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伯俊學(xué)院
零售行業(yè)AI應(yīng)用中,大模型怎樣為連鎖鞋服企業(yè)的新零售渠道提供智能選品建議?
2025-09-16 10:00:49
在連鎖鞋服企業(yè)的新零售渠道中,大模型與伯俊科技軟件的深度融合,正推動智能選品從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動。以伯俊ERP為核心,結(jié)合其數(shù)據(jù)中臺與AI算法能力,大模型通過多維度數(shù)據(jù)整合與動態(tài)分析,為連鎖品牌提供精準(zhǔn)、實時的選品決策支持。
### 一、全渠道數(shù)據(jù)整合構(gòu)建選品基礎(chǔ)
伯俊ERP系統(tǒng)覆蓋門店P(guān)OS、電商OMS、CRM會員等全渠道數(shù)據(jù),大模型可實時抓取各渠道銷售數(shù)據(jù)、庫存狀態(tài)、會員行為及外部市場趨勢。例如,系統(tǒng)能同步分析線上旗艦店爆款鞋服的點擊率、線下門店試穿轉(zhuǎn)化率,以及社交媒體上“復(fù)古運動鞋”的搜索熱度,形成跨渠道的商品熱度圖譜。這種數(shù)據(jù)整合能力,使選品決策不再局限于單一渠道,而是基于全域消費者行為。
### 二、動態(tài)需求預(yù)測優(yōu)化選品結(jié)構(gòu)
大模型通過機器學(xué)習(xí)算法,結(jié)合歷史銷售周期、季節(jié)性波動、促銷活動效果等數(shù)據(jù),構(gòu)建動態(tài)需求預(yù)測模型。伯俊數(shù)據(jù)中臺可接入天氣數(shù)據(jù)、商圈人流等外部變量,進一步細化預(yù)測顆粒度。例如,針對南方地區(qū)梅雨季,模型會優(yōu)先推薦防水鞋款,并預(yù)測不同價格帶的銷量分布,指導(dǎo)區(qū)域門店調(diào)整SKU配比。某快時尚品牌應(yīng)用后,單店季度滯銷品占比從18%降至7%。
### 三、智能補貨與調(diào)撥實現(xiàn)供需平衡
伯俊的智能配補調(diào)模塊與大模型深度聯(lián)動,當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到某款運動鞋在華東區(qū)門店庫存低于安全閾值時,模型會綜合評估:
1. 周邊門店庫存可調(diào)撥量;
2. 工廠生產(chǎn)周期與物流時效;
3. 線上渠道庫存分配優(yōu)先級。
最終生成“從華中倉調(diào)撥500雙至上海旗艦店,同時啟動南京工廠緊急補單”的決策方案,確保供需精準(zhǔn)匹配。
### 四、個性化選品提升會員復(fù)購
通過伯俊CRM系統(tǒng),大模型可分析會員的購買頻次、品類偏好、價格敏感度等標(biāo)簽,生成“千人千面”的選品推薦。例如,針對高頻購買跑步鞋的會員,系統(tǒng)會在其APP首頁推送“新款碳板跑鞋+智能運動襪”的組合套餐,同時提示附近門店的試穿活動。某運動品牌應(yīng)用后,會員季度復(fù)購率提升22%。
### 五、實時反饋機制持續(xù)優(yōu)化模型
伯俊系統(tǒng)支持選品決策的閉環(huán)驗證,大模型會持續(xù)跟蹤新品上市后的銷售數(shù)據(jù)、退貨率及用戶評價,自動調(diào)整選品參數(shù)。例如,若某款聯(lián)名T恤的線上銷量低于預(yù)期,模型會分析是價格過高、設(shè)計不符預(yù)期還是推廣渠道問題,并生成優(yōu)化建議,形成“預(yù)測-執(zhí)行-反饋-迭代”的智能選品閉環(huán)。
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