在“剁手”买买买时，作为顾客的你是否经历过这样的情形：在一家服装店里看见了好看的衣服想要收入囊中，却被导购告知没有合适的尺码了，只好扫兴而归？

  其实，品牌商家也很无奈。在服装零售领域，每家店对于货品的供应程度需要较高的弹性和灵敏度，才能满足顾客的需求。一般来说，货品依赖于零售环节中专业人员对其进行铺货和调拨，如果铺货不精准、调拨不及时，就很可能带来门店和仓库的断码与库存问题。一方面，有些门店里出现断码、缺货的情况，另一方面，服装仓库中积压着大量库存，企业没办法处理过剩的商品，大大影响盈利。

  因为传统的人工没有办法做到对门店完全掌握并且精准铺货营销，所以在智能化时代，需要依靠算法帮助商家解决这个困扰，实现“智慧零售”。那么，算法是如何解决这令人头疼的断码与库存问题的呢？

  首先，要对各个地方的消费者进行数据收集。

  以往：每个地方的消费偏好和尺码需求都有所区别，传统的收集方法往往依赖于商家自身的经验，会有一定的偏差，如店长日常的缺码反馈、同期的尺码售卖比例、标准的一手码比例等。

  如今：算法可以通过门店的会员信息来进行数据收集和特征提取，将其分为不同的客群属性，包括性别、年龄、生日等人群自然属性，尺码偏好、颜色偏好等商品偏好属性，消费次数、最高单价等消费行为属性，及流失、忠诚、价值等RFM属性。在这几个属性下，各个特征进行组合构建出多种“消费者标签”，进而形成了会员画像。

  其次，智能渠道匹配，让货品更符合当地消费者需求。

  以往：传统的零售模式根据商家自身的经验，和最近货品的售卖情况进行进货，耗时较长，精确性较差。

  如今：算法加持的智能零售系统能够综合消费者画像、商圈气候、历史销量等数十个维度特征创建出一个算法模型，匹配服饰的主题风格、尺码、颜色等指标，细化到每个渠道、每家店铺，提供自动化、智能化的铺货。比如，住在北方走欧美风的模特和住在南方走森女风的高中生，其风格和尺码等偏好必然有所不同。

  最后，智能预测销量，动态调节库存。

  以往：在传统零售行业中，产品卖出去后才能知道其整体销量情况，从而进行货品的补充调节，这样既导致时间周期长，也无法实时预测未来的情况。可能好不容易进了货，却发现这款服饰已经不流行了，从而又浪费财力和精力。

  如今：算法加持的零售系统可以根据数据特征搭建一整套的预测模型，小到预测每一阶段每个款型、尺码的销量，大到预测单个渠道的总销量，实时输出结果。并以此为依据，进行快速地调补货、下单生产、营销促活等等商品洞察和运营动作。举个例子，当商家门店的某款服装每天都有一定的客流量且不断增长，算法立刻就能收到风声，将其销售量放进自己的模型中，再配合季节、节日及其他因素，预测出这款服装的销量在未来是否依旧为上升趋势，从而告诉商家是否需要抓紧补货。

  算法加持的智慧零售系统，既有利于商家有效洞察消费者行为，并且以一种更加便捷高效的方式为消费者提供符合需求的商品，也有利于消费者获得更加愉快的购物体验。

  在智慧零售的时代，各类零售企业与品牌商应通过不断探索零售行业的智能零售模式，对自身体系进行分层次地审视与精确优化，从而为了适应新时代由内而外地实现质的蜕变。未来，零售领域将会突破传统销售场景与交互模式，设计场景化、圈层化的终端体系，包括线下体验场景的全面升级，线上线下渠道的融合，从而满足客户对时效与体验的综合需求。