補(bǔ)貨，作為零售行業(yè)的高頻場景，幾乎每天都在發(fā)生。上接倉儲(chǔ)、物流，下接門店、貨架，這一環(huán)節(jié)在供應(yīng)鏈中起到了承上啟下的“橋梁作用”，重要性不言而喻。

隨著，日趨多元的營銷、促銷手段增加了銷量的波動(dòng)性和不可預(yù)測程度，補(bǔ)貨管理復(fù)雜度與日俱增，傳統(tǒng)補(bǔ)貨的弊端嚴(yán)重凸顯……

——傳統(tǒng)補(bǔ)貨方式的痛點(diǎn)

1.耗時(shí)耗力，成本較高

傳統(tǒng)補(bǔ)貨依靠理貨員逐一貨架進(jìn)行盤點(diǎn)，整理好缺貨清單，通過人工審核，再進(jìn)行逐一補(bǔ)貨。其大量時(shí)間都耗費(fèi)在理貨和巡檢上。

2.供需失衡，機(jī)會(huì)流失

存貨管理困難，門店的銷售情況不是一成不變的，而是受到天氣、促銷等眾多因素影響，補(bǔ)貨過量造成浪費(fèi)，補(bǔ)貨不足影響銷售。

3.管理失察，影響決策

多數(shù)補(bǔ)貨員的補(bǔ)貨操作是看后倉有什么就補(bǔ)什么，而非根據(jù)銷售情況來調(diào)整不同商品的補(bǔ)貨比例，造成了供和需之間的不匹配，而這種供需不匹配，無法通過POS中的銷售數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來，總部管理者難以收集最終端的購買需求。

——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，智能補(bǔ)貨助力降本增效

憑借人工智能技術(shù)幫助便利店、商超制定補(bǔ)貨策略，提高門店的整體運(yùn)營效率。是智慧零售網(wǎng)絡(luò)提供商一直追尋和思考的。

作為“AI+零售”領(lǐng)域的先行者，SandStar視達(dá)憑借新技術(shù)為實(shí)體零售帶去新模式。通過“眼睛+大腦”來數(shù)字化提升傳統(tǒng)零售網(wǎng)絡(luò)效率，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可供執(zhí)行的操作建議。形成八大智慧決策系統(tǒng)：智能訂貨、智能選品、智能補(bǔ)貨、智能排班、智能促銷、智能陳列、智能監(jiān)管、智能布局。真正將數(shù)據(jù)的力量賦能到每一個(gè)經(jīng)營細(xì)節(jié)當(dāng)中。

其中智能補(bǔ)貨系統(tǒng)，通過在貨架上安裝AI攝像頭，精準(zhǔn)識(shí)別每個(gè)貨架商品銷售動(dòng)態(tài)，根據(jù)每個(gè)商品實(shí)時(shí)的拿取、銷售動(dòng)態(tài)，判斷貨架缺貨狀態(tài)，自動(dòng)生成「智能補(bǔ)貨單」，直接推送至補(bǔ)貨員手機(jī)或后倉的顯示屏上，大大提高了補(bǔ)貨效率。系統(tǒng)代替人工和表格，幫助商家智能監(jiān)控，告別重復(fù)低效，讓人們從重復(fù)低效的勞動(dòng)中解放出來，降低了人工成本。

此外，SandStar視達(dá)智能補(bǔ)貨系統(tǒng)基于AI攝像頭對(duì)顧客拿取行為和銷售動(dòng)態(tài)的信息采集，做到了“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)分析-模型搭建-數(shù)據(jù)預(yù)測-智能決策”的AI算法模型，提高銷量預(yù)測和出貨計(jì)劃的精準(zhǔn)性，哪些SKU要補(bǔ)貨, 什么時(shí)候補(bǔ), 補(bǔ)多少。通過大數(shù)據(jù)算法保持合理的周轉(zhuǎn)天數(shù)，降低爆款缺貨率，減少滯銷庫存，減少人工決策帶來的偏見，平衡了商品與市場需求。

（圖為大型商超案例）

最后，SandStar視達(dá)通過銷售大腦自動(dòng)生成的補(bǔ)貨策略，可以隨時(shí)洞察銷售變化，即時(shí)滿足消費(fèi)者不斷變化的需求，讓總部管理者更好的掌握商品的需求等級(jí)，更好的做出決策，從而提升門店用戶體驗(yàn)，進(jìn)而提高銷售額。

智能補(bǔ)貨系統(tǒng)核心能力即大數(shù)據(jù)的能力和機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟度。SandStar視達(dá)基于多年零售領(lǐng)域的深刻洞察，建立不同的影響因子，比如促銷因子、季節(jié)性因子，把各類因子單獨(dú)建模，以方便支撐多樣化的業(yè)務(wù)形態(tài)。

隨著技術(shù)不斷發(fā)展,多維度的決策優(yōu)化,將為零售企業(yè)不斷賦能,將數(shù)智的力量賦能到每一個(gè)經(jīng)營細(xì)節(jié)當(dāng)中。以智能補(bǔ)貨技術(shù)支持下的供應(yīng)鏈升級(jí)，將成為零售企業(yè)的數(shù)智化利劍。

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