库存越压越多、爆品越抓越难？99% 的品牌都输在这 3 个企划陷阱！

——2025，如何借助 AI 重构一套真正有效的商品企划系统？

过去三年，中国零售行业经历了剧烈变化：消费分层、需求碎片化、渠道重构、营销成本攀升……在热闹的直播间之外，企业内部的商品企划环节却正面临前所未有的压力。

无论是鞋服品牌、快消连锁，还是新消费品牌，都在问同一个问题：

为什么同样的商品，同样的货量，在不同区域、不同店型却有完全不一样的表现？

为什么季前规划越来越难，补货节奏越来越乱，库存却越压越多？

当我们深入和品牌交流，会发现：

所有困扰的背后，几乎都指向同一件事——中国零售正在被三大商品企划痛点“卡住脖子”。

痛点一：季前预测越来越难，“经验式企划”正在失效

过去，零售企业依赖经验丰富的企划老师傅，根据上一季的畅销、对趋势的判断、对市场的理解来制定销售计划、SKU 结构和货品组合。

但在当下中国零售环境中，经验正在失去判断力。

原因不难理解：

1. 消费者需求波动变快了

短视频种草、直播带货让需求周期缩短，潮流更迭加速。

今年热门的爆品，可能三个月后就无人问津。

2. 渠道变化太快，历史数据不再稳定

线上线下融合、直播、社区团购、私域等渠道的权重都在变，过去的历史数据不再可靠，预测模型跟不上变化。

3. 企划靠手工与经验，难以量化趋势

多数企业的季前规划依然停留在 Excel 和脑袋里：

今年上新多少？

哪些品类重点做？

男女比例、价位段怎么配？

某类 SKU 开多少量？

这些关键决策依赖主观判断，一旦偏差，整个季度都会受到影响。

结果：季前规划不是“不想做得更好”，而是“靠人很难做得更好”。

AI 如何改变？

以行业领先的 AI 商品计划软件 7thonline（第七在线） 为例，它已经能在季前提供以下能力：

趋势预测：基于历史 + 行业数据 + 动销模型，多维度评估未来需求

商品结构优化：给出 SKU 结构、价位段分布、属性搭配的最优组合

新品预测：预判新品潜力，提前识别可能的爆品或滞销款

企划人员不再需要凭感觉拍板，而是用数据模拟市场。

这让季前规划从“经验决定成败”转变为“算得清、看得见的科学决策”。

痛点二：区域差异巨大，但规划仍是“一套方案打全国”

这是当前中国零售最被忽略、但最致命的痛点。

同一款羽绒服，在哈尔滨和广州的表现天差地别；

同一个价位段的护肤品，在一线城市和三四线城市的接受度完全不同；

同样的零食，在高校店、社区店、商圈店的动销规律也不一样。

然而现实中，大多数企业的企划流程依然是这样的：

全国一套商品结构、一个配比、一个陈列逻辑，顶多做一点点区域调优。

结果是什么？

南方门店被塞满不适合的秋冬货

三四线城市门店陈列着客群不买的高价 SKU

有的区域一上架就卖断，有的区域堆成库存山

一句话总结：

不做区域差异化的商品企划，就是在用同一种方式服务不同的人。

为什么明明知道问题，但企业就是做不到？

因为靠人手工做区域企划，成本极高：

需要拆分大量区域/店型数据

需要调出单品在各区域的差异表现

需要人工判断适配性

最终还要人工制定不同货品结构

企业根本做不动。

AI 如何解决？

AI 能高效做三件事：

1、自动形成区域/店型的精准聚类（店群模型）

类似消费者画像，但对象变成“门店”。

2、评估每个 SKU 在不同区域/店群的适配度

精准判断“这个商品应该去哪卖”。

3、自动生成区域级别的商品结构建议

自动给出按区域/店群拆分的品类规划、价带匹配、货品组合。

以第七在线为例，它能把传统“拍脑袋”的区域判断，变成数据驱动的千店千面企划。

这正是行业最需要的能力。

痛点三：补货策略粗放，容易“缺的缺、压的压”

补货看似简单，实则非常复杂。

它直接关系库存周转、现金流、毛利和爆品收益最大化。

但今天的补货普遍存在三大问题：

1. 靠经验：爆品补不及时，长尾款补得太久

很多企业的补货节奏来自“经验判断”：

“这款最近卖得不错，再补点吧”

“这个款稳，不怕补多”

但如果没有精准预测，很容易错过爆品窗口或把滞销补成库存。

2. 靠固定公式：无法应对每店变化

大量企业依赖简单的定量补货、指标补货，公式是全国统一的。

但不同店的需求强度、波动频率完全不同。

3. 靠人工：补货周期长，无法实时应对变化

靠人审核、靠人判断、靠人下单，在快速变化的市场里注定慢半拍。

AI 如何让补货从“粗放”变成“精细”？

AI 补货的核心就是把“店需求”变成可预测的数学模型。

以第七在线为例：

它会基于门店动销、商品属性、区域差异、天气节奏等因素进行预测

自动计算“最佳库存量、最佳补货频次、最佳补货量”

自动推送补货建议

大幅减少人为干预导致的误判

这让补货从“看着卖得快就补”变成“基于预测精准补”。

缺的补上，压的停掉，让库存真正动起来。

这三大痛点共同造成什么结果？

你的商品企划流程，再努力，也无法跑赢今天的市场变化速度。

表现为：

上新成功率越来越低

库存越来越重

爆品越来越难抓

店效/坪效越来越难提升

企划与运营压力倍增

这不仅是企业的问题，而是整个行业的问题。

如果不改变，将继续被困在内耗与低效中。

关键不是“做更多”，而是“做更对”

行业正在向一个重要趋势加速靠拢：

商品企划的核心能力正在从“经验”转向“数据 + AI”。

这并不是抛弃经验，而是让经验 + 数据更聪明地工作。

AI 能做的是：

让趋势预测更准

让结构规划更科学

让区域差异更可控

让补货效率更高

让库存周转更快

这些能力过去只有头部企业能做，现在通过像第七在线这样的系统，中型企业也能以更低成本实现。

品牌竞争的终局，是商品力与运营力的竞争

今天越来越多公司意识到：

店开得再多、营销做得再响、直播再火——如果商品企划做不好，所有增长都会被库存和低效吞噬。

未来的零售竞争，走向一定是：

科学预测 + 区域差异化企划 + 精细化补货 + 高效库存周转。

而 AI 商品计划软件，正是帮助企业跨越这道“增长鸿沟”的关键工具。

对于正在经历阵痛的零售企业来说，

现在是重建商品企划体系的最好时机。