奇易科技行业方案 / 电商数据中台返回方案总览
可信数据资产 × AI 经营优化

让可信经营数据
驱动AI经营闭环

打通平台、投流、ERP、库存、结算与财务数据，统一经营对象和指标口径，让AI能够识别问题、归因分析、生成策略、推动执行并沉淀经验。

查看电商方案演示
AI经营诊断示例
演示数据
老板提问为什么本月GMV增长了，整体利润率反而下降？
✓ 定位抖音A店✓ 发现SKU-102✓ 关联退款与投流
AI诊断：利润下降集中在SKU-102，投流费用率与退款率同步上升，抵消销售增长贡献。
核查低效计划分析退款原因7天后复核净利润
示例用于展示分析过程，实际结论以企业授权数据和确认口径为准。
适用企业多平台、多店铺经营

同时管理店铺、投流、库存、结算与财务数据。

核心问题数据断裂，决策滞后

对象对不上、口径算不清、问题难以快速归因。

可信底座统一经营数据资产

统一店铺、商品、订单、投流、库存和利润规则。

AI带来的变化从看报表到经营闭环

主动发现问题、解释原因、生成建议并跟踪复盘。

首期验证先跑通一个高价值场景

从利润、投流或库存问题开始验证最小闭环。

Current Challenges

数据链路断裂，AI无法真正落地

电商企业不是没有数据，而是数据取不到、对象对不上、指标算不清、结果无法回到经营动作。

多源数据分散

平台后台、投流系统、ERP、WMS、财务和手工表相互割裂。

经营对象不统一

商品、店铺、主体、账号和费用在不同系统中无法稳定关联。

经营口径不一致

运营、财务和管理层看到不同的销售、ROI与利润结果。

AI输出无法验证

缺少可信事实和统一指标时，AI只能生成无法用于决策的答案。

奇易核心判断

AI不是独立大脑，而是建立在电商可信数据资产之上的经营增强层。先让数据可追溯、可解释、可复核，再释放问数、归因、建议和复盘能力。

Overall Architecture

奇易AI驱动电商经营优化整体架构

以电商经营数据中台为可信底座，以AI经营赋能层为中枢，连接业务动作、效果验证和经验沉淀。

向上：可信数据加工为经营能力 向下：业务结果回流并校准规则
经营协同与价值落地
管理决策
目标 / 风险 / 资源
运营与投放
商品 / 内容 / 预算
供应链协同
补货 / 调拨 / 清仓
业财协同
收入 / 成本 / 利润
经营价值
增长 / 提效 / 降本
AI经营赋能层
识别经营问题
GMV / ROI / 库存 / 利润
归因经营波动
流量 / 转化 / 商品 / 费用
生成经营策略
投流 / 调价 / 补货 / 清仓
编排业务待办
负责人 / 时限 / 复核指标
沉淀经营经验
规则 / 模板 / AI Skills
电商经营数据中台
经营应用与AI服务
经营看板报告与预警指标查询服务AI可调用的数据与规则
经营专题模型
销售增长业绩 / 目标 / 转化
投放效率ROI / ACOS / 预算
商品经营爆品 / 新品 / 滞销
库存履约周转 / 缺货 / 库龄
利润洞察收入 / 成本 / 费用
客户服务售后 / 评价 / 复购
可信基础资产
维度主题库平台 / 店铺 / 商品 / SKU
事实明细表订单 / 退款 / 投流 / 库存
规则口径层ROI / 利润 / 分摊 / 归因
主数据映射主体 / 账号 / 仓库 / 费用
数据质量缺失 / 重复 / 异常 / 版本
数据接入与治理
电商平台
订单 / 商品 / 结算
投流与内容
广告 / 直播 / 达人
企业系统
ERP / OMS / WMS
财务与费用
成本 / 费用 / 账单
接入治理
API / 文件 / 连接器 / RPA
经营闭环回流业务动作结果采集效果验证规则更新Skills迭代
Trusted Data Foundation

电商可信数据底座：从原始数据到可复用经营资产

不是简单汇总多平台报表，而是通过分层建模、统一主数据、指标口径和质量规则，把交易、投流、库存、财务与服务数据加工成AI可持续调用的经营事实。

多源数据接入
电商平台
投放与内容
ERP / OMS / WMS
财务与费用
行业与竞品
人工补充数据
采集通道与ODS落地
API接入
RPA自动采集
数据库直连
Excel / 文件导入
任务与频率管理
失败重试 / 历史补采
ODS原始数据层
交易域
投流域
商品域
库存域
物流域
财务域
客服内容域
DIM维度 + DWD事实明细
平台 / 店铺 / 商品
主体 / 账号 / 仓库
订单与退款事实
投流与内容事实
库存与物流事实
账单与售后事实
可信数据底座，是AI经营可信输出的前提

每一个AI结论都能从经营专题返回统一口径，再下钻到事实明细、原始批次和数据来源，做到来源可追溯、对象可关联、口径一致、结果可复核。

AI结论指标口径事实明细原始数据

数据资产库：经营资产沉淀与复用

将原始数据清洗、建模后的经营资产以结构化方式沉淀为数据指标、维度和标签，支持看板、问数和报告的直接调用与自由组装。

Composable Apps

基于可信底座自由组合的电商经营应用

可信数据底座建成后，企业不需要为每个新场景重复建设数据链路，而是基于统一数据、统一口径和经营专题，快速组合出经营应用。

AI经营输出
DWS经营专题层
经营聚合层
统一规则与指标口径层
通用数据底座
看板
问数
智能报告
预警
待办
复盘
销售增长
投流效率
商品经营
业财利润
供应链库存
店铺
商品
平台
投流
库存
利润
活动复盘
GMV
退款
ROI
利润
库存周转
预警阈值
原始数据沉淀
经营对象统一
经营事实明细
AI利润质量分析报告
业财利润专题
店铺/商品利润视图
利润口径 + 费用分摊
订单事实 + 退款事实 + 投流事实 + 费用事实
AI经营闭环

基于可信数据底座生成的每一个电商经营应用，都不是一张静态报表，而是围绕"发现问题—定位原因—生成建议—推动执行—复盘沉淀"的经营闭环运行。

01

识别经营问题

从GMV、ROI、库存和利润指标中发现异常与目标差距。

02

归因经营波动

从流量、转化、商品、投流、库存和退款逐层定位。

03

生成经营策略

形成投放、调价、补货、清仓及服务优化建议。

04

编排业务待办

关联负责人、执行时限、业务动作和复核指标。

05

沉淀经营经验

将有效规则、模板和方法沉淀为企业AI Skills。

Core Scenarios

四大场景，看见AI如何改变经营动作

不是增加四张看板，而是让每个场景都沿着“发现问题—理解原因—推动动作—验证结果”持续运行。

经营问题可信数据AI分析业务动作效果复盘
市场洞察与机会定位AI机会雷达看清行业变化，找到增长机会，减少上新、定价、投放和内容方向的经验判断。
机会识别模型外部市场竞争表现自身能力机会优先级
行业趋势交易指数 · 增长幅度
搜索与收藏热度
品类结构品类规模 · 增速
价格带 · 新品占比
竞品竞店销售排名 · 流量来源
转化与热销商品
内容种草直播热度 · 达人矩阵
内容标签与互动率
看板接入：市场机会看板事实数据入口 · 同步刷新
市场大盘分析看板
从看板事实到AI机会助手

看板负责沉淀经营事实，AI助手基于看板数据自动生成报告，并支持继续追问、推演策略和转化经营动作。

机会助手
📊 市场机会洞察报告已生成

基于魔镜行业大盘数据（2022.01–2023.06），对你关注的 7 个三级类目做了机会扫描。

结论：睡裙单价高、市场规模稳定，是当前最值得优先验证的机会；精油是被低估的走量黑马；吊带建议守住基本盘，增长模式脆弱。

基于 魔镜行业大盘品类选品策略等 4 张表
用户
睡裙市场看起来不错，具体怎么切入？
机会助手
建议从 100–150 元价格带切入，避开低端竞争。优先选 3–5 款 SKU 在 Q3 完成首批上架。睡裙的客单利润是吊带的近 4 倍，同样的获客成本，回报高得多。
下一步我可以继续帮你：
用户
吊带品类现在要放弃吗？
机会助手
不建议放弃。它占你当前销售额一半，是基本盘。但不能再加资源了——守住 35 元基本盘的同时，测试 50–80 元高客单子系列，降低对走量的依赖。等冬季备货时再做品类结构升级。
下一步我可以继续帮你：
用户
精油提价会不会影响销量？
机会助手
4,565 件的走量基础已经跑通了，说明需求不是问题。先推 2–3 款 100–150 元 SKU 测市场反应——如果转化率不降 30% 以上，就全面提价。这是当前 ROI 最高的增量动作。
下一步我可以继续帮你：
本报告由市场机会助手自动生成 · 数据截至 2026-06-30 · 引用 4 张数据表 + 2 篇知识
L1整体经营概况

基于魔镜行业大盘数据（2022.01–2023.06），对你关注的 7 个三级类目做了机会扫描，关键数字如下：

结论：睡裙单价高、市场规模稳定，是当前最值得优先验证的机会；吊带虽有销量基础，但增长承压，建议守住基本盘；短袜/中筒袜暂不追加投入。

引用 魔镜行业大盘收入明细表
L2子市场格局
品类销售额均价结论
睡裙40.94 万134 元🟢 优先进入
精油34.54 万76 元🟢 快速放量
吊带/T恤82.63 万35 元🟡 守住基本盘
短袜/中筒袜8.24 万24 元🔴 不追加
一句话：睡裙用 3,046 件卖出 40.94 万（件均 134 元），吊带用 11,913 件才卖出 82.63 万（件均 35 元）。前者是靠产品价值赚钱，后者是靠走量续命。精油处于中间地带——走量第四、均价比吊带高一倍，是当前被低估的品类。
引用 魔镜行业大盘品类选品策略
L3吊带/T恤 · 最大基本盘但增长告急
问题数据严重程度
季节依赖过重11 月峰值 7.21 万 vs 4 月谷底 0.97 万——波幅 7.4 倍🔴 致命
同比正在恶化2023 年 1–3 月连续三个月同比为负（-27.8% / -24.1% / -14.1%），5 月出现断崖🔴 严重
大促依赖涨价11 月均价 71 元 vs 平日 17–35 元——旺季增长靠高客单 SKU 拉升，而非用户基数扩大🟡 隐患
痛点：这个品类占当前销售额一半，但增长模式脆弱——旺季一过立刻跌回谷底，如果不改变品类对季节和大促的双重依赖，天花板已经看得见。
引用 销售明细表品类趋势分析
L4睡裙 · 最值得全力押注
指标数值行业对标
均价134 元远超其余 6 个类目均值（约 49 元），溢价空间充足
同比增速+11.14%7 个类目中最高
销售额效率134 元/件卖 1 件睡裙 ≈ 卖 3.8 件吊带 ≈ 卖 5.2 件短袜
为什么现在就该投：同样的获客成本下，睡裙的客单利润是吊带的近 4 倍。即便只拿到吊带品类 1/3 的流量，也能创造同等销售额。
引用 魔镜行业大盘价格带分析
L5精油 · 被低估的走量黑马
对比维度精油睡裙差距
销量4,565 件3,046 件精油多 50%
销售额34.54 万40.94 万精油反而少 16%
均价76 元134 元睡裙高 76%
机会：销量已经跑通。如果能切入 100–150 元的中端价格带（睡裙之下、低端精油之上），这是一个几乎没有直接竞品的空白地带。
引用 销售明细表价格带分析
行动下一步行动清单
P0立即启动睡裙选品和供应链——目标 Q3 内完成首批 3–5 款 SKU 上架。
P0吊带品类止损——分析下跌原因，测试高客单子系列（50–80 元价格带）。
P1精油提价测试——推出 2–3 款 100–150 元 SKU 测试市场反应。
P19 月启动吊带冬季备货——重点提升高客单 SKU 在货盘中的占比。
P2袜类维持现状——不追加资源，把释放的人力和预算转到睡裙和精油。
引用 品类选品策略上新计划模板
业务动作重点品类上新方向价格策略内容主题投放优先级
作业模式升级
BEFORE
传统作业模式
  • 运营人工看行业报告、竞品榜单和平台后台
  • 靠经验判断哪个品类值得做
  • 新品方向依赖会议讨论和个人判断
  • 上新后才知道机会是否成立
→
AFTER
AI经营助手模式
  • AI持续汇总行业、竞品、内容和自身商品表现
  • 自动识别机会品类、价格带和竞品打法
  • 生成市场机会洞察报告和新品方向建议
  • 将机会清单转为选品、定价、内容和投放测试计划
AI将市场看板中的趋势、竞品和价格带信号，自动转化为可验证、可分派、可复盘的机会清单，让上新、定价、内容和投放不再只靠经验判断。
营收运营优化增长瓶颈诊断围绕流量、转化、客单、商品、投流和售后，定位 GMV 下滑发生在哪个环节。
GMV拆解流量转化率客单价退款影响增长瓶颈
流量访客 · 曝光
点击 · 渠道
转化加购 · 下单
支付 · 响应
客单价格带 · 连带率
活动折扣
商品爆品 · 新品
滞销 · 库存
投流花费 · ROI
ACOS · CPA
售后退款率 · 差评率
退款原因
看板接入：全平台运营总览事实数据入口 · 同步刷新
全平台运营总览看板
从看板事实到AI运营助手

看板负责沉淀经营事实，AI助手基于看板数据自动生成报告，并支持继续追问、推演策略和转化经营动作。

运营助手
📊 3月营收运营诊断报告已生成

基于 6 平台经营数据，3 月营收 1,478.1 万、环比 +6.3%，但增长结构有隐患。

结论：淘系独扛 99.5% 增量，快手 -36.6% 严重失血；客单价连跌至 55 元、退款率突破 10%；短视频投放 2.2 万零产出立即停掉。

引用 店铺业绩事实表推广花费明细等 4 张表
用户
快手失血 36.6%，严重程度有多大？
运营助手
P0 级。3 月自然流量从 82 万骤降至 31 万（-62%），直接导致 GMV 从 88.8 万跌到 56.3 万。店铺 d112 贡献 60% 快手 GMV，其核心直播间场均观看从 2,400 人跌至 780 人——直播间停留时长从 94 秒降至 38 秒，已被算法判定内容质量下降自动限流。按当前速率，4 月可能跌破 40 万，平台价值将归零。
下一步我可以继续帮你：
用户
自然流量断崖的原因是什么？哪几个因素导致的？
运营助手
三条归因：
① 算法权重调整：快手 3 月调整鞋类推荐权重，你的商品标签匹配度从 87% 降至 62%，系统不再推流——这解释了大盘自然流量的断崖。
② 竞品集中放量：“卓越鞋业”3 月集中投放信息流 38 万，用 49-69 元低价款直接覆盖了你的 TOP3 爆款（均价 89 元），抢走了核心价格带的流量。
③ 内容得分崩盘：你的直播间内容得分从 4.2 降到 3.1——停留时长 94→38 秒、互动率下降 60%，被算法判定低质内容自动限流。这是三方叠加的结果，不是单一原因。
下一步我可以继续帮你：
用户
怎么恢复？需要多少预算和周期？
运营助手
三步走，预计 4 周恢复到 65 万+：
① 标签优化（3 天内）：更新商品和店铺标签匹配快手新权重，历史数据推算匹配度可回到 80%+，自然流量恢复 60% 以上。
② 内容重启（1 周内）：直播加入“对比实测”环节（如 VS 竞品鞋底耐磨度），目标停留时长回到 60 秒、内容得分回 3.8+，解除算法限流。
③ 投放对冲（持续）：恢复信息流预算到 2 月水平（约 12 万/月），用 69-99 元引流款先拉回自然流量权重。预计 ROI 回到 2.0+，4 周内 GMV 恢复到 65 万以上。
下一步我可以继续帮你：
本报告由营收运营助手自动生成 · 数据截至 2026-03-31 · 引用 4 张数据表 + 2 篇知识
L1整体经营概况

基于 6 平台经营数据，3 月营收 1,478.1 万、环比 +6.3%，但增长结构有隐患。

结论：3 月净销 1,478.1 万、环比 +6.3%，但淘系独扛 99.5% 增量，快手 -36.6% 严重失血；客单价连跌至 55 元、退款率突破 10%；短视频投放 2.2 万零产出立即停掉。

引用 店铺业绩事实表推广花费明细
L2关键指标
关键指标本期环比解读
净销售额1,478.1 万+6.3%增长 87.4 万，但目标达成率仅 52.3%
推广花费418.5 万-18.1%砍投放但 GMV 反涨
客单价55 元-0.8%连跌拖累 GMV 约 21.8 万
推广 ROI2.46-0.8%投放效率下降
退款率10.46%+0.49pp已破 10%
引用 店铺业绩事实表推广花费明细
L3GMV 归因
驱动因子变化对 GMV 影响判定
访客数（流量）+7.2%+99.5 万🟢 核心引擎
转化率+0.06pp+9.7 万🟢 持平微升
客单价-0.8%-21.8 万🔴 持续拖累
流量驱动了 113.9% 的增长，但客单价吞噬了 24.9%。花了更多流量获取成本，每单收的钱反而更少了。
引用 店铺业绩事实表
L4增长来源定位
平台本期环比判定
淘系837.5 万+11.6%🟢 绝对主力
拼多多239.6 万+8.8%🟢 稳定增长
抖音311.7 万+4.0%🟡 增速放缓
快手56.3 万-36.6%🔴 严重失血
引用 店铺业绩事实表流量来源事实表
L5投放渠道效率
渠道花费ROI判定
关键词247.1 万2.44🟢 主渠道
场景推广36.4 万3.17🟢 效高
人群推广31.6 万1.74🟡 偏低
短视频2.2 万0.00🔴 零产出
引用 推广花费明细
L6风险预警
风险严重度数据如果不处理
快手失血🔴 P088.8 万 → 56.3 万下月可能跌破 40 万
投放依赖🔴 P0推广成交占比 69.6%预算一砍 GMV 就塌
淘系单点依赖🟡 P1店铺 d59 占 GMV 56%降权/封号直接腰斩
客单价下滑🟡 P155 元，连续两月下降品牌价值被消耗
引用 店铺业绩事实表
行动下一步行动清单
P0本周内：快手专项诊断——48 小时内排查流量源、转化漏斗、竞品动态。
P0立即：停掉短视频投放——2.2 万零产出，预算转投场景推广或淘系关键词。
P1打破淘系单点依赖——Q2 在拼多多/抖音复制 1-2 个千万级店铺。
P1客单价专项——设最低 8 折底线，测试 80-120 元引流款。
引用 店铺业绩事实表推广花费明细
闭环动作调流量调转化调商品调价格调投流控退款
作业模式升级
BEFORE
传统作业模式
  • 每天人工看平台后台和经营看板
  • GMV下降后再手工拆流量、转化、客单和退款
  • 多人开会判断原因，处理优先级不清
  • 执行后缺少持续复盘
→
AFTER
AI经营助手模式
  • AI自动识别GMV、净销、退款、ROI等异常
  • 自动下钻平台、店铺、商品、渠道定位瓶颈
  • 生成营收诊断报告、恢复计划和负责人待办
  • 持续跟踪GMV恢复、流量变化和ROI改善
AI将营收看板中的异常波动自动转化为原因解释、优化建议和复盘动作，让运营团队从"看数据"升级为"按诊断结果持续调经营"。
业财一体与利润优化可信利润经营不只看 GMV，打通收入、成本、费用和退款，形成可追溯、可复核的利润口径。
可信利润口径确认收入商品成本平台/广告/物流费用退款影响真实利润
收入交易订单 · 支付
收货 · 结算
成本费用商品 · 采购 · 物流
平台扣费 · 广告
退款影响退款金额 · 原因
退款冲减
核算对象店铺 · 商品 · 订单
平台 · 经营主体
看板接入：商品利润看板事实数据入口 · 同步刷新
商品利润看板
从看板事实到AI利润助手

看板负责沉淀经营事实，AI助手基于看板数据自动生成报告，并支持继续追问、推演策略和转化经营动作。

利润助手
📊 8月商品利润诊断报告已生成

基于 ERP 利润中心 + 各平台结算数据，8 月 534.2 万销售、利润 149.4 万（28%），但三大侵蚀吞掉 384.8 万。

结论：产品成本（248 万/46.4%）是最大侵蚀项；步凡白牌 134.3 万销售仅剩 2.8 万利润，三项指标全线超标。优先平移爆款 SKU、设抖音推广费上限、淘汰步凡低效 SKU。

引用 ERP 利润中心结算单等 3 张表
用户
步凡白牌 134.3 万销售只剩 2.8 万，具体被什么侵蚀了？
利润助手
三项全高，叠加吞噬。成本率 50.9%（比迈步高 6.7pp）→ 吃掉 68.4 万；费率 22.2%（迈步的 2 倍）→ 吃掉 29.8 万；退款率 24.8% → 吃掉 33.3 万。三项合计侵蚀 131.5 万，134.3 万销售只剩 2.8 万。单改退款一项、或者单砍费用都不够——必须三线同时治理。
下一步我可以继续帮你：
用户
成本率为什么比迈步高 6.7 个点？采购有问题？
利润助手
不是采购问题，是 SKU 结构问题。步凡 112 款中 78 款是 49-99 元低价基础款，成本弹性极小、成本率天然 50%+。迈步主力卖 300-500 元专业跑鞋，同一产线、同一采购价，但定价策略不同——迈步的低成本率是靠高客单价撑出来的。步凡要在拼多多走量，只能用低价款去冲，但低价款成本率就是降不下来。要改的不是采购价，是 SKU 结构：把迈步在京东天猫上成本率 <44% 的爆款平移到步凡拼多多店。
下一步我可以继续帮你：
用户
怎么调整步凡？具体步骤和预期效果？
利润助手
三步走，预期月度利润增量 5-8 万：
① 立即止损：下架退款率 >35% 的 9 款，月均止损 8 万退款损失。
② Q4 砍 SKU：从 112 款缩减到 40 款，只保留三线达标款（成本率 <48%、费率 <18%、退款率 <15%）。
③ 爆款平移：把迈步 AirRun 3.0、CrossTrain X1 等京东天猫爆款直接上架步凡拼多多店，替代 49-99 元低价基础款。预期成本率降 4-5pp、SKU 利润率从 2% 提升至 8%+。
下一步我可以继续帮你：
本报告由业财利润助手自动生成 · 数据截至 2026-08-31 · 引用 3 张数据表 + 2 篇知识
L1整体概览
指标数值占销售比
销售金额534.2 万100%
产品成本248.0 万46.4%
平台费用80.9 万15.1%
退款金额55.9 万10.5%
实际利润149.4 万28.0%
引用 ERP 利润中心
L2三大侵蚀因素

因素一：产品成本——吃掉 248 万

品类/品牌线京东拼多多抖音
运动鞋（迈步）43%49%48%
凉鞋（步凡）44%50%52%
同品牌线在不同平台成本率差 3-6pp——拼多多和抖音主推低价 SKU，成本弹性小。改 SKU 结构比压采购价更有效。

因素二：平台费用——吃掉 80.9 万。抖音费率 28%（推广占 86%），京东仅 10%。拼多多/抖音几乎无自然流量，全靠投放驱动。

因素三：退款——吃掉 55.9 万。集中在拼多多（24.3 万）+ 抖音（19.8 万），运动鞋退款率抖音 28.5%、凉鞋 26-30%。

引用 ERP 利润中心各平台结算单
L3品牌线维度
品牌线销售成本率费率退款率利润
自有 迈步183.544.2%10.8%0.6%+78.2
代理 舒履等216.445.7%16.4%8.2%+42.5
白牌 步凡等134.350.9%22.2%24.8%+2.8
步凡三项全高叠加，134.3 万销售仅剩 2.8 万利润。单改一项远远不够。
引用 ERP 利润中心
行动下一步行动清单
P0成本：平移京东天猫爆款到拼多多——替代成本率 >49% 基础款。预期降 3-4pp，释放 3-4 万/月。
P0费用：抖音推广费设上限 10 万/月——考核自然流量占比 >15%。
P1退款：抖音补充尺码实测 + 跨平台预警——尺码相关退款占 60%。
P1品类：逐步淘汰步凡——先下架退款率 >35% 的 9 款，Q4 砍到 40 款。
引用 ERP 利润中心退款原因统计
统一规则收入确认费用分摊平台扣费主体映射明细追溯
作业模式升级
BEFORE
传统作业模式
  • 月末财务出数后才看到利润全貌
  • 手工从多个平台后台导出对账
  • 费用、退款、投流和商品成本难以快速归因
  • 利润数据与业务运营脱节
→
AFTER
AI经营助手模式
  • AI自动拉通收入、成本、费用和退款
  • 自动定位利润侵蚀最大的品类、平台和品牌线
  • 生成利润诊断报告和止损建议
  • 转化为收入确认、费用分摊和利润口径的统一规则
AI把收入、成本、费用、退款和商品利润统一拉通，帮助企业从"看GMV增长"转向"看真实利润质量"，及时发现利润被哪里吃掉。
供应链协同需求驱动补货连接销售趋势、活动计划、库存、采购与履约，以预测驱动补货和库存协同。
供应链闭环需求预测计划补货库存履约复盘
销售预测销售趋势
活动与生命周期
计划制定活动日历
品类与供应周期
采购补货采购到货
供应商与补货量
库存监控库存快照
可售天数与库龄
履约反馈发货时效
异常件与履约
复盘优化销售结果
库存改善与补货
看板接入：库存总览事实数据入口 · 同步刷新
库存总览看板
从看板事实到AI库存助手

看板负责沉淀经营事实，AI助手基于看板数据自动生成报告，并支持继续追问、推演策略和转化经营动作。

库存助手
📊 8月库存健康度诊断报告已生成

基于 DWS_库存分类 + 库龄分析专题表，8 月 247 SKU / 382.5 万库存。

结论：整体库销比 3.36 在健康区间，但38 款呆滞 SKU 压仓 229.2 万，占全仓 60%。TOP5 积压 87.7 万，每月再亏 5-8 万；ABC 分类未滚动更新是系统性问题。

引用 DWS_库存分类库龄分析等 2 张表
用户
TOP5 积压 87.7 万，现在清仓折到什么程度能出？多久回收？
库存助手
分两档。过季/低端款走 3 折：B-502 平底凉鞋 37 万→回收 11 万，B-410 帆布鞋 15.9 万→回收 4.8 万，K-105 童鞋 8.6 万→回收 2.6 万。功能款走 5 折：AirRun 2.0 缓震跑鞋 17.5 万→回收 8.8 万，B-330 综训鞋 16 万→回收 6.4 万（走 4 折）。TOP5 预计回收 30-35 万，比继续损耗少亏 12-18 万。用拼多多限时秒杀+直播间甩卖，2 周出 70%，4 周清完。
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用户
ABC 改成近 3 月滚动后，具体哪些 SKU 变化最大？
库存助手
AirRun 2.0 降幅最大：累计 A 类（120 万历史销售额）→ 近 3 月滚到 C 类（月均仅 110 件）。另有 9 款"伪 A 类"同样问题——历史贡献高但当下已不动销，合计压仓 91.2 万。改成滚动 3 月后，这 10 款自动从"不降价、可补货"切换到"停止补货、折价清仓"，安全库存水位自动降到零。预计释放 30-40 万占用资金。
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用户
下次出 AirRun 4.0，怎么避免重蹈 2.0 覆辙？
库存助手
建三个联动机制：① 新款联动：新款上架 30 天后，同系列旧款安全库存水位自动下调 50%；② 触发清仓：旧款近 30 天日均销量 <5 件时自动触发清仓审批流（不等 180 天预警）；③ 采购拦截：旧款近 90 天销量低于预测 30% 时，采购系统自动禁止追加补货。AirRun 2.0 被替代时如果这三个规则在，那 500 件库存根本不会存在。
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本报告由供应链协同助手自动生成 · 数据截至 2026-08-31 · 引用 2 张数据表 + 2 篇知识
L1整体库存画像
指标数值健康基准
库存金额（成本价）382.5 万—
整体库销比3.362.5~4.0
动销率84.6%>85%
呆滞 SKU（>90天+月销<10）38 款<10%
其中：完全不动销19 款0%
一句话：38 款呆滞压仓 229.2 万，占全仓 60%——不是"卖得慢"，是已经停了。
引用 DWS_库存分类库龄分析
L2呆滞拆解

按品类：运动鞋 12 款/71.8 万（旧款替代）、休闲鞋 10 款/58.4 万（过量备货）、童鞋 8 款/53.6 万（换季断码）、凉鞋 5 款/35.7 万（过季不动）。

按根因：款式迭代 14 款/82.3 万 > 过量备货 10 款/53 万 > 断码 6 款/48.5 万 > 季节过季 8 款/45.4 万。

引用 DWS_库存分类
L3TOP5 + ABC 陷阱
商品呆滞金额库龄月销
凉鞋 B-50237.0 万155天1件
AirRun 2.017.5 万148天11件
综训鞋 B-33016.0 万150天1件
帆布鞋 B-41015.9 万155天1件
ABC 陷阱：17 款"A 类"基于累计历史，实际已滑入 B/C。AirRun 2.0 累计 120 万却近 3 月月均仅 110 件——ABC 应改近 3 月滚动。
引用 DWS_库存分类
L4贬值预估
库龄段贬值率库存金额贬值损失
91-150天10-15%144.5万14-22万
151-180天20-30%69.8万14-21万
>180天40-60%14.9万6-9万
引用 库龄分析
行动下一步行动清单
P0TOP5 立即折价清仓——87.7 万库存，凉鞋/帆布鞋 3 折、跑鞋 5 折，预计回收 30-40 万。
P0剩余 33 款停止补货和推广——不再往漏水桶里加水。
P1ABC 改近 3 月滚动——让系统知道 AirRun 2.0 已不是 A 类。
P1库龄预警前置——91 天黄/121 天橙/151 天红（当前 180 天）。
P1入库季节校验 + 新款联动旧款——新款上架旧款安全库存自动降 50%。
引用 DWS_库存分类库龄分析
闭环动作缺货预警补货建议调拨建议滞销识别清仓建议
作业模式升级
BEFORE
传统作业模式
  • 采购、运营、仓储各看各的数据
  • 缺货靠人工催，积压靠经验清
  • 补货量依赖历史销量和人工判断
  • 滞销、库龄、周转风险发现滞后
→
AFTER
AI经营助手模式
  • AI联动销售趋势、活动计划、库存快照和补货周期
  • 自动识别缺货风险、滞销积压和库龄异常
  • 生成补货、调拨、清仓和库存复盘建议
  • 将库存风险转为预警、待办和复盘指标
AI把销售趋势、库存快照、补货周期和库龄结构联动分析，提前发现缺货与积压风险，让供应链从被动响应变成主动补货、调拨和清货。
选择一个经营问题，先验证最小闭环

从现有数据出发，验证“发现问题—归因分析—策略建议—执行复盘”是否真正跑通。

Role Assistants

面向不同角色的AI经营助手

根据角色配置问题、报告、预警和工作流，经营结果保持同源同口径。

管理决策
老板问数助手业绩、利润、目标与风险
运营复盘助手日报、周报与活动复盘
业务优化
投流ROI助手低效计划与预算建议
商品运营助手爆品、潜力与滞销识别
经营保障
财务对账助手收入、费用与差异追溯
供应链助手缺货、滞销与补货建议
Implementation Roadmap

从数据接入到AI经营闭环上线

按数据源、口径、模型、应用、AI和复盘六个阶段推进，也可以根据客户优先级并行开展。

01

数据源确认

确认账号、权限、范围和历史周期。

02

采集任务配置

配置连接器、API、文件或RPA。

03

口径与主数据

统一商品、店铺、指标与规则。

04

经营专题建设

建设销售、利润和库存专题。

05

应用与Skills

配置问数、归因、报告和预警。

06

验证与迭代

业务验收、效果复盘和规则更新。

先搭建可信数据底座，再逐步释放经营应用与AI优化能力；也可以根据客户优先级并行开展。

先从一个高价值经营问题开始

盘点数据源、指标口径和优先场景，确定一期可运行、可验证的最小闭环。