METHODS AND SYSTEMS FOR RE-ESTIMATING STOCK

Present disclosure generally relate to stock re-estimation, particularly relates to methods and systems for re-estimating stock and simulating demand, due to price drop in online/offline wholesale/retail products/appliances. System receives attribute data, business context data, price change data, historical sales data, store related data, inventory data, discount data, input plan data as input. System performs feature engineering on input data to extract data latent variables, calendar features, demographics data, derived variables, web extracted data. System performs operations such as price causal, sales forecast, Price Segment (PS) causal, and output data at DC level and determines delta change, multiplication factor, price segment distribution from output data at site level. System obtains input plan data and determined delta change, multiplication factor, price segment distribution from output data at site level to compute re-order plan and output what if analysis, multi-level forecasting, forecast for extended time, demand sensing, seasonality simulation, ABC classification, reorder plan. La présente invention se rapporte d'une manière générale à la ré-estimation d'inventaire. Plus particulièrement, l'invention concerne des procédés et systèmes de ré-estimation d'inventaire et de simulation de la demande, en raison de la baisse de prix de produits/appareils de vente en gros/vente au détail en ligne/hors ligne. Le système reçoit en tant qu'entrée des données d'attribut, des données de contexte commercial, des données de changement de prix, des données de ventes historiques, des données associées au magasin, des données d'inventaire, des données de réduction, des données de plan d'entrée. Le système effectue une génération de variables explicatives sur des données d'entrée pour extraire des variables latentes de données, des caractéristiques de calendrier, des données démographiques, des variables dérivées, des données extraites du Web. Le système effectue des opérations telles qu'une causalité liée aux prix, une prévision de ventes, une causalité liée aux segments de prix (PS) à partir de données de sortie au niveau d'un centre de distribution (DC), et détermine un changement delta, un facteur de multiplication, une distribution de segments de prix à partir de données de sortie au niveau du site. Le système obtient des données de plan d'entrée, ainsi qu'un changement delta, un facteur de multiplication et une distribution de segments de prix détermin