LIỆU LỘN XỘN Phần này chiếm 60% thời gian dự án: - Một sản phẩm có nhiều mã khác nhau ở các cửa hàng. - Ngày hết hàng thì doanh số bằng 0, không phải vì không ai mua. Phải đánh dấu riêng để model không học sai. - Dữ liệu khuyến mãi nằm rải rác trong email và file Excel. KẾT QUẢ SAU 4 THÁNG - Tình trạng hết hàng ở nhóm bán chạy giảm khoảng 30%. - Hàng huỷ do hết hạn ở nhóm tươi sống giảm khoảng 20%. - Quan trọng nhất: tỉ lệ quản lý chấp nhận đề xuất tăng từ khoảng 40% lên 75% sau khi có câu giải thích. BÀI HỌC - Dùng đúng công cụ cho đúng việc: model thống kê để tính, LLM để giải thích và giao tiếp. - Người dùng tin hệ thống khi hiểu được lý do, kể cả khi con số không hoàn hảo. - Hãy cho người dùng quyền sửa và ghi lại lý do, đó là nguồn dữ liệu quý. Có ai đang làm dự báo cho bán lẻ không? Mọi người xử lý các sản phẩm mới chưa có lịch sử bán thế nào?