近日，良品铺子自主研发的“门店动态补货决策数据集”入选武汉市第二批高质量数据集应用典型案例。该数据系统的成功应用，成为了良品铺子提升运营效率的利器之一，使其在市场竞争中能够不断提质提效。
在传统的采购决策模式下，人工测算占据主导地位，滞后性难以避免。以往，完成一次采购决策往往需要3天时间，这在快速变化的市场环境中，容易导致商品缺货或滞销，给企业带来损失。而“门店动态补货决策数据集”的应用，将采购决策时间从3天大幅压缩至0.9天，紧急补货响应速度也提升了70%，确保了商品的及时、精准供应。
这一数据系统24小时实时监测库存周转率，通过综合分析销售数据、季节趋势、促销活动、天气变化及门店特性等多维度因素，可精准预测未来7-30天各SKU的需求量，并将误差率控制在5%以内。基于精准的预测，系统会自动调整库存策略，使得滞销商品库存占比从15%降至8%，过期损耗减少40%，畅销品占比提升70%，库存结构得到显著优化。
通过构建“智能预测-精准执行-动态监控-风险预警”的全链路闭环体系，良品铺子在运营成本控制上取得了显著成效，为零食行业提供了成长范式。
