新零售新格局，赋能网状供应链
-
需求预测准确率提升
10% -
管理效率提升
60% -
库存周转天数降低
20% -
库存资金占用降低
10% -
现货率提升
5% -
营收/利润整体表现提升
10%
业务逻辑亮点
海量数据+智能算法的组合使得零售行业供应链的深刻变化成为可能， 我们打通预测、补货、库存、定价、营销、销售的全链条，为零售企业的提供可落地、可量化、可解释的一体化方案。
通过数据+算法优化智慧零售的关键环节我们为零售企业提供 精准、高效、稳定的可落地智能零售方案，助力企业实现：
更高的需求预测准确率
更快的补货计划
更少的仓储运营成本
更少的库存资金占用
更高的客户响应时效
更强的营收/利润整体表现
行业案例
某国内旗舰电商平台
动态定价项目
根据不同的产品定位和业务目标，为采销员提供自动定价系统，解决了传统方法中大部分产品调价依赖人工，且无法照顾到多数长尾产品的痛点，最终显著提升了企业价格管理效率，且销量和利润都有明显改善。
某国际快消日化品巨头
促销优化项目
通过对该企业在电商平台上的促销历史数据进行分析，精细考虑了不同的促销机制、产品间的相关性因素和传统的业务逻辑，建立全方位的促销管理方案，大幅提升大促费效比和销售额。
某大型国际啤酒品牌商
线下零售价格优化
梳理了不同地区和不同渠道的定价逻辑和定价目标，结合细化的消费者敏感度和地域环境信息，输出全局最优的价格建议。为客户建立首个可以在中国区使用的零售价格优化模型，打通线下价格管理壁垒。
某化妆品品牌商
需求预测
通过整合电商平台的销售和市场数据，考虑促销力度、广告投放力度、节假日等多种因素，实现该品牌在旗舰电商平台上百余种SKU周颗粒度的滚动销量预测，为其电商渠道多级库存网络下的库存优化提供参考。实现了爆品与常规品周颗粒度预测准确率的显著提升。
某零售巨头
门店自动补货
通过对门店进行日颗粒度的需求预测，考虑周边事件、天气等外部因素，并建立起原材料消耗与对应商品销售的真实关系，为门店实现全品类商品的自动补货，代替原先店长凭个人经验下单补货的模式，大幅减少店长每日补货下单所需时间，并通过精准补货提升现货率。
某旗舰型电商
多级仓调拨补货优化
为企业设计其多级仓储体系下的补货、调拨、配货一体化策略，优化RDC常规品与长尾品的补货方式，建立FDC选品与调拨策略，帮助其建立更加柔性敏捷的库存网络，在显著提高订单满足率的同时，降低周转天数和库存成本，逐步实现自动补货。
-
微信联系
