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图片来源：大众点评
近些年，传统零售企业面临着如何科学地进行数字化转型的问题，很多零售企业在思考这一问题时容易将数字化简单理解为线下零售业务“线上化”，往往忽略了从底层业务数据进行数字化。零售企业在拥有大量的业务数据时，却无法科学有效地进行分析和利用现有数据，以发挥出数据最大的价值。
华冠超市作为中国超市百强企业，一直以来不断提升提升企业数字化水平，目前已通过使用盛和公司出品的“A+”系统，全面实现了门店订货的自动化，高效地降低了门店订货所需的时间，提高了订货效率，同时保证了订货的完整性，做到了不多不少，减轻了对订货人员的依赖性，有效降低了门店机会损失。
单品SKU太多，每天需要投入大量的人工成本，对订货人员的专业性依赖较高，门店订货人员的订货经验和专业程度参差不齐，经常会导致订错货、漏订货、订货量过大或过小等诸多问题，订货效果无法保证，直接影响门店业绩；
订货精度低，一味依靠上下限订货会经常导致商品缺货或滞销，造成机会损失，且会导致门店订货人员对商品变得不够敏感，特别是不适合因季节、天气、周边环境等因素销量波动比较大的商品。
2、通过接入AI自动订货+人工调整的订货方式，解决传统订货方式难题：
机器学习店铺历史进销存数据，自动生成单店单品的建议订量；
通过提供丰富的订货辅助参考信息，使得门店订货人员对商品有了新的认知；
门店订货人员只需对AI自动订货产生的订单进行微调即可。
通过科学的订货算法，有效降低订货难度，节省订货时间，提升订货精准度，提高库存周转率，减少门店畅销品缺货、库存积压等问题产生的机会损失。
基于华冠超市实际业务数据，调整盛和AI算法和参数，实现对可进行AI订货的商品分类的评估；
对于AI订货商品分类进一步实现基于AI和专家算法的建议订量逻辑；
最终实现与华冠超市ERP订货系统的对接，完成订货业务闭环；
验证本次业务流程原型对店铺订货效率、周转、断货率、业绩带来的改善效果，形成实验项目的最终项目报告。
与信息部负责人及门店店长了解华冠订货现状，分析实际订货情况输出方案；
与商品部负责人沟通AI订货商品分类范围并确认；
构筑AI算法服务器及AI模型，订货专用接口数据准备、接入；
AI模型上线前评估、改善、测试，订货测试数据确认；
综合测试、用户培训；
部分参与测试门店上线试用；
AI模型上线后评估、算法迭代、系统维护；
反馈收集、项目验收、全店推广。
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销售情况：采纳率高的店铺销售额PSD(+23.2%)，上升幅度比采纳率低的店铺(+19.8%)高。
库存金额：采纳率高的店铺库存金额PSD(-0.57%)有所下降，而采纳率低的店铺库存金额PSD(+2.3%)有上升。
周转天数：采纳率高的店铺周转天数(-8.6天)，下降幅度比采纳率低的店铺(-7.5天)高。
人工成本：自动订货前，平均每日订货需要1.5小时，自动订货后，平均每日订货仅需10分钟。
在华冠超市自动订货全店部署后，通过不断的调试和优化，自动订货算法日趋完善，现已完全满足门店日常订货需求，极大的提高了订货精准度，实现了每日常规品项订货的全面覆盖，自动订货订单采纳率超过95%，相信通过后续不断地完善和改进算法，最终可实现自动订货直接生成订单，无需人工干预调整和审核，订货人员只针对需要临时追加订量的商品进行订货即可。
自动订货系统的部署，从根本上解决了零售企业门店订货效果参差不齐的问题，降低了人工成本， 提高了订货效率，使得订货流程更加规范，订货这一门店高频操作变得更加科学和高效，为门店业绩的提升做出了突出的贡献。
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