SOLUTION · 商品

每个 SKU 的生死,都有数据说话

畅滞销判断、补货建议、商品分层、新品跟踪——商品决策从经验驱动走向数据驱动。

SEC.01 · 你的一天是不是这样

  • SKU 太多看不过来
  • 补多少货凭感觉
  • 滞销发现太晚变成库存包袱
  • 新品表现没人持续跟

SEC.02 · 交给 AI 之后

  • 商品生命周期分析
  • 畅滞销自动判断
  • 补货建议
  • 商品分层
  • 新品跟踪报告

SEC.03 · 一个具体例子

商品哪些 SKU 存在滞销风险?
逸图 AI识别出 17 个滞销风险 SKU(库存周转天数 > 90 且近 28 天动销率 < 5%),合计占用库存资金约 86 万。其中 6 个建议清仓、11 个建议调价观察,清单已按资金占用排序。
演示数据 · 实际答案基于你企业的真实数据与统一口径生成

SEC.04 · 可衡量的改变

01滞销风险提前识别
02补货建议有量化依据
03商品会议直接看 AI 简报

SEC.05 · 背后的模块

同一套数据底座支撑所有部门方案,口径一致、权限清晰。

想知道商品还能自动化到什么程度?

预约一次演示,我们按你的数据现状给出可落地的方案。

数据加密 · 权限审计 · 私有化可选