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行業研究

零售數字化優秀案例展示:利群集團智能補貨助力企業高質量發展

時間:2025-07-16 09:45







數字化在零售企業的商品管理、營銷策劃、用戶體驗等方面發揮越來越重要的作用,尤其在存量商業時代,零售業既要夯實管理基礎,又要通過數字化創新轉型。在實踐中,廣大企業借助數字化、全渠道、人工智能等手段,不斷提升管理效率,開展多彩營銷活動。

為展示企業的優秀數字化創新案例,推進企業轉型發展,協會持續開展數字化優秀案例征集活動。優秀案例將于8月20日-22日鄂爾多斯召開的“2025中國零售業數字化年會”上公布。

今日案例展示為:利群集團智能補貨助力企業高質量發展。

利群集團是一家跨地區、多業態、綜合性的大型企業集團。多年來,始終堅持“全產業鏈+自營”為主的供應鏈整合型商業運營模式,主營業務主要涵蓋零售連鎖、物流供應鏈、食品工業、對外貿易和跨境電商、藥品物流和藥店連鎖、酒店及金融文旅、房地產開發,并通過信息化和數字化建設,將各板塊信息有效連通。2024年,集團實現營業收入286億元,連續多年在中國服務業五百強、中國民營企業五百強、中國連鎖百強企業、青島市百強企業中位居前列。

截至目前,利群集團擁有已開業兩萬平方米以上的商廈100余座、商業總面積超過300萬平方米,大型物流中心4處、總面積超70萬平方米,星級酒店10余家,福記農場及便利店80余家、利群藥店60余家,形成了多元化、集團化發展格局。

作為一家有著90年歷史的“中華老字號”企業,利群集團先后榮獲“企業信用評價AAA級信用企業”、“全國商業零售百強企業”、“中國百貨行業優秀企業”、“全國商業質量管理獎”、“中國商業名牌”、“山東省優秀企業”,榮獲首批“中國商業信用企業”、全國首批“管理創新示范單位”、“山東省服務名牌”等眾多榮譽稱號。

一、案例實施背景

目前集團大型商超連鎖覆蓋全國45個城市,擁有100余家大型門店,SKU超10萬種。隨著規模擴張,傳統人工補貨模式暴露出以下問題:

1. 門店庫存失衡:出現暢銷品缺貨斷貨情況,滯銷品庫存壓力大,商品出現150及390天不動銷;

2. 補貨效率低下:依賴門店員工經驗決策,缺少數據量化分析,補貨即時性太低,而且需要門店手工錄入補貨信息,占用門店員工大量時間,效率較低;

3. 不能充分發揮集團供應鏈協同優勢:門店、物流中心與供應商之間數據流及業務單據流存在延遲,訂單響應周期長達72小時。

二、案例實施目標

1. 精準預測需求:通過歷史銷售數據、促銷活動、節假日、季節、商品陳列等因子預測單品銷量及訂貨量;

2. 自動化補貨策略:通過商品排面量、庫存天數、補貨天數、商品屬性、商品包裝含量及拆零標志、殘次庫存、在途庫存等參數制定出相應的補貨策略,實現門店-物流中心-供應商三級商品庫存及單據流的智能聯動;

3. 供應鏈效率提升:提高物流中心作業效率,將門店缺貨率降至5%以內,庫存周轉率提升50%;

4. 提高門店運營效率:成立集團商品補貨小組,減少門店人員手工補貨的頻率,釋放更多的精力去提升門店的銷售業績。

三、案例實施方案與過程

1.數據基礎設施搭建

? 即時數據獲取:實時獲取銷售信息,及時動態掌握單品庫存信息;

? 數據整合:打通零售、會員、物流倉儲等數據源,構建全域數據池。

2.補貨模型開發

? 多維度預測引擎:

基礎因子:歷史銷量、促銷計劃、季節性波動;

外部變量:氣溫變化(如飲料類)、周邊社區活動(如開學季);

突發因素:促銷活動、客戶團購、社交媒體爆款熱度指數。

? 動態補貨算法:

基于安全庫存及排面量模型,自動生成“每日補貨建議清單”;

針對門店差異化商品、季節性商品,促銷商品自動生成屏蔽列表,動態調整補貨量。

3.供應鏈協同升級

? 供應商可視化平臺:開放庫存數據接口,供應商可實時查看預測需求并提前備貨;

? 物流智能調度:根據補貨清單自動規劃配送路線,提升物流中心自動化作業程度,提高物流配送效率。

4.試點與迭代

? 首期選擇50家門店進行6個月試點,通過A/B測試優化算法參數;

? 建立“系統推薦+人工復核”機制,逐步將人工干預率從40%降至8%。


四、案例實施取得的成效

指標

實施前

實施后

提升幅度

缺貨率

15%

4.3%

↓71%

庫存周轉率(次/年)

8.2

12.5

↑52%

滯銷品占比

32%

18%

↓44%

補貨人力成本

100%

30%

↓70%

訂單響應時效

72小時

24小時

↓67%

附加價值:

? 客戶滿意度提升:因商品缺貨及商品效期問題導致的客訴大幅下降。

五、創新亮點

1.實時感知+動態決策:實現“分鐘級”庫存監控,AI每2小時刷新補貨建議;

2.分級預警機制:設置紅/黃/藍三色庫存預警,自動觸發供應商協同補貨流程;

3.綠色供應鏈:減少過度備貨導致的資源浪費,推動資源優化利用,減少排放及廢棄物的產生。

六、行業啟示

? 數據顆粒度決定精度:需細化至“單品×門店×日”維度的數據采集;

? 人機協同不可或缺:初期保留人工復核環節,避免算法“黑箱”風險;

? 生態協同是關鍵:與供應商共享數據,才能實現端到端效率提升。


案例總結

利群通過智能自動補貨系統,構建了“需求感知-智能決策-敏捷響應”的數字化供應鏈閉環,不僅解決零售業長期存在的庫存頑疾,更以數據驅動重塑零供關系,為商超行業樹立了全鏈路協同的標桿范例。


如有意向參與中國百貨商業協會的案例征集活動,請聯系索取關于征集“零售數字化優秀案例”的通知及表格:

聯系人: 史女士 

電話/微信:18600906655 E-mail:446880826@qq.com



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