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伯俊高融:以大数据计算解决配补货痛点

亿邦动力网   亿邦动力网阅读:901赞:782019-04-26

伯俊研究院院长高融日前在演讲中表示,用大数据算法解决困扰零售行业的配补货问题,让货品在正确的时间、准确的地点,以准确的数量触达消费者。

【亿邦动力讯】4月24日消息,伯俊研究院院长高融日前在演讲中表示,用大数据算法解决困扰零售行业的配补货问题,让货品在正确的时间、准确的地点,以准确的数量触达消费者。

针对零售行业库存积压,零售门店不能满足消费者的消费机会的问题,伯俊软件开发了AI智能高阶库存管理模式,通过整合商品数据、门店数据、销售数据和库存数据,对库存进行预测,为配补货提供决策支撑。

据悉,在利用大数据计算对供应商提供的选款适配的问题上,高融称,不同类型的门店后会有试销环节,以得出每一个在售门店的SKU,在每一个补货周期内自动算出需求数量,得出需要执行的补货数量。

高融透露,在新模式下,企业的年调拨量下降近40%,单店年平均调拨量下降52.8%,年度季末退仓总量下降18.5%。

高融表示,零售行业存在的另一问题是零售企业过度依赖调拨服务。针对企业的需求,伯俊软件从降低挑拨量,提升准确度切入,测算每一个SKU在售的门店对未来周期需求数字,基于这个数字架构相应的配对关系。

据了解,总仓补货方面,伯俊软件应用了TOC原理,给总仓基于市场的表现设置目标库存,目标库存伴随着整个商品的生命周期做出调整,而源于供应商的补货量则根据总仓目标库存进行调整。

另外,在门店调拨完成之后,伯俊软件最后还会分析滞销品的环节,从全局对总仓货品进行判断;在数据落到单店的单SKU后,可以启动对单店直销执行自动化的操作。

(文/K.K)

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作者: 亿邦动力网

来源: 亿邦动力网

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