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安踏在DTC(Direct-to-Consumer，直面消費者)之后收回更多門店，渠道商品越多，對商品運營能力的挑戰(zhàn)和需求越高，全國一盤貨需要高效運營。原來的期貨模式應變不足，需要不斷提高的快反生意占比。此前期貨占比97%，從期貨訂貨到上市有半年時間，如果市場發(fā)生變化，則容易產(chǎn)生庫存風險，或者錯失生意機會。
快反不快是因為缺機制、全手工、無系統(tǒng)，憑經(jīng)驗識別生意機會，對人的依賴大，從客戶到工廠，涉及的業(yè)務(wù)多，協(xié)同層級多，效率慢，快反交付周期60天，甚至70天。
安踏希望通過項目建設(shè)，建立未來高效商品運營模式的流程和系統(tǒng)平臺，高質(zhì)量保證快反業(yè)務(wù)增長，推動安踏品牌貨品效益全面提升。 具體分為幾個目標：
1.控庫存、降風險: 通過歷史銷售數(shù)據(jù)和算法模型，預測未來銷售情況，從訂貨下單開始控制渠道庫存，降低渠道積壓風險。
2. 提效率、抓機會: 通過一體化協(xié)同平臺，從客戶下單到品牌內(nèi)部協(xié)同，以及工廠交期反饋等，數(shù)據(jù)透明、信息一致，提升下單效率、決策效率，縮短快反整體交付周期，快速響應市場需求，讓商品更快上架銷售，以抓住更多生意機會。
3. 識爆款、促增量: 通過歷史銷售數(shù)據(jù)和算法模型，及時識別暢銷款、計算缺口量，促進增量生意的達成。
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項目使用技術(shù)棧包括Phython、PostgreSQL、GreenPlum、Nginx、Redis、Kafka，基于容器化快速部署。安踏與杭州覽眾數(shù)據(jù)公司基于海量數(shù)據(jù)+算法+機器學習模型共創(chuàng)開發(fā)系統(tǒng)，使用了基于MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫Greenplum來構(gòu)建高可用、高性能、高擴展性的數(shù)倉；
在數(shù)倉基礎(chǔ)上利用統(tǒng)計學、離散數(shù)學、機器學習（比如線性回歸、KNN、k-means）等來構(gòu)建算法模型，通過算法模型+數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)提供生意預測以及決策依據(jù)。 同時系統(tǒng)是基于云原生環(huán)境開發(fā)構(gòu)建、部署以及運行，利用云計算的優(yōu)勢讓系統(tǒng)具備彈性伸縮、可擴展性、靈活性以及持續(xù)交付的能力。同時，通過云安全防護措施，保障了系統(tǒng)的安全性和可靠性。
項目從訂貨下單開始就通過數(shù)據(jù)分析、算法模型計算，進行精準控貨切單；從商品試銷開始，就進行商品爆暢款預測，識別生意機會；各層級客戶在系統(tǒng)上進行快反下單，打通到供應鏈、工廠，實現(xiàn)快速復期，快反下單決策。
供應鏈縮短交付周期，商品能在衰退期前到店銷售，捉住了生意機會，提高了商品的銷售貢獻率。 項目上線后，現(xiàn)貨快反占比提升到12%，快反交付周期縮短30%，現(xiàn)貨商品銷售貢獻率提升6%。 同時，在爆暢款的識別有效性上，系統(tǒng)推薦的款比人工手工圈款在售罄率高出5%以上。
生意識別準確率達91.67%，識別款售罄率在同波段內(nèi)持續(xù)跑贏。項目率先在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)從客戶到供應商的一體化協(xié)同，率先在線下渠道應用數(shù)據(jù)分析、爆暢款識別，其算法模型在行業(yè)對標中處于領(lǐng)先。
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如果能補充基于模型的歷史數(shù)據(jù)分析過程，以及模型的迭代優(yōu)化，會使這個項目有很好的呈現(xiàn)
無關(guān)痛癢的技術(shù)名詞堆砌，缺乏核心問題定義與思路分析，對其他客戶無借鑒意義
全國一盤貨其實是個亮點，希望能有更詳細的信息
空庫存 提效率 識爆款
零售場景優(yōu)化 縮短周期