新零售新格局,赋能网状供应链
  • 需求预测准确率提升
    10%
  • 管理效率提升
    60%
  • 库存周转天数降低
    20%
  • 库存资金占用降低
    10%
  • 现货率提升
    5%
  • 营收/利润整体表现提升
    10%

零售行业应用场景

  • 精准需求预测:人工智能驱动

    内外部数据结合,时间序列与机器学习算法帮助企业做出更精准的预测

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  • 自动补货计划:覆盖全品类

    针对品类定制最优补货策略,实现全自动补货

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  • 实时动态定价:最大化收益

    智能化价格管理,打造零售企业和消费者的命运共同体

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  • 智能精准营销

    精准费用分配+灵活选品组合,复杂环境,从容不迫

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业务逻辑亮点
海量数据+智能算法的组合使得零售行业供应链的深刻变化成为可能, 我们打通预测、补货、库存、定价、营销、销售的全链条,为零售企业的提供可落地、可量化、可解释的一体化方案。

通过数据+算法优化智慧零售的关键环节我们为零售企业提供 精准、高效、稳定的可落地智能零售方案,助力企业实现:

更高的需求预测准确率

更快的补货计划

更少的仓储运营成本

更少的库存资金占用

更高的客户响应时效

更强的营收/利润整体表现

行业案例
某国内旗舰电商平台
动态定价项目

根据不同的产品定位和业务目标,为采销员提供自动定价系统,解决了传统方法中大部分产品调价依赖人工,且无法照顾到多数长尾产品的痛点,最终显著提升了企业价格管理效率,且销量和利润都有明显改善。

某国际快消日化品巨头
促销优化项目

通过对该企业在电商平台上的促销历史数据进行分析,精细考虑了不同的促销机制、产品间的相关性因素和传统的业务逻辑,建立全方位的促销管理方案,大幅提升大促费效比和销售额。

某大型国际啤酒品牌商
线下零售价格优化

梳理了不同地区和不同渠道的定价逻辑和定价目标,结合细化的消费者敏感度和地域环境信息,输出全局最优的价格建议。为客户建立首个可以在中国区使用的零售价格优化模型,打通线下价格管理壁垒。

某化妆品品牌商
需求预测

通过整合电商平台的销售和市场数据,考虑促销力度、广告投放力度、节假日等多种因素,实现该品牌在旗舰电商平台上百余种SKU周颗粒度的滚动销量预测,为其电商渠道多级库存网络下的库存优化提供参考。实现了爆品与常规品周颗粒度预测准确率的显著提升。

某咖啡巨头
门店自动补货

通过对门店进行日颗粒度的需求预测,考虑周边事件、天气等外部因素,并建立起原材料消耗与对应商品销售的真实关系,为门店实现全品类商品的自动补货,代替原先店长凭个人经验下单补货的模式,大幅减少店长每日补货下单所需时间,并通过精准补货提升现货率。

某旗舰型电商
多级仓调拨补货优化

为企业设计其多级仓储体系下的补货、调拨、配货一体化策略,优化RDC常规品与长尾品的补货方式,建立FDC选品与调拨策略,帮助其建立更加柔性敏捷的库存网络,在显著提高订单满足率的同时,降低周转天数和库存成本,逐步实现自动补货。

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