01

• 重点商品：抓取近期销量、往年同期数据、热销周期等特征，用完整模型深度训练，精准预判销量波动，补货量贴合实际需求，杜绝断货 、 过量备货；

• 非重点商品：用轻量级规则、线性模型快速运算，保障精度的同时降低系统负载，全品类覆盖无死角。

02

重构补货决策体系，彻底告别 “经验主义”：

• 无需采购凭经验判断，借助AI 算法提供数据支撑的智能补货方案，减少人为误差；

• 降低新人上手难度，一人即可应对全品类补货，解决 “老采购离职、多人补位” 的运营难题，提升团队效率。

03

• 热销/重点商品：用完整模型保障预测精度，适配销量波动；

• 稳定/低销商品：用简化模型提升运算效率，避免系统卡顿，实现 “精度不打折、效率不降低”。

04

• 补货量精准可控，减少资金沉淀在库存中，让资金利用更充分；

• 规避断货罚款、客户流失的损失，同时避免库存积压，双向降低经营风险，提升库存周转率与经营利润。