商品计划系统PoC应该看哪些指标？

PoC先证明“能闭环”，再讨论规模化收益

商品计划系统的概念验证（PoC，Proof of Concept）不应只看模型误差或演示效果。它要验证的是：在一个明确场景中，数据是否够用，建议是否受约束、可被业务理解，动作是否能执行，以及结果是否能被公平复盘。先选一个商品角色、店群和销售窗口相对清晰的场景，避免把所有品类混成平均分。

第一层：输入是否可信

检查销售、库存、在途、门店、尺码、价格与促销数据的覆盖率、更新时间和口径一致性。销售需明确净销售的退货、取消单处理方式；库存需区分未承诺可售库存与锁定、订单等状态；在途需有到货日，才能判断是否能在窗口内成为有效供给。输入不完整时，PoC应明确哪些建议不能做，而非用默认值掩盖问题。

第二层：建议是否可审核、可执行

抽样查看每条建议是否说清商品、门店或渠道、风险、建议数量或处理优先级、最晚处理时间、数据依据和约束条件。对于补货或调拨，尤其要核对库存位置、销售窗口、调拨时效、渠道权限及调出方是否会产生新缺货。若涉及最小起订量（MOQ，Minimum Order Quantity），应由品牌提供并人工核实该约束，而不是默认系统已具备该能力。

第三层：结果怎样比较才公平？

将采纳建议的试点组与可比对照组对比，并同时记录被拒绝或被修改的建议。可观察缺货改善、窗口内净销售贡献、库存风险、人工处理时长和建议采纳后结果，但不能把自然增长、价格促销、渠道转移或已在其他收益项中计算的部分重复归因。预测场景可观察偏差和WMAPE，不宜把单一误差机械称为“准确率”。

PoC结束应留下什么？

一份合格结论应说明适用场景、数据缺口、规则版本、人工审核方式、未解决约束和下一阶段边界。第七在线可在项目配置下辅助形成建议与复盘证据；是否进入扩展，应由商品、供应链和业务负责人共同判断。建议先把一轮PoC的拒绝原因也纳入评估，它往往比漂亮的平均指标更有价值。

常见问题

1. 问：PoC一定要证明投资回报率吗？

答：应估算价值路径，但短周期PoC更应先证明建议可用、可执行、可复盘，避免过早承诺全量收益。

2. 问：PoC样本越大越好吗？

答：不一定。先保证样本边界清晰、经营条件可比，再逐步扩大。