迪卡侬是源自法国的体育用品零售巨头，自1976年创立以来，已在全球多个国家和地区扎根，以其高性价比的体育商品闻名。作为全球体育零售市场的领导者，迪卡侬提供从专业运动装备到日常休闲服饰的广泛产品。迪卡侬强调可持续发展和社会责任，致力于让体育运动更加普及和可及。
迪卡侬希望能够精确预测销量，特别是对于那些只有不足半年销售历史的新品。由于新品占比超过三分之一，传统的时序预测方法难以准确把握这些商品的销售趋势，这对迪卡侬的库存管理和销售策略构成了挑战。
同时，迪卡侬的大部分商品都具有显著的季节性变化，而传统的预测模型往往难以适应这种周期性的波动，尤其是在预测短期内即将发布的季节性商品时。因此，迪卡侬迫切需要一种更为先进的预测技术，能够准确识别和适应季节性模式，提高整体销售预测的准确性。
迪卡侬的目标是降低库存积压，减少缺货情况，优化库存管理，同时提高客户满意度。他们希望通过提升销量预测的准确性，实现这些目标，以支持公司的持续增长和市场竞争力。
积兆科技为迪卡侬提供了一种先进的解决方案，核心是自研的Algoflow算法。这一算法利用人工智能技术，根据商品的销售历史和其他相关数据的特点，在几十种机器学习算法中自动寻找并应用最适合当前数据集的算法。Algoflow算法的这种自适应能力使其在处理具有复杂模式的数据时表现出色，尤其适合迪卡侬这样的零售环境，其中新品频繁上市，且多数商品具有强烈的季节性。
迪卡侬通过采用积兆科技的Algoflow算法获得了显著的收益，尤其是在销量预测准确度的大幅提升上。在引入Algoflow算法之前，迪卡侬依赖的传统预测方法的准确度大约只有55%，这意味着对于库存管理、销售策略和客户满意度都存在较大的不确定性和风险。
积兆科技的Algoflow算法通过智能选择和应用最适合的机器学习算法，显著提升了销量预测的准确性。使用Algoflow算法后，迪卡侬的预测准确度提升到了85%以上。这一跃升意味着迪卡侬能够更加精确地预测每个商品的销售趋势，从而做出更加精准的库存和销售策略决策。
