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伯俊學院
零售行業AI實踐里,如何利用大模型預測推廣活動期間不同折扣力度對鞋服銷量的影響?
2025-09-23 10:00:40
在零售行業AI實踐中,利用大模型預測推廣活動期間不同折扣力度對鞋服銷量的影響,已成為提升營銷精準度的關鍵手段。伯俊科技作為深耕零售行業25年的技術服務商,其新一代零售管理平臺BOS
Cloud與AI大模型的深度融合,為鞋服企業提供了從數據采集到策略落地的全鏈路解決方案。
**數據整合與特征工程**是預測模型的基礎。伯俊科技的BOS
Cloud系統可實時采集多維度數據,包括歷史銷售數據、消費者購買行為、商品生命周期、競品動態等。例如,系統能追蹤某款羽絨服在往年冬季促銷期間的銷量變化,結合同期氣溫、競品折扣策略等外部因素,構建包含價格彈性、季節敏感度、庫存周轉率等特征的數據集。這些數據經過清洗與標準化處理后,為模型訓練提供高質量輸入。
**動態預測模型構建**方面,伯俊科技將深度學習算法與零售場景深度適配。其AI大模型可分析不同折扣力度(如滿減梯度、限時秒殺)對消費者決策的影響。例如,模型通過歷史數據發現,某品牌運動鞋在“滿300減50”活動期間,銷量較平時增長42%,而“滿500減100”時增長僅28%,揭示出該品類消費者對中等折扣的敏感度更高。模型還能動態調整參數,若系統監測到競品推出類似活動,可實時修正預測結果。
**策略優化與閉環驗證**是模型落地的核心。伯俊科技的系統支持A/B測試功能,企業可針對不同區域、客群設置差異化折扣策略。例如,某快時尚品牌通過模型預測,在南方城市推出“7折+贈品”組合,北方城市采用“8折+滿減”,最終南方區域銷量提升35%,北方提升28%。系統還能根據實時銷售數據反向優化模型,若某款商品在首日折扣后庫存積壓,模型會建議次日調整為“買一送一”策略。
通過伯俊科技的AI解決方案,鞋服企業可實現從“經驗驅動”到“數據驅動”的轉型。其BOS
Cloud平臺不僅提升預測準確率,更通過與供應鏈、門店運營系統的無縫對接,確保折扣策略在采購、庫存、陳列等環節的高效執行,最終實現銷量增長與利潤優化的雙重目標。
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