文沥整个产品体系
通路效能提升
消费品品牌商对传统经销渠道的库存准确性要求日益提升。经销商库存管理的核心在于实现库存效率的最大化，旨在平衡库存积压导致的资金占用和损耗风险与缺货带来的销售损失和客户流失，进而促进更高效的供应链协同管理和精准的产销指导。
Welink DMS渠道管理解决方案，针对经销商库存管理提炼出以下三大核心场景：
01
「决策层总体掌控」
02
「 SKU层库存健康度看板联动」
- 动态设定品类安全库存水位：根据产品品类的特性，差异化配置安全库存水位，确保库存的合理性。
- 周转率看板分级预警：通过周转率看板，将库存状态分为绿色（如大于10次/年）、黄色（如5-10次/年）和红色（如小于5次/年）三个等级，进行分级预警，以便及时采取应对措施。看板体系不仅仅用于预警，而是基于不同商品（如高周转商品、长尾商品、临期商品）的分类管理，针对不同库存状态/动销速率的商品，结合红黄绿灯预警体系，制定相应的销售计划，确保销售计划的精准性和有效性。
- 红灯预警（如库存超安全线150%）：当库存超过安全库存水位的150%时，可自动触发促销方案库推荐，促进库存消化。
- 黄灯预警（如库龄达预警值）：针对库龄达到预警值的单品/品类，推送重点客户定向清库建议，减少库存积压。
绿灯状态（如库容健康）：显示当前库存健康，可承接增量订单的空间，为后续的销售计划提供数据支持。
03
「 数据驱动的智能补货建议」
传统消费品预测强调的是IBP（Integrated Business Planning）,重点在于平衡需求与产能，但作为源头的经销商进货Sell-in计划，往往比较粗放的采用让渠道上报的方式，而更准确的经销商进货/补货计划是利用数据改造优化价值链，帮助赋能经销商提升的的重要切入点。
常见的方法为基于ABC/XYZ产品分类和历史销量数据（如前三个月/前半年/去年）、当前安全库存阈值，并结合产品销量的季节系数、促销因子等因素，通过数据分析，为经销商提供智能补货建议，确保库存的及时补充和合理分布。
其中新品缺乏历史销售数据，需要采用组合策略来应对不确定性，包括铺货期和对标产品参照，往往以前三个月的新品数据将形成后续预测的基准模型。
相对于传统的预测算法，机器学习和人工智能在需求预测的场景中，较为落地的改进为基于强化学习模型，在缺货损失（客户流失风险）和库存持有成本之间寻找最优解。
