智能补货
如何实现从人工经验式补货向数据化分析补货的转型升级?
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智能补货系统
智能补货系统,借助数据中台、数据智能模型及算法应用能力,以历史积累的商品销售数据及智能销量
预测模型为基础,为用户提供智能化、便捷化、可视化的人工智能补货策略服务,实现商品补货从人工
经验式分析向数据化分析的转型升级。
产品优势
  • 行业经验沉淀
    配补货算法模型充分沉淀人工企划与配补货经验,融合业务规则、库存、物流等条件因素。
  • 分析精细精准
    计算模型精准到店;算法模型综合考虑商品生命周期特征及门店类型、物流路径,得出最优解。
  • 持续优化迭代
    配补货算法模型通过数据跟踪、AI智能分析持续优化;
    系统与订单业务系统无缝衔接,并具有人工审核和调参机制,不断迭代、精细化规则。
业务逻辑
应用层
商情分析
销量预测
智能补货
计划执行
结果分析
数据中台
统一数据服务(API)
数据中台(实时计算/批量计算)
智能数据模型

ODS 数据操作

CDM 数据汇总/维度建模

ADS 数据应用

算法模型

机器学习

销量预测

数据中台(DataSimba)
数据源
历史数据

商品数据

门店数据

补货记录

销售数据

库存数据

运输成本

现时数据

新商品

商品库存

现时门店

销售数据

其他数据

第三方数据

天气数据

节假日数据

地理位置数据

客户成功

喜歌实业

依托智能补货系统,助力服饰集团喜歌实业实现一键自动生成实时补货计划,补货工作比
原来节约了95%的人力时间成本,补货工作考核指标(断码率、补货售罄率)达成率平均
提升20%以上,大幅避免了人工经验水平差异和工作意外导致的补货效果波动。

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