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1、智能供应链解决方案 工厂 提高预测精准度 销量预测 产品 生产 总仓 库存预警 预警库存异常状态 库存 管理 分仓规划 合理规划仓网布局 分仓 备货 分仓 平衡仓网库存水平 智能补货 仓间 调拨 门店 门店选址 提高选址成功率 和选址决策效率 门店 管理 消费者 精准营销 为店铺挖潜引流, 提升顾客转化率 终端 配送 统筹运能资源 合理规划线路 路径规划 干线 运输 1234567 销量预测-逻辑介绍 预测结果 应用 历史销量数据 外 部 数 据 搜索指数 年度销售计划 竞品数据 节假日信息舆情信息 深度学习 数据 整合 运筹优化统计学 机器学习 企 业 数 据 算法 内核 订单流向信息 临时
2、促销信息 商品信息 分仓规划库存优化铺货建议生产计划 未 来 趋 势 区 域 分 布 城 市 排 名 销量预测-业务特征分析 业务分析： 2/8原则对商家畅销SKU分析，作为预测对象 特征提取： 从多源数据提取特征，如关联商品、季节性、节假日、 促销、天气等 销量预测-算法模型 Holt-Winters ARIMA Random Forest GBDTSVM RNN 递归神经网络LSTM 长短期记忆 时间序列机器学习 深度学习 XgBoost Exponential Smoothing 销量预测-案例 客户痛点 客户所在区域仓部分SKU无货，需从其他区域仓跨区拆单发货，拆 单率较高 问题的核心
3、在于预测不准，各仓的铺货不合理 项目效果 根据区域各仓，分别预测月和周颗粒度的不同SKU的需求 实现了仓+月/周+SKU颗粒度的预测 通过预测，各仓的拆单率均有显著下降，整体拆单率降低了36% 分仓规划-逻辑介绍 利用大数据技术，定量分析供应链网络，帮助客户在服务水平与成本之间找到最佳平衡，满足供应链战略的需要，明确供应链 节点的位置和不同节点的覆盖范围。 n 算法逻辑n业务逻辑 分仓规划-案例 推荐分仓结果：加件量分布 客户痛点 配送时效和配送成本较高 问题的核心在于分仓规划不合理 项目效果 推荐的分仓结果提高了配送时效，降低了配送成本 提供建仓顺序，客户可根据实际情况选择分仓方案 智能补货
4、-逻辑介绍 销 量 预 测 库存分析及预警 预测销量可用库存 调拨模型 商品缺货分析 仓间运输时效 仓间调拨成本 仓网覆盖规则 仓内作业时效 基 础 数 据 货源仓 补货成本 目的仓 补货时效 补 货 方 案 调拨补货方案 成 本 最 优 方 案 时 效 最 优 方 案 综 合 平 衡 方 案 选择方案 仓间调拨明细 工厂补货明细 自动补货系统 安全库存前置时间 库存健康水平 目标预警值 推荐补货数量 工厂采购成本 补货数量补货方式 *方案明细维度：日期+仓库+SKU 自定义补货量 O M S 订单 管理 W M S 库存 管理 补 货 订 单 执 行 结 果 预警补货 预测先行，综合评估库存
5、健康程度，基于顺丰仓网布局统筹库存优化方案，提供科学合理的库存补货和仓间调拨建议， 保持全网库存动态平衡 智能补货-产品原型 可选方案 基于商品销量情况，结合用户各仓库存和采购规则设定，给出科学 合理的调拨和采购建议，并提供三种方案供用户灵活选择 灵活配置 用户可以自定义库存补货的各种条件，包括送货周期、补货频次、 最小补货批次量和安全库存等等 需求驱动 自动补货方案是以销量预测为前提，考虑了历史销售记录，结合客 户的促销活动计划，建立了完善的补货模型。 路径规划-逻辑介绍 数据来源 门店经纬度数据 数据预处理 路线花费时间 路线总距离 驾驶路径 门店配送顺序 输出结果分析与建模 聚类算法 T
6、SP问题求解 为连锁门店客户提供最优的串点配送线路 出发时点 送货策略 成本 时效 门店送货重量 每辆车送货的门店 顺丰地图数据 客户送货订单数据 送货车型 载重 高度 体积 考虑因素模型方法 数据清洗 缺失值处理 异常值处理 数据转换 地址经纬度 路径规划-案例 顺丰地图路径规划结果互联网地图路径规划结果 顺丰地图综合考虑了各个城市货车的限行策略，比如限高、车型等信息加入路径规划策略进行计算 门店选址-逻辑介绍 门店选址流程： 用户画像标签体系 统计学模型、爬虫、 NLP等大数据技术建立 用户画像标签体系 地址标签体系 地址聚合、地址分 词、地址相似性判 断、爬虫等大数据技 术建立用户地址标
7、签 体系 聚类算法 K-均值聚类、密度聚类 算法筛出目标区域 协同过滤 协同过滤算法找到与 既有人群相似的机会 人群，增加目标用户 关键技术： 门店选址-数据优势 全面 全面 精准 20200 0万万+ +1818级级 5 5亿亿140140万万+ + 150万+B端月结客户，覆盖30+行业，聚集中高端消费行业： 特色经济、食品、医药、3C、服装鞋帽、珠宝、本地生活、 政务、专业市场、校园 真实高效的地理位置信息，18级分词结构，涵盖省、市、 区、乡镇、街道、社区、组、队、商圈、主支路、门牌号、 楼栋号、单元号、楼层号和地理描述信息 5亿+C端用户，覆盖600+用户标签，如性别、年龄、职业、 兴趣爱好、常用地址等 3000+城市，覆盖140万+楼盘，真实有效的地址信息标签： 街道、小区、写字楼等经纬度数据、小区均价、物业费、年 代等 门店选址-案例 方案建议： 建议新增4个店铺，覆盖高密度客户区域 客户稀疏地区，适当调整 客户痛点 潜在客户较多的区域未完全覆盖 部分门店存在成本高覆盖客户少 问题的核心在于门店选址不合理 项目效果 客户对我们开店和关店的建议非常认可，新增的4 个门店持续盈利 精准营销-逻辑介绍 目标客群 丰巢柜 顺丰公众号 顺丰优选 顺丰大当家 顺丰小当家 丰e足食 潜客挖掘渠道触达标签体系 效果监控 曝光率 点击率 转化率 精准营销-示例
