衣策衣策产品介绍

从新品铺货到季末清仓,一个畅销度排名贯穿始终。

铺货补货调拨翻单分析AI 助手

畅销度六维模型

前期激进抓机会,中期稳定保利润,后期保守控风险——这是六个维度互相钳制的精神所在。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。

六维模型

六个维度相乘——一个极端信号,整体得分被拉低

功能模块

01

铺货分配

新品上市时,基于商品搭配组、店货匹配规则、门店等级和货架容量,自动生成尺码级精确分配方案。解决新品铺货"拍脑袋"的问题。

02

智能补货

基于畅销度模型,对所有在售 SKC 综合评分排名。高排名优先补货,逼近退市自动收手。补货量由独立函数计算——"要不要补"和"补多少"解耦。覆盖全部在售 SKC,季末不需要人工设置停补规则。

03

门店调拨

按畅销度排名遍历所有 SKC,自动匹配最优调拨路径。每次附带净利润增益核算——净增益为负不生成建议。调拨从"救急"变"套利"。

04

爆款翻单

全周期缺口驱动——不依赖售罄率。商品上市早期即可发现总量缺口,提前触发翻单建议。考虑生产周期和到货窗口——到货时已近季末的不翻。

05

经营分析

多维度看板覆盖区域、门店、品类、SKC、库存结构。支持同比环比、趋势图、排行榜。

06

AI 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。

服装零售全链路

决策审核工作台

所有建议统一在 Web 审核界面展示,按优先级排列。逐条审核——可通过、修改或驳回。审核通过后一键导出 Excel,回写 ERP。

系统不自动执行。最终决定权永远在人手里。

决策审核工作台

四级参数配置

全局默认品类组独立商品级别定制单个 SKC 精细调参

专业报表与分析

所有看板数据每日凌晨自动更新。图表支持同比环比、趋势图、排行榜——一键导出 Excel。

商品深度分析

全盘商品概览

跨品类、跨季度全局视图——所有 SKC 的畅销度排名、毛利效率、折扣分布一览。

季度维度分析

按上市季节归类对比——哪一季的商品表现最好、哪一季拖了后腿,趋势一目了然。

单 SKC 六维评分钻取

任意 SKC 下钻查看六维度逐项评分——利润、折扣、增长、时间、广度、可信度——每一项都有具体数值。

库存分布结构

库存按品类、价格带、生命周期阶段分布——哪些品类库存过深、哪些价格带缺货,一目了然。

商品深度分析
零售渠道分析

零售渠道分析

管理片区多维度

按大区汇总销售、库存、折扣、周转表现——区域之间的差异和机会,一眼看清。

门店排行与趋势

单店销售额、库存效率、折扣深度排行对比——找出标杆店和问题店,定位管理抓手。

多维度交叉透视

区域 × 品类 × 时段自由组合钻取——从宏观到微观逐层下钻,每一个数字背后都能找到对应的 SKC 明细。

效果追踪看板

季末库存趋势

实际库存 vs 预期库存轨迹对比——系统逻辑是否在帮库存自然收敛,曲线说了算。

缺货率变化

按品类和门店追踪缺货 SKC×天数——收手偏早还是偏晚,数据持续反馈,参数滚动优化。

调拨执行汇总

全季调拨建议采纳率、净利润增益汇总——每一次调拨赚了多少钱,累计可查。

库存周转天数变化

各品类周转天数逐月趋势——库存效率是在改善还是恶化,早发现早调整。

效果追踪

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