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h-smart智能门店补货
针对传统门店补货的痛点，采用算法 流程双轮驱动的理念，规模化引入人工智能算法，并整合6大维度100多项价值数据，基于精准的销量预测，采用动态上下限方案，实现门店商品的智能化补货，可实现人工审核或自动下单等多种操作模式。
核心功能
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数据采集处理
采集多维度数据，对异常数据进行科学处置
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商品动态甄别
基于品类特征、历史数据，进一步评估商品在预测周期内的经营特征
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调节变量和核心指标计算
通过智能算法，计算面向未来的预测变量，形成多种预测调节系数；实现对预测周期内销量的精准预测，形成建议补货数、日均销量等核心指标输出
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生产配方处理
基于原材料/产成品的关联关系，将产成品预测销量，转化为原材料补货需求数量
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刷新建议数量
在门店补货时段，按照一定频度刷新建议数，提升补货决策精度
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追踪补货成果
综合实际的补货建议采纳、销量实际达成情况，实现持续的算法调优、模式迭代
产品创新与优势/功能亮点
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场景无缝融入
从数据采取、海量计算，再到场景反哺，与海鼎erp、pos系统紧密结合、无缝连接。
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内外数据汇集
加入了大量的新维度和新数据，包括销售、库存等内部数据，及天气、节庆、商圈等外部数据。
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超低启动门槛
只要3天的历史销售，即可开展有精度保障的销量预测和补货建议，支持商品的快速迭代与升级
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全品类覆盖，支持配方组合：
兼顾常规、鲜食、生鲜、短保商品等全量品类；系统可自动将商品预测转化为原材料预测
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差异精准施策
针对单店、单品类可实现算法模型、参数的差异化定义、计算，确保最终成果有效性、低风险性
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运营持续迭代
大数据分析实现全补货流程闭环，并通过人工智能学习算法，不断实现流程与参数优化
了解更多案例
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