精准企划，智能决策：AI 驱动商品全链路利润最大化

在快速变化的市场中，传统商品企划依赖经验直觉，导致从计划到清货的全链路存在诸多利润漏洞。数据割裂、预算偏差、库存失衡、铺货粗放、促销低效等问题，持续侵蚀企业利润。

环节一：商品企划与 OTB 预算制定

问题所在：

数据割裂：企划与销售、库存、市场趋势数据脱节，导致计划偏离实际。

预算分配与生产脱节：生产周期过长，OTB 预算调整无法及时补足畅销款缺口，造成资源错配。

风险预见性差：无法有效预测市场变化，导致计划抗风险能力弱。

解决方案：

AI 驱动的智能企划：整合历史销售数据，通过 AI 模型生成数据化的企划建议（如主推品类、颜色、材质、价格带）。

价值：让商品企划从“经验驱动”升级为“数据驱动”，从源头上提高准确度。

动态 OTB 测算与模拟：基于销售目标、预设周转天数、期望折扣率等目标，自动生成畅销款追单量，并支持根据计划追加预算。支持多版本（激进/保守/平衡）预算模拟，可视化展示不同预算方案下的预期利润和库存风险。

价值：实现预算的精准、科学分配，确保资金投向最高回报的地方。

环节二：采购与生产下单

问题所在：

下单量决策困难：基于粗糙的尺码比例和总量预估下单，导致某些尺码断码早，某些尺码库存积压。

供应链响应迟缓：面对销售端的变化，无法快速调整补单或减产计划，错失销售机会或加剧库存问题。

解决方案：

AI 精准分码建议：不再使用固定的尺码比例。AI 通过分析历史同类款式、同类品牌、甚至目标区域消费者的尺码购买数据，为每个 SKU 给出动态的、最优的尺码采购建议。

价值：极大改善断码率，提升库存效率，直接提升售罄率。

智能首单与补单模拟：基于预设的售罄目标，AI 模拟不同首单量下的利润和库存风险，推荐最优首单量。并设置自动预警，当商品上市后数据达到特定阈值时，自动提示补单建议（补单量、最快到货时间）。

价值：实现“小步快跑”，快速测试市场反应，用最少的首单降低风险，用敏捷的补单抓住机会。

环节三：商品分配与铺货

问题所在：

“一刀切”式铺货：不同门店采用相同的铺货策略，导致货品与当地消费偏好不匹配，A 店断货，B 店却滞销。

调拨不及时：依赖人工发现并处理各渠道间的库存不平衡，效率低下，错过最佳调拨时机。

解决方案：

AI 智能分货：根据每家门店的历史销售特征（品类偏好、价格带接受度、尺码分布）、商圈属性、天气情况等，为新款商品自动生成分店铺货建议，实现“千店千面”的精准配货。

价值：让对的商品出现在对的店铺，最大化销售机会，从起点优化库存结构。

自动调拨建议引擎：系统实时监控所有渠道的库存和销售速度，自动识别滞销库位和缺货库位，并生成最优调拨方案（从哪调、调多少、到哪去），只需人工确认即可执行。

价值：盘活全局库存，化滞销为畅销，提升整体售罄率。

环节四：销售与促销

问题所在：

折扣策略粗放：全场统折或凭经验折扣，要么利润损失过大，要么无法有效清理库存。

促销效果难以衡量：无法准确计算促销活动的增量收益和利润贡献，无法优化未来促销计划。

解决方案：

动态定价与智能折扣：AI 根据商品的库存深度、生命周期、销售速度、竞品价格等因素，为每个 SKU 甚至每个门店推荐实时最优价格折扣点。

价值：在保证清库效率的同时，最大限度地守住利润，实现毛利最大化。

促销模拟与 ROI 分析：在活动前，可模拟不同促销方案（满减、折扣、买赠）对销量、利润、现金流的影响。活动后，自动生成促销 ROI 报告，清晰展示活动的真实成效。

价值：让营销费用花的明明白白，持续优化促销策略。

环节五：季末清货与复盘

问题所在：

清货渠道单一：过度依赖线下折扣或单一电商平台，清货效率低且品牌损伤大。

复盘流于形式：仅对比目标和结果，缺乏对过程数据的深度归因分析，同样的错误反复发生。

解决方案：

全渠道清货策略建议：根据库存商品特性（品类、价位、尺码），智能推荐最佳清货渠道组合（如奥特莱斯、线上平台、员工内购、社群营销等），并预测各渠道的清算速度和残值率。

价值：最大化回收库存现金价值，减少损失。

AI 深度复盘与知识沉淀：系统生成季末复盘报告，不仅看结果，更通过归因分析指出：哪类企划失误了？哪个环节的判断出错了？ 并沉淀数据规律，形成知识库，用于优化下一季的 AI 模型。

价值：让企业形成“数据飞轮”，每一季的运营都比上一季更智能。

第七在线通过 AI 赋能商品全链路管理，以数据智能替代经验决策，从企划、采购、铺货到促销与清货，实现精准预测、动态调配与科学复盘，彻底根治利润流失顽疾，助力企业构建可持续的利润护城河，实现精益增长与数字化进化。