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在零售行業(yè),商品出清,特別是生鮮果蔬等易腐商品的快速處理,是一項(xiàng)高頻且至關(guān)重要的任務(wù)。然而,長(zhǎng)久以來(lái),這一環(huán)節(jié)一直受到精準(zhǔn)性和高效性的雙重挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)上,零售企業(yè)主要依賴人工判斷與銷售經(jīng)驗(yàn)來(lái)制定出清計(jì)劃,包括商品選擇、降價(jià)時(shí)機(jī)與幅度。這種“人治”方式不僅主觀性強(qiáng),容易導(dǎo)致出清決策的偏差和滯后,還可能造成毛利的損失。同時(shí),傳統(tǒng)出清在信息傳播上也存在明顯局限,促銷信息往往通過(guò)小價(jià)簽或口頭叫喊的方式傳播,難以覆蓋廣泛的消費(fèi)群體,從而限制了促銷效果。 以果蔬損耗為例,運(yùn)輸損耗、需求預(yù)測(cè)失誤等因素導(dǎo)致大量果蔬在上市初期和售賣過(guò)程中出現(xiàn)品質(zhì)下降,最終只能低價(jià)出清。這不僅造成了資源的浪費(fèi),還使得零售企業(yè)的利潤(rùn)進(jìn)一步壓縮。有些超市月末盤點(diǎn)時(shí),盡管每日進(jìn)貨9噸生鮮果蔬,但由于損耗過(guò)大,實(shí)際營(yíng)業(yè)額卻遠(yuǎn)低于進(jìn)貨量,使得本就微薄的利潤(rùn)雪上加霜。 為了破解這一難題,多點(diǎn)DMALL推出了AI智能出清解決方案。該方案利用先進(jìn)的AI大模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)了從銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)到個(gè)性化促銷策略制定的全面智能化升級(jí)。通過(guò)實(shí)時(shí)分析庫(kù)存與銷售數(shù)據(jù),AI算法能夠?yàn)殚T店提供精準(zhǔn)、合理的促銷建議,確保每個(gè)門店在合適時(shí)機(jī)以優(yōu)選策略完成出清任務(wù)。 得益于這一解決方案,超市的每一家門店都能根據(jù)實(shí)際情況靈活制定出清策略,真正實(shí)現(xiàn)了“千店千面”的精細(xì)化管理。這不僅降低了果蔬的耗損率,還在可能的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了利潤(rùn)的優(yōu)化提升。 |