配得准才是真降本：AI 破解零售补调困局

在当今瞬息万变的零售市场中，中国鞋服企业正面临着前所未有的挑战。消费者需求日益多样化、个性化，市场竞争愈发激烈，如何精准高效地管理配货，成为企业降本增效、赢得市场的关键。

零售市场的新常态与配货管理的挑战

随着零售环境的深刻变革，消费者不再满足于单一渠道的购物体验，而是追求全渠道的无缝衔接。他们期望在任何时间、任何地点都能获得心仪的商品和服务。这一变化对鞋服企业的配货管理提出了更高要求：如何确保店内商品符合目标消费人群的口味与需求，激发购买力？如何在合适的时间、合适的渠道、合适的地点出售商品？如何确保每个渠道、每个门店拥有最合理的款色和件数？

传统配货模式往往依赖于经验和手工操作，难以应对市场变化的快速性和复杂性。库存结构与市场趋势不匹配，导致缺色断码现象频发，错失销售良机。同时，商品正价售罄率低、周转率不足，进一步加剧了库存管理的困境。配货不准确和决策延迟，更是让企业在激烈的市场竞争中雪上加霜。

AI 赋能精准配货：破解补调困局的关键

面对上述挑战，AI 技术以其强大的数据处理能力和预测能力，为精准配货提供了可能。第七在线 7thonline 作为全渠道商品管理解决方案的领先供应商，通过其先进的 AI 算法和配货模型，帮助企业实现动态、灵活的配货管理，破解补调困局。

智能分仓与渠道优化：通过 AI 算法，自动计算不同渠道的需求及当前收货情况，自动拆解到渠道库位，为自动配货到终端做好准备。这不仅提高了配货效率，还确保了商品在多渠道销售网络中的精准分配。

门店等级划分智能化：结合门店位置、规模、销售额等因素，建立智能化的门店等级评估模型。通过数据分析和算法优化，自动识别高级门店和重要渠道，为其分配更多资源和优先供应。实时监控门店销售情况，根据业绩变化调整门店等级划分，确保资源分配的灵活性和及时性。

款店匹配与个性化推荐：基于消费者的购买历史、偏好和行为数据，建立个性化的款店匹配模型。结合产品特性和门店定位，精准推荐适合该门店的产品款式和品类。利用实时数据监控，动态调整款店匹配策略，确保推荐的产品与消费者需求保持一致。

按需拉动与利润实现：传统“推式”配货侧重于用季节性配货校准产品组合计划，而“拉式”配货则将储备库存水平分配到单个门店的预期需求。第七在线允许零售团队在单个配货场景中确定最佳实现方法，通过提供库存控制制度的可见性，做出更明智的配货决策，实现销售额和利润的最大化。

配得准：真正实现降本增效

精准配货不仅解决了传统补调带来的成本问题，还通过优化库存结构、提高商品周转率、减少缺色断码现象等方式，实现了真正的降本增效。

减少库存积压：通过 AI 预测和动态配货，企业能够更准确地预测市场需求，避免过度库存积压，减少资金占用和存储成本。

提高客户满意度：精准配货确保了门店商品的丰富性和适销性，减少了因缺色断码导致的客户流失，提高了客户满意度和忠诚度。

优化资源配置：智能化的门店等级划分和款店匹配，使得企业能够更合理地分配资源，确保高级门店和重要渠道的优先供应，提高了整体运营效率。

增强市场竞争力：在激烈的市场竞争中，精准配货使企业能够快速响应市场变化，满足消费者多样化的需求，从而赢得市场先机。

在零售市场的新常态下，配得准才是真降本。AI 技术的引入，为鞋服企业提供了破解补调困局的有效手段。第七在线 7thonline 凭借其先进的 AI 算法和配货模型，帮助企业实现精准配货，优化库存结构，提高运营效率，真正实现降本增效。