多数零售企业的铺补调处于人工计算阶段,商品人员每天需要统计大量的表单数据◆■,再结合人工经验进行决策★★★★★。然而★■,服装行业季节属性及时尚属性强■★■★,上新频率高■★■◆,商品迭代快,再加上日趋多元的营销、促销手段增加了销量的波动性和不可预测程度,单靠人力去计算分析◆■,进行即时决策的难度太大,而且很容易造成商品缺货或者库存过剩★■★★◆◆。

　　需求预测■■■■★:结合AI算法,综合门店等级、目标库存◆■★■■、季节变化、补货周期等规则,为补货及库存优化提供支持,同时通过人工智能的需求预测技术,满足多维度精准补货需求。

　　AI技术正逐步渗透并改变着传统运营模式,越来越多的企业都在进行转型。如湖南服装行业龙头企业■■■“忘不了”,是国内最早将西裤作为规模生产的企业,也是中国服装行业百强企业。旗下WONBLY忘不了男装专注于舒适商务男装■★,通过店+AI商品标签★★★■★★、AI商品铺补调等产品■■■,让商品智能决策参与到企业商品的整个环节◆■◆,实现全国200多家门店配补调全自动化,大幅提升配补调效率◆◆,全面赋能科学精准运营。

　　有效的补货管理不仅能够确保商品的及时供应,还能最大化实现销售机会★★◆■,提升销售额和市场份额。同时,合理的补货策略能够帮助企业降低库存成本,优化资金利用效率★◆,减少资金占用和存储成本。因为过高的库存会增加资金成本和存储成本,而频繁的补货会增加运输成本和订单处理成本★■■■◆。

　　调拨计划:根据实际业务情况生成多种调拨规则,如畅销款调拨◆★、滞销款调拨、促销调拨、换款调拨■★◆■■★、货品归并等,可设置调拨控制参数,根据参数进行系统自动调整,不同参数下调拨结果可进行对比分析■★★■。

　　品类平衡:把商品画像和门店画像进行结合★■★◆,保证所有货品在门店内品类平衡,实现精准高效的智能铺货。

　　过程跟踪◆■★:调拨过程可视化,支持库存预警、订单跟踪等功能,使智能调拨流程可监控、可调配。

　　铺补调,作为服装零售行业的高频场景,几乎每天都在发生◆◆◆■★■,却一直被精准性和时效性“卡了脖子★■■■★”。

　　做好铺货的基础是商品分类和门店分类◆★★,这两块是整个运营的基础◆★★。接下来就要制定铺货规则,铺货规则要解决的问题就是新入库的这一批商品★★◆◆■,在规定的时间以合适的数量发货给不同门店。

　　策略管理:结合不同的业务场景,支持业务可以灵活设置补货策略,实现动态补货。当触发自动补货时,系统将按人工设置的策略自动生成推荐的补货单,实现在线自动补货。

　　尽管商品管理十分复杂,但其场景是可穷举的,主要是新品分货、新品首铺、商品再铺、商品拓铺、商品补货★■◆★、门店要货◆■、商品补调等等,虽然每个品牌的商品部都自己的理解◆■■,但很少有一套系统的理论和流程■■,国内也缺少相应的行业标准。

　　店+有一支来自国内头部服装品牌的专家团队,根据多年的商品管理经验,梳理了一整套成熟的商品运营流程和解决方案,并通过人工智能算法将其做成了产品,形成了一个个智能配补调建议模型,商品运营所涉及的铺货、补货、调拨、清货、换铺■★■★◆、退仓等复杂工作,都可以通过逻辑完善的AI大模型进行计算,高效且精准地完成★◆■◆★。

　　铺货到门店之后◆■★■◆,由于各种各样复杂的因素,同样的商品在门店A是滞销款,在门店B则可能是畅销款■★,因此需要通过调拨去实现商品供需的二次平衡◆★◆,目的是为了把商品盘活,加快商品的周转率和售罄进度,促使资金回笼■★。

　　需求预测■◆★:基于各门店的销售和库存数据,根据销售表现、门店等级,物流距离、库存情况、同城/同区等因子进行匹配,在正确的时间正确的地点,把正确的货品调到需要的地方去创造最大化的销售★★。

　　只有通过更加高效且智能的办法才能改变这一现状◆◆■,在全面理解和掌握市场需求、库存情况和地理位置等多方面因素的基础上,通过人工智能的帮助★★■,可以使这个过程更加轻松★★、便捷和高效。这就是店+AI商品铺补调赋予零售门店的价值◆◆★■★。

　　智能铺货最重要的就是预测准确性,特别是涉及众多门店、众多品类、众多SKU,如何用一套智能的算法去做可行的预测是智能铺货最重要的部分。

　　门店画像:每家门店特性不同,所以需要对每个门店进行画像★■★◆,包括门店等级、门店优先级、品类销售分析、地理位置分析等。

　　总的来说,铺补调是一项需要精细操作和管理的工作。单靠人工操作最终都会变成企业的成本支出。

　　补货计划■★■:针对不同场景采用针对性的补货建议,支持畅销款补货、齐码补货、周转补货等不同补货业务◆■■,从而减少商品缺货和过剩的情况。

　　商品画像■◆:针对商品销售表现分析商品的爆旺平滞及生命周期◆★★,并根据对标款的店周均销量■■、店周均系数、剩余周数◆■■◆★★、计划铺店数等模型参数,通过自动化AI预测商品销售趋势■◆★★◆■。