商品管理系统引领时尚零售智能化升级 降价商品量锐减 30%

根据贝恩咨询公司 2024 年发布的消费品报告，当前消费品行业正面临增长放缓、全球市场波动及消费者期望变化的巨大压力。为保持市场竞争力，企业需要重新审视其增长战略，重视可持续创新、数字化转型和运营敏捷性。企业必须灵活应对供应链中断和消费者行为的变化，在追求长期目标的同时，抓住新兴的市场机遇。尽管这看似是一项艰巨的任务，但通过智能分配和规划，将降价商品减少 30%，或许能改变零售商寻求优化盈利能力的局面。

零售商可以利用高级数据分析，将库存与客户需求进行战略性结合，从而最大限度地减少库存过剩和销售损失，降低降价幅度，并增加全价销售。那么，零售商如何才能有效预测和管理不同产品类别的库存呢？

关键在于打破信息孤岛，促进实时销售与运营计划（S&OP）的顺畅进行，并加强销售计划与供应链计划团队之间的协作。使用专为行业设计的平台，借助人工智能和机器学习技术，能够彻底变革商品规划和分配方式，提升盈利能力。摆脱依赖 Excel 等手动流程的传统方式，通过人工智能和机器学习，可以获取更为细致的消费者需求洞察。如今，技术已经能够精确到特定商店在特定一周内的库存单位（SKU）管理。这种详尽的数据支持使零售商能够基于实时、本地化的需求，做出更为明智、迅速的库存决策。

同时，人工智能驱动的系统通过分析实时销售数据、客户行为和市场趋势，能够准确预测需求，确保维持最佳库存水平，并最大限度地降低库存过剩或缺货的风险。这种先进的技术实现了基于数据的动态分配，帮助企业满足客户需求，同时显著减少降价行为，提高各产品类别的盈利能力。

已经有品牌亲身体验到了这些解决方案带来的显著优势。例如，一家大型企业集团通过使用批发规划系统，成功将生产订单的下达时间提前了一周，从而每件服装的采购成本降低了 1 美元，这对于零售业而言是一笔可观的成本。此外，该系统还提升了该品牌的知名度，使他们能够跟踪各个国家和地区的当地需求，确保总部能够提前洞察整个组织的需求信号。通过打破数据孤岛，企业能够利用数据在运营和盈利能力方面做出有意义的改进。

通过整合需求驱动的分配、基于产品属性的定制策略和实时补货工具，零售商可以显著优化其库存管理流程。结合推拉方法以及快速订购的人工智能算法，确保库存水平始终与不断变化的需求保持同步，从而降低库存过剩或缺货的风险。这种方法不仅通过保持热门商品的库存来提高客户满意度，还通过优化资源管理来提高整体盈利能力。

有效的分配和补货系统对于最大化产品销售和减少低效率至关重要。需求驱动的分配方法侧重于根据销售倾向最高的产品来分配库存。通过分析消费者行为和销售趋势，零售商可以确保将正确的产品放在正确的位置，从而最大限度地满足客户需求。这种方法不仅可以提高库存可用性，还可以降低库存过剩的风险。

为了提高库存准确性，优化分配方法会根据时尚、季节性趋势和基本产品属性进行量身定制。这可确保产品符合当地市场偏好和及时的需求变化。例如，快时尚商品可能需要根据新兴趋势进行动态的分配，而基本或主打商品则可以通过更稳定的预测进行管理。零售商可以从满足短期趋势和长期需求的平衡策略中受益。

全面的分配系统不仅在分配前提供建议，还在分配后提供反馈，使零售商能够微调其策略。分配前的建议有助于主动分配库存，而分配后的反馈则允许企业根据实时销售数据调整库存水平。这种连续的调整周期可确保库存水平在不同地点始终保持最佳状态。

人工智能正在重塑买家的角色，使他们能够引领趋势，并推出符合客户需求的产品组合，尤其是季节性商品。根据《福布斯》发表的一项研究，买家购买的服装产品中有 60%并未盈利。这主要是因为许多决策都是在销售季节开始之前做出的，远在客户与产品实际接触之前。而人工智能使零售商能够在销售季节开始时评估消费者行为，并根据实时数据进行更智能的二次产品组合分配。

最终，能够采用人工智能和机器学习的零售商和批发商将能够更好地减少降价行为、提高盈利能力，并最终提升整个零售供应链利益相关者的生活质量。作为 AI 驱动的端到端全渠道商品计划系统，7thonline 第七在线致力于通过前所未有的需求可视性、强大的分析和可操作的见解，为零售企业赋能。

7thonline 第七在线全渠道 AI 智能商品管理软件平台，是以数学算法模型、人工智能、机器学习等技术为核心，结合全球顶级零售商品管理的卓越实践经验，打磨出深度适配零售业务场景的自动化解决方案。Al+BI 云计算平台通过分析数据，驱动品牌进行商品精细化管理，为用户提供商品的智能化决策方案。

25 年来，7thonline 第七在线支持多家零售品牌，如 Patagonia、Calvin Klein、勃肯 BIRKENSTOCK、亚历山大王、绫致集团、加拿大鹅、PVH、Jimmy Jazz、Michael Kors、Colony Brands 等实现全渠道商品管理。