近日，第七在线与East Gate Industries 达成合作，双方将围绕商品计划、订单采买、配补调及季中运营等核心业务环节展开AI驱动的商品管理升级，帮助集团提升多品牌、多渠道、多门店场景下的商品决策效率，实现从经验驱动向数据智能驱动转变。

 

关于East Gate Industries

East Gate Industries是巴基斯坦领先的综合性服饰集团之一，成立于1985年，总部位于拉合尔。经过近40年的发展，集团已经成长为一家覆盖品牌零售、纺织制造、产品研发、供应链管理及线上渠道运营的垂直一体化企业，集团整体营业规模超过百亿元人民币。

凭借完整的产业链能力，East Gate Industries实现了从产品设计、原材料开发、生产制造，到品牌运营、零售渠道和消费者服务的全流程管理。集团旗下拥有多个具有市场影响力的服饰品牌，业务覆盖女装、童装、男装及家居等多个领域，包括 Bareeze、Chinyere、Minnie Minors等品牌，形成了多品牌协同发展的业务体系。

随着集团业务规模不断扩大，多品牌、多品类、多门店运营带来的商品管理复杂度也持续提升。不同品牌拥有不同的消费群体，不同区域门店面对不同的消费者需求，如何更加精准地规划商品结构、优化库存配置，并提升终端消费者购买满足率，成为大型服饰集团持续提升经营效率的重要方向。

 

库存充足，尺码却断了

在此次合作中，East Gate Industries旗下童装品牌在商品经营过程中发现了一个典型问题。

该品牌年营业规模超过3亿元，在持续增长过程中，品牌发现部分销售机会正在因为断货断码不断流失。通过经营数据分析发现，由于消费者无法购买到合适尺码，每年约有5800万元的潜在销售机会受到影响。

进一步分析库存结构后发现，品牌整体库存从尺码维度来看基本匹配，并不存在明显的尺码库存不足问题。但当库存深入到门店销售场景后，问题开始显现：部分门店核心商品断码率达到25%-30%。

这意味着，影响销售的关键，已经从“库存够不够”转向“库存是否放在了正确的位置”。

传统商品管理模式通常基于区域、渠道或者整体销售表现制定尺码配比策略，但对于童装等强尺码属性品类而言，不同门店覆盖的消费群体、年龄结构、销售速度存在明显差异。同一款商品，在不同门店所需要的尺码结构并不相同。

缺少门店层级的尺码规划能力，使得部分热门尺码快速售罄，而其他尺码仍然占用库存资源，最终造成“库存存在，但消费者无法购买”的经营困境。

 

用AI做到门店级尺码决策

针对大型服饰集团在商品规划和库存运营中的复杂需求，第七在线结合26年鞋服零售商品管理经验，为East Gate Industries提供覆盖季前计划与季中运营的AI商品决策解决方案。

在季前商品计划阶段，第七在线通过AI需求分析、商品计划及订单采买计划能力，帮助品牌提升新品订货结构的准确性。传统订货通常关注整体销量预测，而第七在线进一步结合历史销售数据、门店特征、消费者结构及商品属性，通过AI算法分析不同门店对于不同品类、不同尺码的潜在需求，将计划颗粒度深入到门店、品类及尺码层级。通过AI驱动的尺码配比模型，品牌能够在新品上市前更加精准地规划每一家门店需要配置什么商品、什么尺码，降低新品上市后的断码风险，提高商品投入效率。

在季中经营阶段，第七在线通过AI动态分析结合配补调及季中追单能力，持续根据销售变化优化库存分布。

当某些门店出现重点尺码快速消耗时，系统能够及时识别需求变化趋势，并结合库存状态、销售表现及门店特征，辅助品牌制定补货、调拨以及追单策略，将库存从销售机会较低的位置调整到消费者需求更强的位置。

通过季前AI规划与季中智能优化相结合，品牌能够实现从“经验配货”向“数据驱动、持续优化的商品经营模式”转变。

 

从管库存到管需求

对于鞋服零售企业而言，尺码管理表面上是库存问题，背后考验的是商品决策能力。库存总量匹配，并不代表消费者需求已经被满足。真正成熟的商品管理，需要进一步回答：每个品牌、每个品类、每一家门店，应该配置多少商品，以及消费者真正需要哪些尺码。第七在线通过 AI+商品经营知识+行业算法模型，将商品计划、订单采买、门店配补调和季中追单连接起来，实现从集团经营目标到门店、SKU、尺码层级的智能化决策闭环。

未来，第七在线将持续帮助全球鞋服品牌构建 AI 驱动的商品决策体系，让每一次商品投入更加接近消费者需求，让库存真正转化为销售机会。

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