产品名称：

海鼎智能门店补货管理软件

产品简介：

针对传统门店补货的痛点，采用算法+流程双轮驱动的理念，规模化引入人工智能算法，并整合6大维度多项价值数据，基于多模型的销量预测，采用精细化的决策方案，实现门店商品的智能化补货，可实现人工审核或自动下单等多种操作模式。

产品定位：

本产品定位于通过减少人工投入和提升数据精度来实现降本增效。一方面节省门店或总部业务人员每日确定叫货商品范围、确定叫货数量、填写叫货信息、培训叫货业务的时间；另一方面综合门店经营方案、配货周期、历史数据、商品属性、促销信息、节假日信息等精准推荐数据，在缺货与积压间寻求平衡，提升门店运营绩效。

产品说明：

智能补货的核心在于深度融合数据、算法和算力，形成智能化的决策支持系统。通过精准分析历史销售数据、库存状态和市场需求，运用先进的统计、计量、机器学习等算法，结合强大的计算能力，实现对补货时机、数量和频率的智能预测，并不断迭代优化。对于一些有明确因果性的影响因素，会被尽量刻画到预测模型中，比如：促销活动、周期性波动、节假日、天气因素、季节品等，在标准销售的基础上进行调节。而对于非常规因素，如：门店暂停营业、周边环境发生了较大变化、三方平台的普惠活动等，则算法难以自动获知，对这类因素的反应存在滞后性，可以考虑人工干预。另外，对于空间有限的门店，如果可选商品集过大，还存在通过算法进行选品的问题。这个问题一般与企业的商品策略有关，需要将补货目标与总部的商品管理联动起来。有些企业出于对品牌整体形象，以及打造爆品的考虑，会要求所有门店都经营类似的商品，并且其中有些商品是必备品，即使有报损的风险，也需要准备充足的库存。而有些企业更重视门店的报损和退货等指标，会主推门店各自的畅销品，确保商品的高周转，而对门店间的商品重合度不做过多要求。最后，不同补货模型推送建议值的效果，需要有客观的指标进行评估。比如，有些企业比较重视销售，对于缺货比较敏感，希望将门店陈列得比较丰满，则可以将缺货率作为主要评估指标；有些企业觉得当前的库存金额占用过高，库存周转过慢，则可以将周转天数、周转率作为主要评估指标，考察使用不同补货方式的结果是否存在显著差异。

产品核心功能：

a)数据采集处理：采集多维度数据，对异常数据进行科学处置

b)商品动态甄别：基于品类特征、历史数据，进一步评估商品在预测周期内的经营特征

c)调节变量和核心指标计算：通过智能算法，计算面向未来的预测变量，形成多种预测调节系数；实现对预测周期内销量的精准预测，形成建议补货数、日均销量等核心指标输出

d)生产配方处理：基于原材料/产成品的关联关系，将产成品预测销量，转化为原材料补货需求数量

e)刷新建议数量：在门店补货时段，按照一定频度刷新建议数，提升补货决策精度

f)追踪补货成果：综合实际的补货建议采纳、销量实际达成情况，实现持续的算法调优、模式迭代

产品亮点：

a)全量品类覆盖：兼顾常规、鲜食、生鲜、短保商品等全量品类，并采用差异化的算法、可配置参数等确保精准度；

b)差异精准施策：针对某个单店、单品类，可实现算法模型、参数的差异化定义、计算，以确保最终成果的有效性、低风险性；

c)支持配方组合：通过海鼎系统维护商品的加工配方关系，系统自动将商品预测转化为原材料预测，从而确保补货建议的准确与全面；

d)运营持续迭代：通过大数据分析体系，实现全补货流程闭环，并通过人工智能学习算法，不断实现流程与参数优化，推动补货水平稳定并持续提升。

产品参数：

适用场景：

a)门店常温品补货

b)门店冷藏品补货

c)门店冷冻品补货

d)门店快销品补货

e)门店季节品补货

产品优势：

a)智能算法赋能：将经典统计学算法与人工智能深度学习的算法相结合，在保持质量控制的前提下，并获得更为深入和广泛的经营洞察；

b)功能承前启后：在基本补货流程和管理体系保持不变的情况下，通过核心指标，如日均销量、补货周期、调节系数等再定义、再输出，实现补货质量的重大跃升；

c)场景无缝融入：从数据采取、海量计算，再到场景反哺，与海鼎ERP、POS系统始终紧密结合、无缝连接，深度融入门店场景；

d)内外数据汇集：加入了大量的新维度和新数据，包括内部数据，如销售、库存、损耗、促销、最后一次购买时间等，以及外部数据，如天气、节庆、商圈等；

e)超低启动门槛：算法具有高敏感度，只要3天的历史销售，即可开展有精度保障的销量预测和补货建议，支持商品的快速迭代与升级；

产品说明纯图：