本文基于客户档位的“多维度、多形态”单规格及总量定量场景，通过构建“135”卷烟货源投放模式，由时间循环神经网络算法模型LSTM进行测算，并进行多次模拟迭代不断优化结果，从而直接输出下一轮的每档位各规格定量表和市场销售预测结果，从而缩小疫情、节日等突发影响因素对货源供应的偏差。通过卷烟规格投放策略的智能化生成，全面提高货源供给质量，对未来客户需求进行常态化预测研判，为销售计划和品牌培育提供决策参考。
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