補貨，作為零售行業的高頻場景，幾乎每天都在發生。上接倉儲、物流，下接門店、貨架，這一環節在供應鏈中起到了承上啟下的“橋梁作用”，重要性不言而喻。

隨著，日趨多元的營銷、促銷手段增加了銷量的波動性和不可預測程度，補貨管理復雜度與日俱增，傳統補貨的弊端嚴重凸顯……

——傳統補貨方式的痛點

1.耗時耗力，成本較高

傳統補貨依靠理貨員逐一貨架進行盤點，整理好缺貨清單，通過人工審核，再進行逐一補貨。其大量時間都耗費在理貨和巡檢上。

2.供需失衡，機會流失

存貨管理困難，門店的銷售情況不是一成不變的，而是受到天氣、促銷等眾多因素影響，補貨過量造成浪費，補貨不足影響銷售。

3.管理失察，影響決策

多數補貨員的補貨操作是看后倉有什么就補什么，而非根據銷售情況來調整不同商品的補貨比例，造成了供和需之間的不匹配，而這種供需不匹配，無法通過POS中的銷售數據體現出來，總部管理者難以收集最終端的購買需求。

——數據驅動決策，智能補貨助力降本增效

憑借人工智能技術幫助便利店、商超制定補貨策略，提高門店的整體運營效率。是智慧零售網絡提供商一直追尋和思考的。

作為“AI+零售”領域的先行者，SandStar視達憑借新技術為實體零售帶去新模式。通過“眼睛+大腦”來數字化提升傳統零售網絡效率，將數據轉化成可供執行的操作建議。形成八大智慧決策系統：智能訂貨、智能選品、智能補貨、智能排班、智能促銷、智能陳列、智能監管、智能布局。真正將數據的力量賦能到每一個經營細節當中。

其中智能補貨系統，通過在貨架上安裝AI攝像頭，精準識別每個貨架商品銷售動態，根據每個商品實時的拿取、銷售動態，判斷貨架缺貨狀態，自動生成「智能補貨單」，直接推送至補貨員手機或后倉的顯示屏上，大大提高了補貨效率。系統代替人工和表格，幫助商家智能監控，告別重復低效，讓人們從重復低效的勞動中解放出來，降低了人工成本。

此外，SandStar視達智能補貨系統基于AI攝像頭對顧客拿取行為和銷售動態的信息采集，做到了“數據采集-數據分析-模型搭建-數據預測-智能決策”的AI算法模型，提高銷量預測和出貨計劃的精準性，哪些SKU要補貨, 什么時候補, 補多少。通過大數據算法保持合理的周轉天數，降低爆款缺貨率，減少滯銷庫存，減少人工決策帶來的偏見，平衡了商品與市場需求。

（圖為大型商超案例）

最后，SandStar視達通過銷售大腦自動生成的補貨策略，可以隨時洞察銷售變化，即時滿足消費者不斷變化的需求，讓總部管理者更好的掌握商品的需求等級，更好的做出決策，從而提升門店用戶體驗，進而提高銷售額。

智能補貨系統核心能力即大數據的能力和機器學習的成熟度。SandStar視達基于多年零售領域的深刻洞察，建立不同的影響因子，比如促銷因子、季節性因子，把各類因子單獨建模，以方便支撐多樣化的業務形態。

隨著技術不斷發展,多維度的決策優化,將為零售企業不斷賦能,將數智的力量賦能到每一個經營細節當中。以智能補貨技術支持下的供應鏈升級，將成為零售企業的數智化利劍。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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