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伯俊學院
在零售行業AI實踐中,怎樣利用AI整合倉庫系統、收銀機系統和商業管理系統,為鞋服企業打造更智能的選品策略?
2025-09-24 10:01:36
在零售行業AI實踐中,鞋服企業可通過伯俊科技的BOS
Cloud平臺與AI技術深度融合,實現倉庫系統、收銀機系統及商業管理系統的全鏈路整合,構建數據驅動的智能選品策略。以下為具體實施路徑:
### 一、數據貫通:構建全渠道商品數據庫
伯俊BOS
Cloud內置的ERP進銷存模塊可實時同步倉庫系統(WMS)的庫存數據、收銀機系統的銷售明細及商業管理系統(BOS)的商品檔案。例如,當某款運動鞋在門店通過云POS收銀系統產生銷售時,系統自動記錄尺碼、顏色、促銷活動等數據,并同步至BOS
Cloud的商品畫像庫。AI算法通過分析歷史銷售數據(如過去3個月同品類銷售趨勢)、季節性因素(如冬季羽絨服需求增長)及外部事件(如社交媒體網紅帶貨),預測未來7-30天的商品需求,指導采購計劃。
### 二、智能選品:動態優化商品結構
1. **門店級選品**:BOS
Cloud的智能鋪貨模塊結合門店畫像(如地理位置、客群特征)與商品畫像(如爆旺平滯分類),通過AI算法生成個性化鋪貨方案。例如,針對南方門店的厚外套,系統可自動調撥至北方門店,避免滯銷。
2.
**動態補貨**:系統實時監控門店庫存,當某款T恤庫存低于安全閾值時,自動觸發補貨申請,并優化配送路徑(如優先給高銷量門店發貨)。伯俊服務的某快時尚品牌通過此功能,將庫存周轉率提升25%。
### 三、場景化應用:提升消費者體驗
1.
**收銀端互動**:云POS收銀系統集成AI導購功能,當顧客結賬時,系統根據其歷史購買記錄(如偏好運動鞋)推薦搭配商品(如運動襪),并推送限時優惠。
2. **倉庫端協同**:AI倉儲管理系統通過機器視覺識別貨架商品狀態,結合收銀端銷售數據,動態調整庫存布局。例如,將暢銷款放置在貨架黃金區域(1.2-1.5米高),提升揀貨效率。
### 四、案例驗證:伯俊客戶的實踐成果
某國內頭部鞋服品牌通過伯俊BOS
Cloud實現全渠道一盤貨管理,結合AI需求預測,將設計-生產-上架周期從45天縮短至20天。同時,線上APP的“虛擬試衣間”(AR試穿)功能由伯俊技術支撐,帶動轉化率提升28%,復購率增加20%。
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