全球新零售浪潮來襲,阿里云憑借阿里巴巴經(jīng)濟(jì)體在新零售領(lǐng)域的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),將經(jīng)濟(jì)體能力提煉輸出,與深諳行業(yè)場(chǎng)景、客戶需求的合作伙伴強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,以一系列脫穎而出的聯(lián)合解決方案幫助新零售行業(yè)全面實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。
2019阿里云峰會(huì)•上海
7月25日,“2019阿里云峰會(huì)·上海”在世博中心舉行。本次峰會(huì),阿里云與企業(yè)業(yè)務(wù)決策者、技術(shù)決策者共同分享了在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,如何通過前沿云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等云端技術(shù)幫助新零售、新餐飲、智能營(yíng)銷、智能物流等產(chǎn)業(yè)進(jìn)行賦能升級(jí)。
伯俊獲選成為“阿里云解決方案伙伴”
伯俊作為阿里云第一批的生態(tài)伙伴,受邀出席本次盛會(huì)。同時(shí),基于伯俊“庫(kù)存平衡中心”產(chǎn)品與阿里云在技術(shù)上的深度融合,伯俊獲選成為“阿里云解決方案伙伴”,并于“新零售 - 聯(lián)合解決方案星選會(huì)”上做主題發(fā)布演講。
阿里巴巴集團(tuán)副總裁 肖利華
星選會(huì)上,阿里巴巴集團(tuán)副總裁肖利華做開場(chǎng)致辭。他表示,阿里巴巴對(duì)于新零售的定義是:以互聯(lián)網(wǎng)為依托,多角色運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段,強(qiáng)化對(duì)消費(fèi)者需求的洞察和鏈接,共同開創(chuàng)價(jià)值創(chuàng)造,從而對(duì)品牌、商品供應(yīng)鏈、流通與全渠道銷售過程進(jìn)行升級(jí)改造,進(jìn)而孵化和重塑業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈,并對(duì)線上線下服務(wù)和體驗(yàn)進(jìn)行深度融合的零售新模式。
認(rèn)為新零售的發(fā)展一定離不開人-貨-場(chǎng)的重構(gòu)。人:社群化,精準(zhǔn)化,個(gè)性化;貨:柔性化,定制化,泛內(nèi)容化;場(chǎng):全場(chǎng)所+全場(chǎng)景,無處不在。人貨場(chǎng)非常重要,貨、場(chǎng)在短時(shí)間內(nèi)都不會(huì)改變,但是人會(huì)變的。的確,當(dāng)前的新生代消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和行為正在快速變化。如何迎合和擁抱這些變化,對(duì)于企業(yè)的業(yè)績(jī)提升至關(guān)重要。
上海伯俊軟件科技有限公司總裁 孫一暉
伯俊總裁孫一暉在會(huì)上分享了“庫(kù)存平衡中心”解決方案。他表示,伯俊在20年內(nèi)為12個(gè)國(guó)家的3000個(gè)品牌完成了企業(yè)信息化建設(shè),2.3億的品牌會(huì)員通過伯俊的系統(tǒng)完成訂單,年交易流水達(dá)3000億。
面對(duì)快速變化的市場(chǎng),庫(kù)存積壓已成為困擾零售品牌的重點(diǎn)問題,因?yàn)楸炯径鹊匿N售額直接與下一季度的貨款相關(guān),而這其中的環(huán)節(jié)一旦沒有處理好,便會(huì)長(zhǎng)期影響著品牌的利潤(rùn)與發(fā)展。這時(shí),預(yù)防滯銷就尤為重要,品牌想要杜絕滯銷就要做好預(yù)測(cè)和監(jiān)控,預(yù)測(cè)商品的銷售進(jìn)而控制庫(kù)存數(shù)量,達(dá)到庫(kù)存的安全,既能快速回貨,又能有效的支持銷售。
伯俊“庫(kù)存平衡中心”基于阿里大數(shù)據(jù)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),結(jié)合品牌自身業(yè)務(wù)流程和規(guī)則,建立從訂貨選品、門店試銷、門店鋪貨、門店補(bǔ)貨、門店調(diào)撥以及滯銷品處理等庫(kù)存相關(guān)的全鏈路業(yè)務(wù)模型機(jī)制。
根據(jù)目標(biāo)庫(kù)存、現(xiàn)有庫(kù)存、待進(jìn)貨數(shù)據(jù)、安全庫(kù)存、調(diào)撥規(guī)則參數(shù)得出建議補(bǔ)貨調(diào)撥清單。根據(jù)清單及店鋪優(yōu)先級(jí)進(jìn)行建議補(bǔ)貨庫(kù)存分配,同時(shí)生成未滿足補(bǔ)貨清單。未滿足補(bǔ)貨清單和調(diào)出清單間進(jìn)行相關(guān)配比,生成建議調(diào)撥清單。對(duì)斷碼及與安全庫(kù)存不符商品進(jìn)行調(diào)整,生成最終門店配補(bǔ)貨方案,助力品牌在庫(kù)存不多不少的前提下實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)目標(biāo)最大化銷售。
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