商品通智能商品运营平台

• 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。

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。

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。

服装品牌的消亡有各种各样的因素，但几乎很少听到是因为采购成本或内部费用过高而导致，倒下去的根本原因是因为做了消费者不想要的货品，拉夏贝尔会特别关注每天、每个货品在每家门店的销售表现。该品牌不会在物流、供应商这些环节拧太多的水分，毕竟这是一个双赢或多赢的商业模式，他们更多想的是不该做的货品不要做，即使做了也要早期发现、及时止损，把那些受消费者欢迎的商品做的更多。
    览众在与该时尚女装品牌合作的过程中，通过智能建模、数据驱动的方式帮助品牌提升供应链弹性，更早更准确的发现黑马款并进行翻单，早期发现滞销款后提前动作，有效提升了品牌的毛利和售罄指标。

项目为利郎建立的轻商务AI智能商品运营平台，实现商品、门店维度的销量、断码情况的深入洞察分析，提高对商品有效运营决策能力，实现智能补调建议自动输出，帮助商品人员建立商品管理全局化、统一行动意识，提高了商品人员执行力，提升商品流动性管理整体水平，提升齐码率、齐码率整体提升5%左右，同时也减少销售机会损失。

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%。