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*本文源自《人人都离不开的算法——图解算法应用》
和姐妹一起逛街时，你是否有过这样的经历：在一家店里好不容易看见一件心仪的衣服想要收入囊中，结果不是没有合适的尺码，就是没有喜欢的颜色了，只好扫兴而归......
其实，店铺和品牌商家也很无奈。在服装零售领域，店铺必须对货品的供应程度有极高的灵敏度，才能满足顾客的需求。一般来说，货品依赖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，就很可能导致门店货码不全而仓库大量积压这一矛盾性问题。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。
不同地区的消费偏好和尺码需求会有所区别，传统的收集方法往往依赖商家自身的经验，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，会有一定的偏差。
而如今，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，不同特征进行组合，即可构建出多种“消费者标签”，进而形成精准的会员画像。
其次，智能匹配渠道，让货品更符合当地消费者的需求。
传统的零售模式一般根据商家自身的经验和最近的货品售卖情况确认进货风格和数量，耗时较长，精确性较差。
但算法加持的智慧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”的学生，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。
在传统零售行业中，产品卖出去后才能知道具体的销量情况，然后再进行货品的补充调节，不但时间周期长，还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，从而浪费财力和精力。
算法加持的智慧零售系统可以根据数据特征搭建一整套的预测模型，小到预测每一阶段不同款型、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、营销促活等商品洞察和运营动作。
举个例子，如果某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时间补货。
算法加持的智慧零售系统，既有利于商家洞察消费者的购买行为，以更加便捷、高效的方式提供个性化的商品，也有利于消费者获得更加愉快的购物体验。
在智慧零售时代，各类零售企业与品牌商应不断探索零售行业的智能零售模式，对自身体系分层次地进行审视与精确优化，由内而外实现质的蜕变。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。
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