智能配补调
提高人工效率 提升庞大数据处理能力
让合适的商品以合适的数量在合适时间出现在合适的门店
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配补调是时尚企业商品流动性管理的重要决策
由于时尚行业商品本身生产周期相对较长的特性,能否盘活已有的商品库存,成为企业健康现金流的关键。
览众数据通过运筹学算法以及ai技术,从全局考虑季中商品流通影响因素出发，改变了原本手工表单式的决策输出,规范了企业原本不可量化的配补调决策依据,极大的提高人工的效率以及对各门店sku级庞大数据的处理能力,真正的让合适的商品以合适的数量在合适时间出现在合适的门店。
智能输出多因素驱动的配,补货与全局最优的调拨
满足不同赛道,不同管理模式的最优化决策
满足企业在管理以及指标上的双重提升
考虑货品roi并输出毛利最大的配补调决策
考虑补调频次与物流费用的平衡
考虑门店陈列、仓容、目标的限制条件
考虑天气、节假日、活动等特殊场景
新品到仓入库后,按企业的要求配发至区域/门店
铺货
新品到仓入库后,将货品准确配发至区域/门店，保证最大化销售
补货
对已经在门店售卖且仓库还有库存的商品,合理的将货品补发至合适的门店
调货
对门店间的不同生命周期阶段的商品采用不同的横向调拨策略
科学精细化商品流动性管理，建立数据思维
强大的算法功能
依靠独特的数据驱动技术和运筹学算法，从企业纷繁复杂的影响因素中精准定位季中商品运营管理决策的平衡点。
灵活配置业务功能
灵活配置系统和模型参数以贴合企业实际业务模式和场景。
高效的数据处理功能
综合所有影响因素，及时处理大量复杂且精细的数据。
人员效率大幅提升
减少对经验的依赖，将重复、复杂的工作自动化，让员工做更有意义的工作。
自动输出最具销售概率的决策建议
科学的门店分群以及店货匹配；合理的库存分配以及最优的物流路径。
智能决策，深层满足多领域客户诉求
商品通，让商品运营更高效
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