数据驱动的需求预测
通过大数据分析历史销售数据，建立季节性波动模型。建议采用以下步骤：
- 收集至少12个月的完整销售数据
- 标注特殊营销节点（如618、双11）
- 建立机器学习预测模型
动态促销策略
构建实时库存响应机制，当商品滞销时自动触发：
- 阶梯式满减优惠
- 限时闪购活动
- 关联商品组合销售
智能补货系统
基于供应链响应时间设置安全库存阈值，关键参数包括：
| 商品类别 | 周转天数 | 最低库存 |
|---|---|---|
| 快消品 | 7天 | 200件 |
| 耐用品 | 30天 | 50件 |
仓储布局优化
采用ABC分类法管理库存：
- A类（高频商品）：存放于拣货区前端
- B类（中频商品）：按品类分区存放
- C类（滞销商品）：集中存放并设置清仓标识
用户分层营销
基于用户行为数据构建精准推送体系：
- 建立RFM用户价值模型
- 设置自动化的EDM营销触发规则
- 设计会员专属清仓通道
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