CN108921482A - 快消品投放方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种快消品投放方法及系统，该方法包括：预先构建投放决策模型；采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；根据统计数据优化当前的投放决策模型；根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。利用本发明，可以避免投放量不足影响销售或者由于投放量过多导致报损、或过期的情况。

Description

快消品投放方法及系统
技术领域
本发明涉及商品投放技术领域，具体涉及一种快消品投放方法及系统。
背景技术
随着互联网的发展，借助互联网进行电子交易已经成为必然，快消品也成为电商平台的一大主力商品。目前国内快消品B2B有各种类型的模式，商品交付方式、物流模式也不尽相同，但为客户提供“覆盖全国、高效精准、快速到达”电子商务仓储配送是不同电商追逐的共同目标，为此，各电商通常会建立大规模、现代化、分区布局的智能骨干仓储群和先进的供应链系统平台。
快消品通常有以下特点：1.有保质期；2.一般要求立即送达；3.客单价一般较低。基于这些特点，快消品进行大范围、长距离、分散化的投递既无法满足要求，也相当不经济。因此，对各仓库投放的快消品的品种及数量会直接影响到商家的经营成本及客户满意度。
发明内容
本发明提供一种快消品投放方法，实现对各仓库快消品经济合理的投放，满足客户的需求，提升客户满意度。
为此，本发明实施例提供如下技术方案：
一种快消品投放方法，所述方法包括：
预先构建投放决策模型；
采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；
根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；
根据统计数据优化当前的投放决策模型；
根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
优选地，所述根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据包括：
针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；
根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；
如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
优选地，所述构建投放决策模型包括：
根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建决策模型。
优选地，所述方法还包括：
确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据；
所述构建投放决策模型包括：
根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
优选地，所述确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据包括：
统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，所述销售数据包括：品种、数量、价格；
根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。
一种快消品投放系统，所述系统包括：
模型构建模块，用于预先构建投放决策模型；
数据采集模块，用于采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；
统计模块，用于根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；
模型优化模块，用于根据统计数据优化当前的投放决策模型；
投放决策模块，用于根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
优选地，所述统计模块包括：
信息提取单元，用于针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；
数据整理单元，用于根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
优选地，所述模型构建模块，具体用于根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建决策模型。
优选地，所述系统还包括：
用户偏好确定模块，用于确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据；
所述模型构建模块，具体用于根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
优选地，所述用户偏好确定模块，具体用于统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，所述销售数据包括：品种、数量、价格；根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提供的快消品投放方法及系统，通过采集销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，统计得到各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据，利用这些数据对当前的投放决策模型进行优化，利用优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。由于根据投放结果实时地优化投放决策模型，从而使得利用该模型得到的快消品投放决策可以更好地实现对各仓库快消品经济合理的投放，避免了投放量不足影响销售或者由于投放量过多导致报损、或过期的情况。
附图说明
图1是本发明快消品投放方法的流程图；
图2是本发明快消品投放系统的结构示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
如图1所示，是本发明快消品投放方法的流程图，包括以下步骤：
步骤101，预先构建投放决策模型。
具体地，可以根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建投放决策模型。
其中，所述快消品的特征数据包括快消品的品牌、规格、保质期等数据；所述待投放仓库特征数据包括仓库所属区域、容量等数据。
由于不同地理区域的居民有不同的生活偏好，比如，以饮食习惯为例，有些区域的居民普通喜欢辣味食品，有些区域的居民普通喜欢甜味食品，因此在构建投放决策模型时，也可以将这些因素考虑进来，即确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据；根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
所述用户偏好特征数据可以由人工标定，也可以通过统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。所述销售数据可以包括：品种、数量、价格等数据。
在实际应用中，可以针对不同类别的快消品分别建立与该类别相对应的投放决策模型，当然也可以建立一个统一的模型，对此本发明实施例不做限定。
另外，考虑到在不同区域可能会有不同的销售模式，因此在构建投放决策模型时，也可以考虑将销售模式作为一个特征数据。
投放决策模型的具体结构形式本发明实施例不做限定，可以由销售商根据需要自行决定。
步骤102，采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址。
所述出货数据可以包括：出货日期、品种、数量等数据；所述进货数据可以包括：进货日期、品种、数量等数据。
步骤103，根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据。
具体地，首先针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；然后根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
所述预设的对应关系是指地理区域与对应的出货仓库之间的对应关系，需要说明的是，一个地理区域可以对应一个或多个出货仓库。
步骤104，根据统计数据优化当前的投放决策模型。
比如，可以根据统计数据调整投放决策模型的各参数及权重。
步骤105，根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
本发明实施例提供的快消品投放方法，通过在快消品投放过程中，不断地对投放决策模型进行优化，使投放到各仓库的快消品与本区域的需求更好地相吻合，具体地，通过采集销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，统计得到各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据，利用这些数据对当前的投放决策模型进行优化，利用优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。由于根据投放结果实时地优化投放决策模型，从而使得利用该模型得到的快消品投放决策可以更好地实现对各仓库快消品经济合理的投放，避免了投放量不足影响销售或者由于投放量过多导致报损、或过期的情况。
相应地，本发明实施例还提供一种快消品投放系统，如图2所示，是该系统的一种结构示意图。
在该实施例中，所述系统包括：
模型构建模块201，用于预先构建投放决策模型；
数据采集模块202，用于采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；
统计模块203，用于根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；
模型优化模块204，用于根据统计数据优化当前的投放决策模型；
投放决策模块205，用于根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
上述模型构建模块201具体可以根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建投放决策模型，或者根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
其中，所述快消品的特征数据包括快消品的品牌、规格、保质期等数据；所述待投放仓库特征数据包括仓库所属区域、容量等数据。
各仓库所属区域的用户偏好特征数据可以由所述系统中的用户用户偏好确定模块(未图示)根据统计数据来确定，比如，统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，所述销售数据包括：品种、数量、价格；根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。当然，所述用户偏好特征数据也可以由人工标定，对此本发明实施例不做限定。
在实际应用中，可以针对不同类别的快消品分别建立与该类别相对应的投放决策模型，当然也可以建立一个统一的模型，对此本发明实施例不做限定。
另外，考虑到在不同区域可能会有不同的销售模式，因此在构建投放决策模型时，也可以考虑将销售模式作为一个特征数据。
投放决策模型的具体结构形式本发明实施例不做限定，可以由销售商根据需要自行决定。
所述统计模块203具体可以包括以下各单元：
信息提取单元，用于针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；
数据整理单元，用于根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
所述预设的对应关系是指地理区域与对应的出货仓库之间的对应关系，需要说明的是，一个地理区域可以对应一个或多个出货仓库。
上述模型优化模块204在对当前的投放决策模型进行优化时，具体可以通过调整投放决策模型的各参数及权重实现模型的优化，以使投放对象及数量与实际需求更匹配，实现对各仓库快消品更经济合理的投放。
本发明实施例提供的快消品投放系统，通过采集销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，统计得到各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据，利用这些数据对当前的投放决策模型进行优化，利用优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。由于根据投放结果实时地优化投放决策模型，从而使得利用该模型得到的快消品投放决策可以更好地实现对各仓库快消品经济合理的投放，避免了投放量不足影响销售或者由于投放量过多导致报损、或过期的情况。
本发明虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种快消品投放方法，其特征在于，所述方法包括：
预先构建投放决策模型；
采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；
根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；
根据统计数据优化当前的投放决策模型；
根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据包括：
针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；
根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；
如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建投放决策模型包括：
根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建决策模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据；
所述构建投放决策模型包括：
根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据包括：
统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，所述销售数据包括：品种、数量、价格；
根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。
6.一种快消品投放系统，其特征在于，所述系统包括：
模型构建模块，用于预先构建投放决策模型；
数据采集模块，用于采集快消品在平台的销售数据及各仓库的出货数据及进货数据，每条销售数据包括：快消品的类型、数量、出货仓库、收货地址；
统计模块，用于根据采集的数据统计各仓库对应的快消品调拨数据、入库数据及库存数据；
模型优化模块，用于根据统计数据优化当前的投放决策模型；
投放决策模块，用于根据优化后的投放决策模型对各仓库进行快消品投放决策。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述统计模块包括：
信息提取单元，用于针对每条销售数据，提取其中的收货地址，确定所述收货地址所属的地理区域；
数据整理单元，用于根据预设的对应关系确定所述地理区域对应的应出货仓库；如果所述应出货仓库与该条销售数据中的出货仓库不同，则将所述应出货仓库添加到该条销售数据中，将该条销售数据作为调拨数据。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述模型构建模块，具体用于根据快消品的类别、快消品的特征数据、以及待投放仓库特征数据，构建决策模型。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
用户偏好确定模块，用于确定各仓库所属区域的用户偏好特征数据；
所述模型构建模块，具体用于根据快消品的类别、快消品的特征数据、待投放仓库特征数据、以及用户偏好特征数据，构建决策模型。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，
所述用户偏好确定模块，具体用于统计各仓库所属区域的不同快消品的销售数据，所述销售数据包括：品种、数量、价格；根据所述销售数据确定所述各仓库所属区域的用户偏好特征数据。
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