一种基于供应链大数据平台的零售管理方法及系统与流程

1.本发明涉及大数据零售管理技术领域，具体为一种基于供应链大数据平台的零售管理方法及系统。


背景技术：

2.零售业作为全球最大的产业之一，其有效管理对于整个供应链的顺利运行具有重要的意义。传统的零售管理方法主要依赖人力进行，这样的方式在处理复杂、大规模的零售业务时，效率较低，精确度也难以保证。随着技术的发展，基于供应链大数据的零售管理技术已经逐渐引起了人们的关注。这类技术通常包括库存管理、销售预测、价格设定、商品推荐等模块，通过对各类数据的收集和分析，进行实时的业务调整和优化。
3.然而，现有的基于供应链大数据的零售管理方法仍然存在一些问题。例如，对于畅销商品的选取和最优价格的设定，通常使用的方法是根据历史销售数据和反馈来做决策，但这种方法忽略了销售数据的时效性和变动性，导致决策的准确性降低。此外，现有的库存管理和商品推荐方法通常没有充分利用各销售渠道的特性，导致库存分配和推荐结果的优化空间被限制。另外，现有的数据处理规则优化方法通常过于静态，没有充分利用数据反馈进行动态优化。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明解决的技术问题是：如何根据历史记录进行畅销商品选取和最优价格设定，整合各销售渠道的商品编码进入库存管理流程。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于供应链大数据平台的零售管理方法，包括：
8.根据历史记录进行畅销商品选取和最优价格设定；整合各销售渠道的商品编码进入库存管理流程；数据中心通过api接口实时上传数据，根据反馈优化数据处理规则；通过分析客户购买数据二次优化处理规则，自动向客户发送个性化推荐，根据客户反馈优化推荐规则，调整店面布局和商品陈列。
9.作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其中：所述历史记录包括，自动收集各销售渠道的销售、库存、价格数据，同时收集各销售渠道反馈的商品优先；所述畅销商品选取包括基于随机森林算法，结合销售数据和商品优先级，选出各销售渠道的畅销商品；所述最优价格设定包括根据价格敏感度分析和销售渠道的反馈，确定每个商品的最优价格；所述最优价格表示为，
10.peda＝ped
·
(1-(cs-1)/4)
11.qn＝qi(1+peda·
δp
t
)
12.r＝qn·
pi(1+δp
t
)
[0013][0014][0015]
其中，η表示初始化学习率，pi表示初始价格，qi表示初始销售量，δp
t
表示第t步的价格变动百分比，ped表示价格弹性度，cs表示消费者满意度评分，peda表示调整后的价格弹性度，qn表示新的销售量，r表示最优价格。
[0016]
作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其中：所述库存管理流程包括，根据商品编码整合各销售渠道的库存信息，形成统一的库存管理视图，实时反映每个销售渠道的商品存货情况，并根据畅销商品选取结果，将这些商品在各销售渠道中的库存信息进行优先展示；根据畅销商品选取的结果和历史销售数据设定库存预警第一阈值，当任一销售渠道的畅销商品库存低于预警第一阈值时，系统将自动发出库存预警信息，同时触发库存调度请求，要求从库存较多的销售渠道调拨商品；当商品库存进行调度请求时，根据最优价格设定结果来选择调拨路径，优先选择销售价格大于设定最优价格的销售渠道调拨；当销售数据与预设的畅销商品选取和最优价格设定存在差异时，触发反馈优化数据处理规则。
[0017]
作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其中：所述反馈优化数据处理规则包括，比对商品在各销售渠道的销售数据，通过机器学习模型识别出低销售额的原因，根据识别结果自动调整畅销商品选取的模型参数；若商品的实际销售价格低于设定的最优价格，触发商品价格偏低反馈处理流程，分析商品的销售历史和市场反馈，识别可能导致价格下降的因素，自动优化价格设定模型；若任一销售渠道频繁触发库存预警和调度请求，触发销售渠道库存预警频繁反馈处理流程，对销售渠道的库存管理情况进行深度分析，根据分析结果，提出并执行策略调整；当新的销售、库存和价格数据出现，系统自动调整畅销商品选取和最优价格设定，重新进行库存管理流。
[0018]
作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其中：所述二次优化处理规则包括，当根据客户购买数据，使用机器学习算法生成销售预测后，系统则会根据销售预测结果，对每个销售渠道的库存进行优化，以确保库存与预期销售量相匹配；若系统发现任一销售渠道的实际销售数据与预测结果偏差超过第二阈值时，将启动二次优化反馈处理流程，确定实际销售数据和预测销售数据的差距，并分析偏差原因；若偏差源于模型问题，启动模型优化流程，分析模型误差分布，找出误差因素，满足预设评估指标后使用新模型进行销售预测；若偏差源于销售渠道特性，启动销售渠道策略优化流程，分析历史销售数据和人流量变化，识别趋势和模式，根据结果设计新销售策略，通过a/b测试进行验证，测试结果显著提升销售效果时，将新策略应用于实际销售；若偏差源于商品特性，启动商品策略优化流程，收集并分析商品历史销售数据、价格变动、季节性需求，根据影响销售的因素，根据结果调整商品价格策略和库存策略，通过历史数据回测进行验证，当回测结果显示新策略优于原策略时，将新策略应用于商品管理。
[0019]
作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其
中：所述个性化推荐包括，若根据客户购买数据，任一商品的实际销量显著提升，启动销售增长处理流程，自动将商品纳入个性化推荐列表，并优先在列表中展示，根据销售增长的幅度，调整商品在库存中的占比；当系统发现任一商品的实际销售数据与预测结果存在偏差时，将启动销售偏差处理流程，对销售偏差进行深度分析；若偏差源自模型问题，系统将会启动模型优化流程，将优化后的模型用于生成新的个性化推荐列表；若偏差源自销售渠道或商品特性，系统将根据分析结果调整推荐策略，优先推荐在销售渠道表现良好的商品，根据商品的季节性需求调整推荐列表；若客户对推荐商品的反馈出现显著变化，查看商品的频率显著下降或购买的数量增加，启动客户反馈调整流程，将变化反馈到个性化推荐的制定中，对推荐策略进行实时优化。
[0020]
作为本发明所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的一种优选方案，其中：所述客户反馈包括，通过持续收集和分析客户的购买行为和反馈数据，优化客户的购买偏好模型和商品推荐列表，当推荐的客户点击率和购买率低于预设第三阈值时，触发个性化推荐优化流程；重新评估购买偏好模型，调整商品推荐策略；当商品销售预测偏差超过第四阈值时，分析原因对购买偏好模型进行调整，若发现某类商品的实际销售量显著低于预期，对此类商品的推荐权重进行下调，若某类商品的实际销售量显著高于预期，对此类商品的推荐权重进行上调；当客户的反馈和行为发生显著变化时，若点击查看商品的频率显著下降或购买的数量突然增加，启动客户反馈调整流程，立即将变化反馈到购买偏好模型和商品推荐策略中，将点击率下降的商品从推荐列表中移除，将购买量突增的商品提升到推荐列表；根据收集到的反馈数据，调整店面布局和商品陈列，若分析店面区域的商品销售表现优于其他区域，将热销商品放置上述区域，若店面区域的商品销售表现较差，调整商品陈列布局。
[0021]
本发明的另外一个目的是提供一种基于供应链大数据平台的零售管理系统，其能通过基于供应链大数据平台的零售管理方法，通过分析客户购买数据二次优化处理规则，自动向客户发送个性化推荐，根据客户反馈优化推荐规则，调整店面布局和商品陈列。
[0022]
作为本发明所述基于供应链大数据平台的零售管理系统的一种优选方案，其中：包括，库存监控模块、销售预测模块、推荐优化模块以及销售策略模块；所述库存监控模块用于实时追踪和监控各销售渠道的商品库存量，及时发现库存低于设定的第一阈值的情况，并触发库存调度请求；所述销售预测模块用于预测未来的销售趋势和销售量，通过比较预测销售数据与实际销售数据的偏差，若偏差超过设定的第二阈值，启动二次优化反馈处理流程；所述推荐优化模块用于关注客户的点击率和购买率，提供个性化的商品推荐，若推荐效果低于设定的第三阈值，触发个性化推荐的优化流程；所述销售策略模块通过收集和分析销售数据，当总销售收益低于设定的第四阈值时，触发整体销售优化流程。
[0023]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于供应链大数据平台的零售管理方法的步骤。
[0024]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现基于供应链大数据平台的零售管理方法的步骤。
[0025]
本发明的有益效果：本发明提供的基于供应链大数据平台的零售管理方法通过结合销售数据的实时更新，更准确地预测销售趋势，并据此制定出最优的价格策略，从而提高
销售收入，避免过多的存货造成的资金占用，或者是商品缺货对销售造成的影响，通过对客户购买数据的深入分析，向每个客户推送可能感兴趣的商品，提高购物体验，促进销售，提高整体的运营效率。
附图说明
[0026]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0027]
图1为本发明一个实施例提供的一种基于供应链大数据平台的零售管理方法的整体流程图；
[0028]
图2为本发明第二个实施例提供的一种基于供应链大数据平台的零售管理系统的整体结构图。
具体实施方式
[0029]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0030]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0031]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0032]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0033]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0034]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0035]
实施例1
[0036]
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于供应链大数据平台的零售管理
方法，包括：
[0037]
根据历史记录进行畅销商品选取和最优价格设定。
[0038]
历史记录包括：自动收集各销售渠道的销售、库存、价格数据，同时收集各销售渠道反馈的商品优先；畅销商品选取包括基于随机森林算法，结合销售数据和商品优先级，选出各销售渠道的畅销商品；最优价格设定包括根据价格敏感度分析和销售渠道的反馈，确定每个商品的最优价格。
[0039]
最优价格表示为：
[0040]
δp0＝δp
t
[0041]
peda＝ped
·
(1-(cs-1)/4)
[0042]qn
＝qi(1+peda·
δp
t
)
[0043]
r＝qn·
pi(1+δp
t
)
[0044][0045][0046]
其中，δp0表示初始化价格变动，设置为0.01，表示价格的初始变动率为1％，η表示初始化学习率，设置为0.001，pi表示初始价格，qi表示初始销售量，δp
t
表示第t步的价格变动百分比，ped表示价格弹性度(价格敏感度)，即价格变动1％所引发的需求变动百分比，cs表示消费者满意度评分，范围是1到5，peda表示调整后的价格弹性度，qn表示新的销售量，r表示最优价格。
[0047]
重复确定最优价格，直到收益r不再增加，确定为最优δp。
[0048]
整合各销售渠道的商品编码进入库存管理流程。
[0049]
库存管理流程包括：根据商品编码整合各销售渠道的库存信息，形成统一的库存管理视图，实时反映每个销售渠道的商品存货情况，并根据畅销商品选取结果，将这些商品在各销售渠道中的库存信息进行优先展示；根据畅销商品选取的结果和历史销售数据设定库存预警第一阈值，当任一销售渠道的畅销商品库存低于预警第一阈值时，系统将自动发出库存预警信息，同时触发库存调度请求，要求从库存较多的销售渠道调拨商品；当商品库存进行调度请求时，根据最优价格设定结果来选择调拨路径，优先选择销售价格大于设定最优价格的销售渠道调拨；当销售数据与预设的畅销商品选取和最优价格设定存在差异时，触发反馈优化数据处理规则。
[0050]
数据中心通过api接口实时上传数据，根据反馈优化数据处理规则。
[0051]
反馈优化数据处理规则包括：比对商品在各销售渠道的销售数据，通过机器学习模型识别出低销售额的原因，根据识别结果自动调整畅销商品选取的模型参数；若商品的实际销售价格低于设定的最优价格，触发商品价格偏低反馈处理流程，分析商品的销售历史和市场反馈，识别可能导致价格下降的因素，自动优化价格设定模型；若任一销售渠道频繁触发库存预警和调度请求，触发销售渠道库存预警频繁反馈处理流程，对销售渠道的库存管理情况进行深度分析，根据分析结果，提出并执行策略调整；当新的销售、库存和价格数据出现，系统自动调整畅销商品选取和最优价格设定，重新进行库存管理流。
[0052]
通过分析客户购买数据二次优化处理规则，自动向客户发送个性化推荐，根据客户反馈优化推荐规则，调整店面布局和商品陈列。
[0053]
二次优化处理规则包括：当根据客户购买数据，使用机器学习算法生成销售预测后，系统则会根据销售预测结果，对每个销售渠道的库存进行优化，以确保库存与预期销售量相匹配；若系统发现任一销售渠道的实际销售数据与预测结果偏差超过第二阈值时，将启动二次优化反馈处理流程，确定实际销售数据和预测销售数据的差距，并分析偏差原因。
[0054]
若偏差源于模型问题，启动模型优化流程：对模型的预测误差进行统计分析，找出误差的分布特征，通过统计指标，包括均方误差(mse)、平均绝对误差(mae)、r平方等来度量模型的误差；添加更多的特征，通过特征选择方法来消除无关的特征；尝试不同的模型；通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等来寻找最优的超参数设定；对优化后的模型进行交叉验证，若新模型的表现满足预设评估指标，使用新模型来进行销售预测。
[0055]
若偏差源于销售渠道特性，启动销售渠道策略优化流程：分析历史销售数据和人流量变化，识别出影响销售的主要因素；根据数据分析的结果，设计新的销售策略，针对人流量高的时段，进行促销活动；针对销售额低的产品，调整其在店面的位置等；实施新的销售策略，并同时保留旧的销售策略作为对照组，通过对比新旧策略的销售结果，观察新策略是否能显著提升销售效果；若新策略能够提升销售效果，将新策略应用于实际销售；若新策略的效果不佳，进行策略调整，直至找到最优策略。
[0056]
若偏差源于商品特性，启动商品策略优化流程：收集并分析商品历史销售数据、价格变动、季节性需求等信息；根据数据分析的结果，设计新的商品价格策略和库存策略，对于需求量大但供应量小的商品，提高其价格；对于季节性需求强烈的商品，提前准备充足的库存等；将新策略在历史数据上进行回测，观察新策略是否能够提升销售收益；若回测结果显示新策略优于原策略，将新策略应用于商品管理；若新策略的效果不佳，进行策略调整，直至找到最优策略。
[0057]
个性化推荐包括：若根据客户购买数据，任一商品的实际销量显著提升，启动销售增长处理流程，自动将商品纳入个性化推荐列表，并优先在列表中展示，根据销售增长的幅度，调整商品在库存中的占比。
[0058]
当系统发现任一商品的实际销售数据与预测结果存在偏差时，将启动销售偏差处理流程，对销售偏差进行深度分析。
[0059]
若偏差源自模型问题，系统将会启动模型优化流程，将优化后的模型用于生成新的个性化推荐列表。
[0060]
若偏差源自销售渠道或商品特性，系统将根据分析结果调整推荐策略，优先推荐在销售渠道表现良好的商品，根据商品的季节性需求调整推荐列表；若客户对推荐商品的反馈出现显著变化，查看商品的频率显著下降或购买的数量增加，启动客户反馈调整流程，将变化反馈到个性化推荐的制定中，对推荐策略进行实时优化。
[0061]
客户反馈包括：通过持续收集和分析客户的购买行为和反馈数据，优化客户的购买偏好模型和商品推荐列表，当推荐的客户点击率和购买率低于预设第三阈值时，触发个性化推荐优化流程；重新评估购买偏好模型，调整商品推荐策略。
[0062]
当商品销售预测偏差超过第四阈值时，分析原因对购买偏好模型进行调整，若发现某类商品的实际销售量显著低于预期，对此类商品的推荐权重进行下调，若某类商品的
实际销售量显著高于预期，对此类商品的推荐权重进行上调。
[0063]
当客户的反馈和行为发生显著变化时，若点击查看商品的频率显著下降或购买的数量突然增加，启动客户反馈调整流程，立即将变化反馈到购买偏好模型和商品推荐策略中，将点击率下降的商品从推荐列表中移除，将购买量突增的商品提升到推荐列表。
[0064]
根据收集到的反馈数据，调整店面布局和商品陈列，若分析店面区域的商品销售表现优于其他区域，将热销商品放置上述区域，若店面区域的商品销售表现较差，调整商品陈列布局。
[0065]
第一阈值基于畅销商品和历史销售数据设定，当任一销售渠道的畅销商品库存低于预警第一阈值时，触发库存调度请求，如果频繁触发库存调度请求，会提高第二阈值，避免过于频繁的调度。
[0066]
当实际销售数据与预测销售数据的偏差超过第二阈值时，启动二次优化反馈处理流程，通过第一阈值调整，若第二阈值较低，会触发过多的优化反馈处理，通过调整第一阈值，优化库存管理来减少偏差，达到减少触发的效果，若第二阈值较高，影响个性化推荐的优化。
[0067]
当推荐的客户点击率和购买率低于预设第三阈值时，触发个性化推荐优化流程，通过第二阈值的调整进行影响，销售预测的精准度直接影响个性化推荐的效果，第三阈值的调整会因为客户的购买行为直接影响商品销售预测的结果，影响第四阈值。
[0068]
当总销售收益低于预设的第四阈值时，会触发整体销售优化流程，调整第一阈值，使得库存管理更加合理，会提高销售效果，进而影响到第四阈值，通过调整第二阈值和第三阈值，改善销售预测的精准度和个性化推荐的效果，会提高销售效果，影响第四阈值，通过调整前三个阈值控制第四阈值。
[0069]
实施例2
[0070]
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于供应链大数据平台的零售管理系统，包括：
[0071]
库存监控模块、销售预测模块、推荐优化模块以及销售策略模块。
[0072]
库存监控模块用于实时追踪和监控各销售渠道的商品库存量，及时发现库存低于设定的第一阈值的情况，并触发库存调度请求。
[0073]
销售预测模块用于预测未来的销售趋势和销售量，通过比较预测销售数据与实际销售数据的偏差，若偏差超过设定的第二阈值，启动二次优化反馈处理流程。
[0074]
推荐优化模块用于关注客户的点击率和购买率，提供个性化的商品推荐，若推荐效果低于设定的第三阈值，触发个性化推荐的优化流程。
[0075]
销售策略模块通过收集和分析销售数据，当总销售收益低于设定的第四阈值时，触发整体销售优化流程。
[0076]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存
储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0077]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0078]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0079]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0080]
实施例3
[0081]
为本发明的一个实施例，提供了一种基于供应链大数据平台的零售管理方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
[0082]
使用matlab和cloudsim来评估算法。模拟已在具有intel处理器和12gb ram的环境中运行。使用的操作系统是64位windows 11ultimate。用matlab编程语言对点系统进行仿真，连接记录，构建数据分布。
[0083]
传统的零售商会依赖于过去的销售数据和经验来进行库存的调整和补充，会因为人为的延误或对市场趋势理解不足而导致库存过剩或短缺，客户满意度主要依赖于商品的质量、价格和服务，往往缺乏针对个体客户的个性化推荐和服务，仅仅依赖过去的销售数据和市场调查来预测未来的销售趋势，无法精准捕捉到市场动态和客户需求的变化，导致预测的准确率不高。
[0084]
因此选取两家规模、产品类型等关键因素相似的零售商作为实验对象，其中一家将使用传统的零售管理方法，而另一家则将采用我们的创新方法，进行六个月时长的试验，在每个零售商中实施相应的零售管理方式，并在此过程中实时记录关键数据。
[0085]
通过比较这在试验期间的销售额、库存周转率、客户满意度和销售预测准确率数据，来评估并比较这两种方法的性能，实验结果如表1所示。
[0086]
表1实验对比表
[0087][0088]
如表1所示，采用本发明的基于供应链大数据平台的零售管理方法的零售店，在销售额、库存周转率、客户满意度和销售预测准确率等各项指标上都超过了采用传统方法的零售店，我方发明通过实时数据分析和机器学习技术，持续优化商品选取、价格设定、库存管理及个性化推荐流程，既可以提高销售预测的准确性和库存管理的效率，也能精准地满足每位客户的个性化需求，进一步提升了销售效果和客户满意度，大大降低了人工操作的复杂性和难度，节省了人力资源，提升了整体运营效率。
[0089]
零售商b的销售额比零售商a提高了25％，库存周转率提高了28％，客户满意度提高了13％，销售预测准确率提高了20％，我方发明通过实时数据分析和机器学习技术，优化商品选取、价格设定、库存管理和个性化推荐等流程，提高了销售预测的准确性和库存管理的效率，精准满足了每位客户的个性化需求，提升了销售效果和客户满意度，降低了人工操作的复杂性和难度，节省了人力资源，提升了整体运营效率。因此，基于供应链大数据平台的零售管理方法取得了更有效的改进和升级。
[0090]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，包括：根据历史记录进行畅销商品选取和最优价格设定；整合各销售渠道的商品编码进入库存管理流程；数据中心通过api接口实时上传数据，根据反馈优化数据处理规则；通过分析客户购买数据二次优化处理规则，自动向客户发送个性化推荐，根据客户反馈优化推荐规则，调整店面布局和商品陈列。2.如权利要求1所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述历史记录包括：自动收集各销售渠道的销售、库存、价格数据，同时收集各销售渠道反馈的商品优先；所述畅销商品选取包括基于随机森林算法，结合销售数据和商品优先级，选出各销售渠道的畅销商品；所述最优价格设定包括根据价格敏感度分析和销售渠道的反馈，确定每个商品的最优价格；所述最优价格表示为，ped
d
＝ped
·
(1-(cs-1)/4)q
n
＝q
i
(1+ped
a
·
δp
t
)r＝q
n
·
p
i
(1+δp
t
))其中，η表示初始化学习率，p
i
表示初始价格，q
i
表示初始销售量，δp
t
表示第t步的价格变动百分比，ped表示价格弹性度，cs表示消费者满意度评分，ped
a
表示调整后的价格弹性度，q
n
表示新的销售量，r表示最优价格。3.如权利要求2所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述库存管理流程包括：根据商品编码整合各销售渠道的库存信息，形成统一的库存管理视图，实时反映每个销售渠道的商品存货情况，并根据畅销商品选取结果，将这些商品在各销售渠道中的库存信息进行优先展示；根据畅销商品选取的结果和历史销售数据设定库存预警第一阈值，当任一销售渠道的畅销商品库存低于预警第一阈值时，系统将自动发出库存预警信息，同时触发库存调度请求，要求从库存较多的销售渠道调拨商品；当商品库存进行调度请求时，根据最优价格设定结果来选择调拨路径，优先选择销售价格大于设定最优价格的销售渠道调拨；当销售数据与预设的畅销商品选取和最优价格设定存在差异时，触发反馈优化数据处理规则。4.如权利要求3所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述反馈优化数据处理规则包括：比对商品在各销售渠道的销售数据，通过机器学习模型识别出低销售额的原因，根据识别结果自动调整畅销商品选取的模型参数；
若商品的实际销售价格低于设定的最优价格，触发商品价格偏低反馈处理流程，分析商品的销售历史和市场反馈，识别可能导致价格下降的因素，自动优化价格设定模型；若任一销售渠道频繁触发库存预警和调度请求，触发销售渠道库存预警频繁反馈处理流程，对销售渠道的库存管理情况进行深度分析，根据分析结果，提出并执行策略调整；当新的销售、库存和价格数据出现，系统自动调整畅销商品选取和最优价格设定，重新进行库存管理流。5.如权利要求4所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述二次优化处理规则包括：当根据客户购买数据，使用机器学习算法生成销售预测后，系统则会根据销售预测结果，对每个销售渠道的库存进行优化，以确保库存与预期销售量相匹配；若系统发现任一销售渠道的实际销售数据与预测结果偏差超过第二阈值时，将启动二次优化反馈处理流程，确定实际销售数据和预测销售数据的差距，并分析偏差原因；若偏差源于模型问题，启动模型优化流程，分析模型误差分布，找出误差因素，满足预设评估指标后使用新模型进行销售预测；若偏差源于销售渠道特性，启动销售渠道策略优化流程，分析历史销售数据和人流量变化，识别趋势和模式，根据结果设计新销售策略，通过a/b测试进行验证，测试结果显著提升销售效果时，将新策略应用于实际销售；若偏差源于商品特性，启动商品策略优化流程，收集并分析商品历史销售数据、价格变动、季节性需求，根据影响销售的因素，根据结果调整商品价格策略和库存策略，通过历史数据回测进行验证，当回测结果显示新策略优于原策略时，将新策略应用于商品管理。6.如权利要求5所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述个性化推荐包括：若根据客户购买数据，任一商品的实际销量显著提升，启动销售增长处理流程，自动将商品纳入个性化推荐列表，并优先在列表中展示，根据销售增长的幅度，调整商品在库存中的占比；当系统发现任一商品的实际销售数据与预测结果存在偏差时，将启动销售偏差处理流程，对销售偏差进行深度分析；若偏差源自模型问题，系统将会启动模型优化流程，将优化后的模型用于生成新的个性化推荐列表；若偏差源自销售渠道或商品特性，系统将根据分析结果调整推荐策略，优先推荐在销售渠道表现良好的商品，根据商品的季节性需求调整推荐列表；若客户对推荐商品的反馈出现显著变化，查看商品的频率显著下降或购买的数量增加，启动客户反馈调整流程，将变化反馈到个性化推荐的制定中，对推荐策略进行实时优化。7.如权利要求6所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法，其特征在于，所述客户反馈包括：通过持续收集和分析客户的购买行为和反馈数据，优化客户的购买偏好模型和商品推荐列表，当推荐的客户点击率和购买率低于预设第三阈值时，触发个性化推荐优化流程；重新评估购买偏好模型，调整商品推荐策略；当商品销售预测偏差超过第四阈值时，分析原因对购买偏好模型进行调整，若发现某类商品的实际销售量显著低于预期，对此类商品的推荐权重进行下调，若某类商品的实际
销售量显著高于预期，对此类商品的推荐权重进行上调；当客户的反馈和行为发生显著变化时，若点击查看商品的频率显著下降或购买的数量突然增加，启动客户反馈调整流程，立即将变化反馈到购买偏好模型和商品推荐策略中，将点击率下降的商品从推荐列表中移除，将购买量突增的商品提升到推荐列表；根据收集到的反馈数据，调整店面布局和商品陈列，若分析店面区域的商品销售表现优于其他区域，将热销商品放置上述区域，若店面区域的商品销售表现较差，调整商品陈列布局。8.一种采用如权利要求1-7任一所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的零售管理系统，其特征在于，包括：库存监控模块、销售预测模块、推荐优化模块以及销售策略模块；所述库存监控模块用于实时追踪和监控各销售渠道的商品库存量，及时发现库存低于设定的第一阈值的情况，并触发库存调度请求；所述销售预测模块用于预测未来的销售趋势和销售量，通过比较预测销售数据与实际销售数据的偏差，若偏差超过设定的第二阈值，启动二次优化反馈处理流程；所述推荐优化模块用于关注客户的点击率和购买率，提供个性化的商品推荐，若推荐效果低于设定的第三阈值，触发个性化推荐的优化流程；所述销售策略模块通过收集和分析销售数据，当总销售收益低于设定的第四阈值时，触发整体销售优化流程。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于供应链大数据平台的零售管理方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于供应链大数据平台的零售管理方法及系统，涉及大数据零售管理技术领域，包括：根据历史记录进行畅销商品选取和最优价格设定；整合各销售渠道的商品编码进入库存管理流程；数据中心通过API接口实时上传数据，根据反馈优化数据处理规则；通过分析客户购买数据二次优化处理规则，自动向客户发送个性化推荐，根据客户反馈优化推荐规则，调整店面布局和商品陈列。本发明提供的基于供应链大数据平台的零售管理方法通过结合销售数据的实时更新，更准确地预测销售趋势，并据此制定出最优的价格策略，从而提高销售收入，避免过多的存货造成的资金占用，或者是商品缺货对销售造成的影响，通过对客户购买数据的深入分析。分析。分析。


技术研发人员：陈钦
受保护的技术使用者：贵州飞利达科技股份有限公司
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/14