你的补货系统，可能正在悄悄制造库存
这些场景里，系统给出的建议和你的直觉一致——但两个都忽略了时间窗口正在关闭。
季末还在补货？
DOS 逻辑不区分季初季末。同一件衣服第 5 天和第 85 天的缺货——同一个答案。第 85 天补的货大概率变库存。
畅销度只看销量？
打折换来的量、单店爆发、促销冲量——每一种都曾被标记为"畅销"，每一种最终都成了清仓区的库存。
人走了，经验呢？
商品专员离职——她三年积累的 Excel 公式和直觉判断跟她一起走了。新人要从头摸索。
六个维度，互相钳制
六个维度之间不是简单相加——是互相钳制。任何一个维度走了极端，另外五个约束它。最坏少赚，不会大亏。
盈利能力
每店每天赚多少利润。不是总销量——是利润效率。高毛利优先补调。
折扣健康度
打折卖得好算畅销吗？正向激励高折扣，惩罚深折扣。区分真实需求与打折冲量。
增长势头
在涨还是在跌？打折换来的涨不算真增长。含质量惩罚检测促销冲量。
时间窗口
还剩多少生命时间。逼近退市——钳制力度加大。季末自动收手，无需人工规则。
需求广度
1 家店爆 vs 100 家店卖——后者更可信。全域爆才是真爆款，单店偶然不被放大。
可信度
试销验证够不够？刚铺货的新品先冷静观察，不参与排名竞争，不抢老品补货资源。
全链路闭环
- 1铺货分配
商品搭配组 + 门店匹配规则 + 货架容量约束。自动尺码级分配方案。
- 2智能补货
六维排名驱动。"要不要补"和"补多少"解耦。逼近退市自动收手，无需额外规则。
- 3门店调拨
按排名自动匹配最优路径。附带净利润增益核算——净增益为负不调。
- 4爆款翻单
全周期缺口驱动，不依赖售罄率。提前数周触发——到货时仍有充足正价窗口。
- 5经营分析
商品深度分析：全盘概览、季度对比、单 SKC 六维评分钻取、库存结构分布。渠道分析：片区多维度、门店排行趋势、交叉透视。多维看板每日凌晨自动更新，一键导出 Excel。
- 6AI 经营助手
聚焦经营分析的数据解析——对话式查询与理由解释。可追问每条补调建议背后的六维评分，直接查实时数据库而非训练数据。
畅销度排名驱动决策
每天凌晨自动计算全部在售 SKC。商品专员打开审核界面时——系统已按优先级排好建议清单。审核通过一键导出 Excel。系统不自动执行——最终决定权永远在人手里。
已有多个品牌实际运行
Excel 导入即可启动 · 支持私有化部署 · 四级参数丰俭由人
关于衣策
前期激进抓机会，中期稳定保利润，后期保守控风险
—— 不是从教科书上抄公式，每一个判断维度都来自真实商品管理场景的反复打磨。
"这个的东西要是满足不了我，那么别人就不会用。"
—— 一位商品总监，六年前
这句话开启了六年的打磨之路。从算法理论到工程落地，近30万行文档与代码， 每一行都经过与一线商品总监的反复碰撞——不是闭门造车，不是纸上谈兵。
换一个问题
传统系统问"还够卖几天"，衣策问"还值不值得继续投入"。换一个问题——六个维度互相钳制，逼近退市自动收手。
架构保证安全
系统只出建议，最终决定权永远在人手里。六维互相钳制——最坏少赚，不会大亏。架构层面保证，不是期望。
让中型品牌用得起顶级决策能力
不做 ERP，不做 POS——只做决策增强层。让年销几千万到几亿的品牌，不花几百万也能获得世界级的库存决策能力。
用你自己的数据，免费跑一次对比
效果好不好，数据说了算。不需要对接生产系统，不改变任何现有流程。
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对比报告
产出"如果用这套逻辑，结果会怎样"——总览对比、品类拆分、典型案例
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