商品通软件配套服务 严选

览众数据深入服装行业,深刻把握服装企业商品运营中订货不准、库存积压等痛点,基于自身雄厚的数据科学与软件研发实力,推出集数据可视化分析与服装供应链智能决策为一体的企业级Saas产品。
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雷达评级

A

用户规模

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产品上线

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商品详情

商品亮点
  • 1. 基于人工智能算法的补调模型,实现上千家门店的补调决策。
  • 2. 人机结合,保证产品高价值决策的输出。
  • 3. 采用多租户的企业SaaS架构,提供高效、稳定、可靠的数据决策和产品服务。
  • 4. 融合企业运营大数据,提供集数据融合、数据挖掘、数据分析为一体的平台化能力。
商品说明
版本: V1.0 交付方式: 人工服务
适用于: Windows/Linux/Android/iOS 上架日期: 2020-11-13
交付SLA: 60 自然日
商品通作为一款智能供应链决策系统,在服装行业的各个典型应用场景中,运用机器学习技术,吸收优秀的历史决策经验,持续、动态、具体地提供决策建议,帮助企业在关键管控点上做出及时、正确的决策,不断获取成功,为服装行业提供数据驱动的供应链智能决策服务。
商品通覆盖了补货调拨、畅平滞、快反等业务场景,以及结合各类数据可视化分析页面,帮助客户快速完成商品的运营,精准定位各类运营决策平衡点,达成长期、动态的全局智慧决策,实现从商品运营效率到企业营收的全面升级。商品通以补货调拨为核心,全面覆盖了区域内补货调拨、区域间调拨等80%的业务场景,以提高销售业绩为目的,帮助客户将合适的商品放在合适的门店销售,提高销售机会。同时提供灵活的配置功能,适应各类客户的个性化业务,同时也会帮助客户调整到适合的自身业务的配置参数,贴合客户业务场景,使商品通成为适合客户商品运营的产品。
在技术方面,商品通采用多租户的企业Saas架构,提供高效、稳定、高可靠的信息化和数据决策服务,同时融合企业运营大数据,提供集数据融合、数据挖掘、智能数据分析为一体的平台化能力。通过机器学习技术,在历史行为销售等各种数据的基础上,利用预测模型、畅平滞模型、补调模型等提供商品运营建议。

用户案例

太平鸟
太平鸟项目通过大数据、人工智能对深度管理以及流动性管理决策提供运算支持,从数据驱动的角度出发,在铺、补、调、预测、追等多个场景实现动态、全局的决策。报告期内,公司通过采用AI技术提升商品管理的目标逐步实现,在流动性管理方面,实现商品的日常调拨,加速商品的合理快速流动;在商品销售中期,通过对商品标签以及门店以往的销售数据的运用,给出商品的扩铺建议,实现商品的销售目标,降低商品整体的库存。平台已经覆盖到所有男装品牌的门店,通过AI技术,2019年夏装当季商品平均段码率降低1.6%至11.4%,整体运营成本降低。
李宁项目
运动品牌品牌多、销售渠道复杂、商品计划难做、库存风险高,中国鞋服行业发展历史上运动品牌曾经出现过严重的库存问题。为了降低库存,该运动品牌主要通过一些商品促销和特卖活动进行清货,减少季末库存。在促销清货时,该运动品牌经常面临一刀切的处理方式,导致错误的商品在错误的时间进行促销。览众与该品牌合作一起探索降低滞销商品促销清货的合理方法。
    通过畅平滞识别模块,依据商品计划量和当前销量确定商品滞销程度,将达到阈值的滞销商品作为促销商品范围,并提供促销商品的动态折扣和下沉促销门店建议;如果决定做临时特卖清货,通过模型和算法自动从特卖场周边门店内抽取投入产出最低的滞销商品,调入特卖场清货。通过数据驱动的方法,运动品牌的滞销商品库存降低同时又尽可能提高了收益。
热风项目
热风作为精选时尚零售连锁品牌,覆盖全国,直营 1100 家门店,超2000 SKC,鞋子占比超过60%,复杂的商品结构让商品管理的难度进一步加剧:泡货,门店鞋类有库容限制,贴膜,打包工作量大,补调包裹约束,要求齐色,主色要求齐码,辅色不要求;同时,买手体系也对商品管理的灵活性和效率提出了严峻的考验。在巨资引进国外JDA软件用于优化供应链后,高昂的费用、不友好的实施配合、呆板的规则逻辑,让企业陷入商品管理的痛苦中。览众与该品牌合作,针对鞋类单独开发适用算法,探索商品上市初期快速识别畅销款,并联动供应链进行快反的机制和方法,同时协同改善日常补调动作;
    通过览众的早期畅平滞识别模块,去除销售数据中铺货门店、断色断码、客流等供应条件的影响,快速识别真正的潜力畅销款和黑马款,在2周以内做出受欢迎商品追单决策并确定追单数量。同时结合鞋类库容、包裹限制以及齐色齐码要求,开发适用补调算法,项目2019年6月启动,在日常商品管理效率和断色断码、门店库存控制上都取得了良好的效益。
马克华菲项目
项目为马克华菲建立AI智能商品运营平台,促进马克华菲对商品运营的精细化管理,实现运营指标的可视化洞察,实现铺、补、调、追等多个场景的智能决策,大幅度节省商品人员的日常工作量,并协助商品运营建立数据管理思维。在保持物流成本基本不变的基础上,降低断码率5%,高销售门店满足率提高6%。