智能日清
更少的库存,更高的毛利
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智能日清
智能日清,依托数据中台及AI算法能力,通过自研的算法模型,综合多维度因素,分析缺货、断货及促
销因素,在销量预测的基础上,提出销售和补货的策略,帮助生鲜企业、零售商超等实现日清智能化,
提升售罄率,降低缺货率和损耗率,切实提升毛利。
产品能力
  • 销量精准预测
    根据历史数据、天气、交通等多维度数据,结合农历节日等特殊日期与品类的知识图谱,拟合折扣对销量的影响,得出精准
    的销量预测结果。
  • 真实需求量还原
    排除折扣等因素干扰,得出商品无折扣销量预测结果,从销售量还原真实需求量。
  • 供应商及物流能力模型
    综合上游供应商及供应链等因素,建立供应商及物流能力模型。
  • 货损视觉识别
    建立货损视觉识别,高效解决生鲜货损难以准确实时盘点的问题。
产品架构
智能应用
数据挖掘
销量预测
智能补货
计划执行
数据中台
特征提取

商品特征

人群特征

环境特征

数据挖掘

关联分析

聚类分析

机器学习

回归模型 集成学习

神经网络 深度学习

数据开发

ODS 数据操作

CDM 数据汇总/维度建模

ADS 数据应用

数据源
历史数据

商超数据

近几年的销售数据

商品数据

现时数据

新商品数据

现时商超

销售数据

第三方数据

天气

节假日数据

其他数据

客户成功

鲜风生活

基于数据中台,助力鲜风生活打通业务系统,统一数据标准和口径,为后续数据化经营管
理打下基础。在数据基础上提炼、搭建算法模型,分析缺货、断货及促销因素。
基于行业理解,全面挖掘影响销量的因素,完成价格变化、节假日、天气、库存等共计
139个变量因素的梳理,大幅提升了销量预测精准度,同时辅助补货决策。
与传统方式和手工预测模型相比,借助智能日清模型的销量预测准确率提升了20%以上。
提升了售罄率,降低了缺货率和损耗率,减少了负毛利的促清打折,降低了非自然损耗
量,从而了降低成本。自实施以来,单店当年提升了340万元毛利。

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