商品计划效率之困：低效流程的技术破局

场景还原

周三下午 2 点，商品部的王经理盯着屏幕上密密麻麻的 Excel 表格，眉头已经锁了半小时。

她正在整理下一季的采买计划初稿。数据来源分散在 5 个系统中：历史销售、门店库存、加盟商订单、促销记录、新品资料……她需要手动下载、清洗、对齐、再粘贴到一张“超级透视表”里。

刚处理好一个品类的数据，财务部发来了最新的预算调整——所有金额类指标都要重新计算。她不得不回到表格开头，逐项修改公式、检查关联、更新汇总行。一不小心，某个单元格引错了列，导致整个渠道的配货量全乱。

更麻烦的是，加盟商那边临时反馈缺色断码，希望能优先补货。她得手动核对库存、比较销售趋势、再邮件通知供应链部门。等终于把补货建议表发出去，已经下午 5 点半。

而这时，她才想起：下周的销售预测初稿，还没开始做。

这样的场景，你是否也经历过？

手工整合数据，效率低、易出错

计划调整像“拆盲盒”，牵一发而动全身

各部门协同靠 Excel，信息不同步

销售预测靠经验，缺货与积压反复上演

商品计划，本应是品牌的“智慧大脑”，却常常被困在低效流程里。

破局之时已至：

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Part 01 数据智能整合，告别手工搬运

系统自动对接全域数据（销售、库存、订单、加盟商、电商等）

AI 自动清洗、对齐、结构化，形成统一数据底座

计划指标预配置，无需手动建公式，实时自动计算

✅ 计划准备时间减少 80%，数据准确性提升至 95%以上

Part 02 AI 销售预测，精准捕捉市场需求

基于 26 年行业数据与 AI 算法模型，自动生成销售预测

支持单店/单周/SKU 级别的精细化预测

动态滚动更新，随市场变化自动调整计划

✅ 如 Patagonia，预测准确率达 97.5%

Part 03 智能配补调，实现“货随人动”

AI 根据门店销售潜力、商品生命周期，自动推荐配货与调拨方案

支持预配/实配/追单/促销等多种场景

渠道分仓、尺码分配、滞销预警全自动

✅ 92%销售源于系统首次精准配货

Part 04 全链路协同，一套系统打通前后端

商品、供应链、加盟商、财务同平台协作

计划数据实时同步，变更自动通知

一键下单，决策不离系统

✅ 如 Calvin Klein，人工投入减少 75%，计划效率提升 5 倍

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