本發明專利技術涉及工作流數據處理技術領域，特別涉及一種矩陣化智能投放補貨方法與系統。該矩陣化智能投放補貨方法，收集門店等級、銷售數據和現有庫存信息，測算各門店所在等級，并設置門店等級補貨系數；根據門店等級補貨系數，結合基礎補貨量、現有庫存調整和安全庫存閾值，計算每個門店的補貨量；對補貨計劃進行審核，確保符合整體庫存管理和銷售策略，并根據需要進行調整；執行補貨計劃，并持續監控庫存和銷售情況，以便及時調整補貨策略。該矩陣化智能投放補貨方法與系統，指導門店進行合理的補貨，不僅提高了各門店銷售積極性，也能保障銷售指標差的門店正常售賣，提高了庫存管理的效率和準確性，有助于銷售額的正向促進。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及系統集成，特別涉及一種矩陣化智能投放補貨方法與系統。
技術介紹
1、根據各銷售單元(門店)為其量身制定補貨策略歷來是各大零售行業，甚至于各大連鎖品牌的一大痛點。目前主流的解決方案有兩類：
2、一類是基于銷售數據差異化補貨，根據各銷售單元往期銷售數據，基于賣多少補多少的基本邏輯為銷售單元進行補貨。
3、差異化補貨雖然提高了門店的銷售積極性，但對于銷售數據差的門店則很不友好，長此以往門店將逐步向人流量大的場所聚集，而人口較少、購買力較小的西部地區則很難擴展其商業版圖。
4、另一類則是同質化補貨，即為所有銷售單元配比同等的貨源，以此來體現公平性問題。與差異化補貨相反，同質化補貨會極大的消減門店的銷售積極性。
5、由于上述兩套補貨邏輯均太過極端，當需要做到根據銷售數據的差異化補貨，同時還需要各銷售單元補貨數量相對均衡時，現行兩種策略就顯得捉襟見肘了。
6、針對現有技術的不足，本專利技術提出了一種矩陣化智能投放補貨方法與系統。
技術實現思路
1、本專利技術為了彌補現有技術的缺陷，提供了一種簡單高效的矩陣化智能投放補貨方法與系統。
2、本專利技術是通過如下技術方案實現的：
3、一種矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：包括以下步驟：
4、步驟s1、數據收集
5、從門店管理系統、銷售記錄和庫存管理系統中收集門店等級、銷售數據和現有庫存信息；
6、步驟s2、等級測算</p>7、根據收集到的銷售數據測算各門店所在等級，并設置門店等級補貨系數；
8、步驟s3、補貨量計算
9、根據門店等級補貨系數，結合基礎補貨量、現有庫存調整和安全庫存閾值，計算每個門店的補貨量；
10、步驟s4、審核與調整
11、對補貨計劃進行審核，確保符合整體庫存管理和銷售策略，并根據需要進行調整；
12、步驟s5、執行與監控
13、執行補貨計劃，并持續監控庫存和銷售情況，以便及時調整補貨策略。
14、所述步驟s1中，自定義選取電商平臺，采集電商平臺的投放數據、預約數據、銷售數據及庫存數據，得到各門店各地區在不同時段內的投放數量、下單數量、預約數量及預約中簽數量。
15、所述步驟s2中，各門店所在等級的計算方法，包括以下步驟：
16、步驟s2.1、計算門店n的預約熱度lrn，公式如下：
17、
18、其中，ln為門店n的預約數量，pn為門店n的投放數量；
19、步驟s2.2、計算門店n的成交率drn，公式如下：
20、
21、其中，on為門店n的銷售數量，wn為門店n的中簽數量；
22、步驟s2.3、利用各個門店的預約熱度及成交率集合構成訓練樣本x＝{x(1),x(2),……x(n)}，其中x(n)＝{lrn,drn}；
23、從訓練樣本x中選取k個聚類中心點，k為門店的等級總數，將選取的聚類中心點記為μ1,μ2,……μk，計算門店n所在的等級c(n)，即門店n到聚類中心歐式距離最近的類別，公式如下：
24、c(n)＝argjmin∥x(n)-μj∥2
25、步驟s2.4、以下公式不斷更新聚類中心點：
26、
27、其中，m為聚集點的門店數量；
28、步驟s2.5、不斷重復步驟步驟s2.1～步驟s2.4，直至畸變函數收斂，將門店聚類為不同的等級；
29、所述畸變函數公式如下：
30、
31、分別以預約熱度與成交率為坐標軸，建立直角坐標系；其中，μ為門店n所在等級的所屬聚集點在直角坐標系中的二維坐標。
32、所述步驟s3中，計算門店n的補貨數量qn，計算公式如下：
33、
34、其中，sn為門店n的月銷售數量，savg為同一等級門店的平均歷史月銷售額，gn為門店n的門店等級補貨系數，計算公式如下：
35、
36、其中，gmin為最低等級的門店等級補貨系數，將其設置為1；μn為門店n對應等級的聚類中心點坐標；μmin為最低等級的聚類中心點坐標；
37、目標庫存周轉率下的目標月銷售額starget，計算公式如下：
38、
39、其中，t為一個補貨周期(如一個月)；
40、安全庫存因子根據不確定性因素(如季節性需求變化、供應鏈中斷等)自定義設置，取值在1.1-1.5之間。
41、一種矩陣化智能投放補貨系統，包括：
42、數據收集模塊，負責從門店管理系統、銷售記錄和庫存管理系統中收集門店等級、銷售數據和現有庫存信息；
43、等級測算模塊，負責根據收集到的銷售數據測算各門店所在等級，并設置門店等級補貨系數；
44、補貨量計算模塊，負責根據門店等級補貨系數，結合基礎補貨量、現有庫存調整和安全庫存閾值，計算每個門店的補貨量；
45、審核與調整模塊，負責對補貨計劃進行審核，確保符合整體庫存管理和銷售策略，并根據需要進行調整；
46、執行與監控模塊，負責執行補貨計劃，并持續監控庫存和銷售情況，以便及時調整補貨策略。
47、所述數據收集模塊自定義選取電商平臺，采集電商平臺的投放數據、預約數據、銷售數據及庫存數據，得到各門店各地區在不同時段內的投放數量、下單數量、預約數量及預約中簽數量。
48、所述等級測算模塊中，各門店所在等級的計算方法，包括以下步驟：
49、步驟s2.1、計算門店n的預約熱度lrn，公式如下：
50、
51、其中，ln為門店n的預約數量，pn為門店n的投放數量；
52、步驟s2.2、計算門店n的成交率drn，公式如下：
53、
54、其中，on為門店n的銷售數量，wn為門店n的中簽數量；
55、步驟s2.3、利用各個門店的預約熱度及成交率集合構成訓練樣本x＝{x(1),x(2),……x(n)}，其中x(n)＝{lrn,drn}；
56、從訓練樣本x中選取k個聚類中心點，k為門店的等級總數，將選取的聚類中心點記為μ1,μ2,……μk，計算門店n所在的等級c(n)，即門店n到聚類中心歐式距離最近的類別，公式如下：
57、c(n)＝argjmin∥x(n)-μj∥2
58、步驟s2.4、以下公式不斷更新聚類中心點：
59、
60、其中，m為聚集點的門店數量；
61、步驟s2.5、不斷重復步驟步驟s2.1～步驟s2.4，直至畸變函數收斂，將門店聚類為不同的等級；
62、所述畸變函數公式如下：
63、
64、分別以預約熱度與成交率為坐標軸，建立直角坐標系；其中，μ為門店n所在等級的所本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟S1中，自定義選取電商平臺，采集電商平臺的投放數據、預約數據、銷售數據及庫存數據，得到各門店各地區在不同時段內的投放數量、下單數量、預約數量及預約中簽數量。
3.根據權利要求1所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟S2中，各門店所在等級的計算方法，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟S3中，計算門店n的補貨數量Qn，計算公式如下：
5.一種矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：包括：
6.根據權利要求5所述的矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：所述數據收集模塊自定義選取電商平臺，采集電商平臺的投放數據、預約數據、銷售數據及庫存數據，得到各門店各地區在不同時段內的投放數量、下單數量、預約數量及預約中簽數量。
7.根據權利要求5所述的矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：所述等級測算模塊中，各門店所在等級的計算方法，包括以下步驟：</p>8.根據權利要求7所述的矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：所述補貨量計算模塊中，計算門店n的補貨數量Qn，計算公式如下：
9.一種基于跨平臺樣式自適應技術的移動端系統集成設備，其特征在于：包括存儲器和處理器；所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4任意一項所述的方法。
10.一種可讀存儲介質，其特征在于：所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4任意一項所述的方法。
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【技術特征摘要】
1.一種矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟s1中，自定義選取電商平臺，采集電商平臺的投放數據、預約數據、銷售數據及庫存數據，得到各門店各地區在不同時段內的投放數量、下單數量、預約數量及預約中簽數量。
3.根據權利要求1所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟s2中，各門店所在等級的計算方法，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的矩陣化智能投放補貨方法，其特征在于：所述步驟s3中，計算門店n的補貨數量qn，計算公式如下：
5.一種矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：包括：
6.根據權利要求5所述的矩陣化智能投放補貨系統，其特征在于：所述數據收集模塊自定義選取電商平臺，采集電商平臺的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：管慶增，張棟，孫繼兵，
申請(專利權)人：山東浪潮數字商業科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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