鞋服企業可借助伯俊科技的AI解決方案，結合過往滿減活動數據，構建動態預測模型，精準規劃下一次活動的貨品量。其核心流程與伯俊軟件的技術支撐如下：
   
   ### **一、數據整合與清洗：構建多維數據基座**
   伯俊科技的零售數字化系統可整合線上線下全渠道數據，包括歷史滿減活動的銷售記錄、促銷時間節點、商品價格彈性、會員購買行為等。系統自動清洗異常數據（如退貨、刷單），并標注關鍵特征，例如某款連衣裙在“滿300減50”活動中的日均銷量、折扣敏感度、關聯商品（如配飾）的連帶購買率。通過伯俊的AI數據中臺，企業可快速提取結構化數據，為模型訓練提供高質量輸入。
   
   ### **二、促銷敏感度分類：精準定位商品屬性**
   伯俊軟件通過機器學習算法，將商品按促銷敏感度分為四類：高敏感（折扣后銷量激增）、中敏感（銷量平穩增長）、低敏感（折扣影響弱）、負敏感（折扣導致利潤下降）。例如，某品牌T恤在滿減活動中銷量增長30%，被歸類為“中敏感”；而某款設計感外套銷量僅增長5%，則歸為“低敏感”。系統自動生成商品分類標簽，并關聯歷史活動中的庫存周轉率、缺貨率等指標，為后續預測提供分層依據。
   
   ### **三、動態預測模型：融合時空與促銷因子**
   伯俊采用STGNN（時空圖神經網絡）模型，結合LSTM時間序列分析，實現三重預測：
   1. **基線銷量預測**：基于移動平均法與指數平滑法，預測無促銷時的常規銷量；
   2. **促銷增量預測**：通過回歸分析，量化滿減幅度（如“滿300減50”對應16.7%折扣）對銷量的提升作用；
   3. **空間關聯預測**：利用圖卷積網絡捕捉門店間促銷溢出效應，例如A店滿減活動可能帶動B店同品類銷量增長。
   
   以某鞋服品牌為例，伯俊系統預測其夏季連衣裙在“滿400減80”活動中的銷量時，綜合了歷史同類活動數據、當前庫存水位、競品促銷策略，最終輸出各SKU的預測銷量及置信區間。
   
   ### **四、庫存動態調整：安全庫存與補貨策略**
   伯俊的智能庫存管理系統根據預測結果，自動計算安全庫存與補貨量： 
   **補貨量 = 預測銷量 + 安全庫存 - 當前庫存** 
   系統支持按門店、渠道、SKU維度拆分補貨計劃，并實時監控庫存水位。例如，某款運動鞋預測活動期間需補貨500件，系統會建議分三批到貨：首批300件（活動前7天），第二批150件（活動中期），第三批50件（活動尾聲），避免積壓。
   
   ### **五、實時反饋與迭代：閉環優化預測模型**
   活動期間，伯俊的AI大屏實時跟蹤銷售數據，對比預測值與實際值的偏差（如某品類偏差超10%），自動觸發模型迭代。例如，若發現“滿300減50”對某類外套的促銷效果弱于預期，系統會調整該品類的促銷敏感度參數，優化后續預測。
   
   ### **案例驗證：某快時尚品牌實踐**
   某快時尚品牌使用伯俊系統后，滿減活動庫存周轉率提升25%，缺貨率下降18%。例如，其2025年夏季促銷中，系統預測某款短褲需備貨8000件，實際銷售7920件，偏差僅1%；而傳統方式備貨6500件，導致活動第三天缺貨，損失約12萬元銷售額。
   
   通過伯俊科技的AI解決方案，鞋服企業可實現從數據整合到庫存落地的全鏈路智能化，顯著提升促銷活動的精準度與運營效率。