補(bǔ)貨,作為零售行業(yè)的高頻場景,幾乎每天都在發(fā)生。上接倉儲、物流,下接門店、貨架,這一環(huán)節(jié)在供應(yīng)鏈中起到了承上啟下的“橋梁作用”,重要性不言而喻。
隨著,日趨多元的營銷、促銷手段增加了銷量的波動性和不可預(yù)測程度,補(bǔ)貨管理復(fù)雜度與日俱增,傳統(tǒng)補(bǔ)貨的弊端嚴(yán)重凸顯……
——傳統(tǒng)補(bǔ)貨方式的痛點(diǎn)
1.耗時耗力,成本較高
傳統(tǒng)補(bǔ)貨依靠理貨員逐一貨架進(jìn)行盤點(diǎn),整理好缺貨清單,通過人工審核,再進(jìn)行逐一補(bǔ)貨。其大量時間都耗費(fèi)在理貨和巡檢上。
2.供需失衡,機(jī)會流失
存貨管理困難,門店的銷售情況不是一成不變的,而是受到天氣、促銷等眾多因素影響,補(bǔ)貨過量造成浪費(fèi),補(bǔ)貨不足影響銷售。
3.管理失察,影響決策
多數(shù)補(bǔ)貨員的補(bǔ)貨操作是看后倉有什么就補(bǔ)什么,而非根據(jù)銷售情況來調(diào)整不同商品的補(bǔ)貨比例,造成了供和需之間的不匹配,而這種供需不匹配,無法通過POS中的銷售數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來,總部管理者難以收集最終端的購買需求。
——數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,智能補(bǔ)貨助力降本增效
憑借人工智能技術(shù)幫助便利店、商超制定補(bǔ)貨策略,提高門店的整體運(yùn)營效率。是智慧零售網(wǎng)絡(luò)提供商一直追尋和思考的。
作為“AI+零售”領(lǐng)域的先行者,SandStar視達(dá)憑借新技術(shù)為實(shí)體零售帶去新模式。通過“眼睛+大腦”來數(shù)字化提升傳統(tǒng)零售網(wǎng)絡(luò)效率,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可供執(zhí)行的操作建議。形成八大智慧決策系統(tǒng):智能訂貨、智能選品、智能補(bǔ)貨、智能排班、智能促銷、智能陳列、智能監(jiān)管、智能布局。真正將數(shù)據(jù)的力量賦能到每一個經(jīng)營細(xì)節(jié)當(dāng)中。
其中智能補(bǔ)貨系統(tǒng),通過在貨架上安裝AI攝像頭,精準(zhǔn)識別每個貨架商品銷售動態(tài),根據(jù)每個商品實(shí)時的拿取、銷售動態(tài),判斷貨架缺貨狀態(tài),自動生成「智能補(bǔ)貨單」,直接推送至補(bǔ)貨員手機(jī)或后倉的顯示屏上,大大提高了補(bǔ)貨效率。系統(tǒng)代替人工和表格,幫助商家智能監(jiān)控,告別重復(fù)低效,讓人們從重復(fù)低效的勞動中解放出來,降低了人工成本。
此外,SandStar視達(dá)智能補(bǔ)貨系統(tǒng)基于AI攝像頭對顧客拿取行為和銷售動態(tài)的信息采集,做到了“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)分析-模型搭建-數(shù)據(jù)預(yù)測-智能決策”的AI算法模型,提高銷量預(yù)測和出貨計劃的精準(zhǔn)性,哪些SKU要補(bǔ)貨, 什么時候補(bǔ), 補(bǔ)多少。通過大數(shù)據(jù)算法保持合理的周轉(zhuǎn)天數(shù),降低爆款缺貨率,減少滯銷庫存,減少人工決策帶來的偏見,平衡了商品與市場需求。
(圖為大型商超案例)
最后,SandStar視達(dá)通過銷售大腦自動生成的補(bǔ)貨策略,可以隨時洞察銷售變化,即時滿足消費(fèi)者不斷變化的需求,讓總部管理者更好的掌握商品的需求等級,更好的做出決策,從而提升門店用戶體驗(yàn),進(jìn)而提高銷售額。
智能補(bǔ)貨系統(tǒng)核心能力即大數(shù)據(jù)的能力和機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟度。SandStar視達(dá)基于多年零售領(lǐng)域的深刻洞察,建立不同的影響因子,比如促銷因子、季節(jié)性因子,把各類因子單獨(dú)建模,以方便支撐多樣化的業(yè)務(wù)形態(tài)。
隨著技術(shù)不斷發(fā)展,多維度的決策優(yōu)化,將為零售企業(yè)不斷賦能,將數(shù)智的力量賦能到每一個經(jīng)營細(xì)節(jié)當(dāng)中。以智能補(bǔ)貨技術(shù)支持下的供應(yīng)鏈升級,將成為零售企業(yè)的數(shù)智化利劍。
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