CN109978628A - 一种改进传统零售行业货架摆放的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种改进传统零售行业货架摆放的方法，包括以下步骤：步骤一，数据准备，需要店铺尽可能多的摆放数据；步骤二，模型算法，按照摆放的特殊需求、销量数据来生成最终的摆放布局图；步骤一包括店铺网络化、单元格内容、商品特性特征化，步骤二包括店铺摆放特殊需求、摆放历史经验分析、线上销售数据分析、模型训练及其优化；本发明所提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不具有模型训练优化功能，导致智能化程度较低，数据更新频率更不上市场规律的变化，运营效率低下的缺陷。

Description

一种改进传统零售行业货架摆放的方法
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种改进传统零售行业货架摆放的方法。
背景技术
随着社会经济的发展和智能化水平的提高，人们对机器学习的使用越来越多，人工智能技术成为社会研究的热点，越来越多的优化策略、智能算法都是通过机器学习来完成，传统的零售行业店面布局主要基于人力经验，具有很大的随意性，对于货品的摆放一些大型的连锁企业一般都是总部提出规划和意见，然后用CAD画图人工画出规划图，交由各个店铺去实施，但是这种人工绘图的方式缺乏稳定性和数据依据，费时费力，容易出错，更新频率跟不上市场规律的变化，难以实现千店千面，因此，研发一种改进传统零售行业货架摆放的方法是解决上述问题的关键所在。
在申请公布号为CN 104616131 A，申请公布日为2015.05.13的发明专利中公开了一种货架管理系统，包括，货架管理终端；货架管理终端将货架管理图像与本地货架管理图像相匹配，获取差异图像；根据差异图像生成本地货架摆放顺序序列信息；根据本地货架摆放顺序信息及货架管理图像，生成本地货架的图像的显示序列；根据显示序列对本地货架管理图像给予显示，解决了现有货架管理效率低问题，通过对货架商品的可视化，减低了操作者的操作难度，同时，终端可根据自身情况，随时更新货架信息，因此，不需要专人进行监管，降低了人力成本投入及管理难度。
但这种货架管理系统不具有模型训练优化功能，导致智能化程度较低，数据更新频率更不上市场规律的变化，运营效率低下。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种改进传统零售行业货架摆放的方法，能够有效克服现有技术所存在的不具有模型训练优化功能，导致智能化程度较低，数据更新频率更不上市场规律的变化，运营效率低下的缺陷。
(二)技术方案
为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种改进传统零售行业货架摆放的方法，包括以下步骤：
步骤一，数据准备，需要店铺尽可能多的摆放数据；
步骤二，模型算法，按照摆放的特殊需求、销量数据来生成最终的摆放布局图。
优选的，所述步骤一包括店铺网络化、单元格内容、商品特性特征化。
优选的，所述单元格内容包括“/”、“&”、“:”，所述“/”表示物品分层信息，所述“&”表示不同物品类别，所述“:”表示物品摆放位置。
优选的，所述商品特性特征化包括服装名称、适合性别、上线日期、所属大品类、所属二级品类。
优选的，所述步骤二包括店铺摆放特殊需求、摆放历史经验分析、线上销售数据分析、模型训练及其优化。
优选的，所述店铺摆放特殊需求包括具体商品信息、摆放位置、重要程度。
优选的，所述摆放历史经验分析将分析数据准备阶段提供数字化的店铺摆放布局图并得出每个店铺每个单元格适合摆放物品特征分布的历史布局经验。
优选的，所述线上销售数据分析根据线上单位时间内每个单元格商品的销售数据进行优化和增加摆放历史分析阶段分析出来的不同店铺不同单元格适合摆放商品的特征分布。
优选的，所述模型训练及其优化以优化店铺利润最大化为目标，所述模型训练及其优化以深度强化学习为基准，所述模型训练及其优化以摆放特殊需求、摆放历史经验、线上销售数据分析出来的特征为训练数据来优化摆放方式。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种改进传统零售行业货架摆放的方法，产生的有益效果为：结合人工智能、深度学习、强化学习得到实际检验的电商推荐算法并应用于传统的零售行业，应用了销售数据并且结合店铺固有规则，极大的提高了运营效率，做到了自动优化并且不断进化的店铺布局智能化，独创的店铺布局数字化方法，方便好操作，将模型训练优化、推荐系统、人工智能等高新技术落地到传统零售行业，使得数据更新频率可以跟上市场规律的变化，优化了行业效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明步骤一的流程示意图；
图3为本发明步骤二的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种改进传统零售行业货架摆放的方法，如图1至图3所示，包括以下步骤：
步骤一，数据准备，需要店铺尽可能多的摆放数据；
步骤二，模型算法，按照摆放的特殊需求、销量数据来生成最终的摆放布局图。
具体的，步骤一包括店铺网络化、单元格内容、商品特性特征化；单元格内容包括“/”、“&”、“:”，所述“/”表示物品分层信息，“&”表示不同物品类别，“:”表示物品摆放位置；商品特性特征化包括服装名称、适合性别、上线日期、所属大品类、所属二级品类；步骤二包括店铺摆放特殊需求、摆放历史经验分析、线上销售数据分析、模型训练及其优化；店铺摆放特殊需求包括具体商品信息、摆放位置、重要程度；摆放历史经验分析将分析数据准备阶段提供数字化的店铺摆放布局图并得出每个店铺每个单元格适合摆放物品特征分布的历史布局经验；线上销售数据分析根据线上单位时间内每个单元格商品的销售数据进行优化和增加摆放历史分析阶段分析出来的不同店铺不同单元格适合摆放商品的特征分布；模型训练及其优化以优化店铺利润最大化为目标，所述模型训练及其优化以深度强化学习为基准，所述模型训练及其优化以摆放特殊需求、摆放历史经验、线上销售数据分析出来的特征为训练数据来优化摆放方式。
使用时，数据准备阶段，需要当前店铺尽可能多的摆放数据；店铺网格化，网格化化以最大程度还原店铺空间结构为原则来进行，其中单元格大小依照店铺实际情况来给的，尽量保证一个单元格只有一类物品；单元格内容，以某一正在实际应用的服装店为例，其中一个单元格内容为“女羽绒服/加绒外套&毛绒外套：高架”，斜线标识物品的分层信息，&标识单元格同一层摆放了不同类别物品，“:”的“高架”标识摆放商品的道具；商品特性特征化，还是以服装为例，例如“卫衣A1，男，2018/10/19，上衣/卫衣”，卫衣A1是服装名称，适合性别男，上线日期2018/10/19，所属大品类上衣，所属二级品类卫衣，特征标识所有商品；
模型算法，模型算法会按照摆放的特殊需求、销量数据来生成最终的摆放布局图；店铺摆放特殊需求，特殊需求也已表格形式给出，举例，以“毛衣，中岛，1”形式给出，其中毛衣是具体的商品，中岛是摆放位置，1是重要程度，程度越高，执行力度越强；摆放历史经验分析，分析数据准备阶段提供的数字化的店铺摆放布局图，得出每个店铺每个单元格适合摆放物品特征分布的历史布局经验；线上销售数据分析，根据线上单位时间内每个单元格商品的销售数据，优化和增加摆放历史分析阶段分析出来的不同店铺不同单元格适合摆放商品的特征分布；模型训练及其优化，模型以优化店铺利润最大化为目标，以深度强化学习为基准，以摆放特殊需求、摆放历史经验、线上销售数据分析出来的特征为训练数据，并且在模型中增加注意力机制，其中注意力机制主要体现具体单元格特征和衣服特征的关联程度，深度模型用于学习特征之间的线性或者非线性关系，强化学习主要用于探索未知的模式，发现更加优化的摆放方式，模型最后会算出每件商品摆在某一单元格上的概率，依照匹配概率排序，选择概率最大的摆放在单元格上，重复以上过程，最终摆满整个店铺。
本发明提供了一种改进传统零售行业货架摆放的方法，产生的有益效果为：结合人工智能、深度学习、强化学习得到实际检验的电商推荐算法并应用于传统的零售行业，应用了销售数据并且结合店铺固有规则，极大的提高了运营效率，做到了自动优化并且不断进化的店铺布局智能化，独创的店铺布局数字化方法，方便好操作，将模型训练优化、推荐系统、人工智能等高新技术落地到传统零售行业，使得数据更新频率可以跟上市场规律的变化，优化了行业效率。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，数据准备，需要店铺尽可能多的摆放数据；
步骤二，模型算法，按照摆放的特殊需求、销量数据来生成最终的摆放布局图。
2.根据权利要求1所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述步骤一包括店铺网络化、单元格内容、商品特性特征化。
3.根据权利要求2所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述单元格内容包括“/”、“&”、“:”，所述“/”表示物品分层信息，所述“&”表示不同物品类别，所述“:”表示物品摆放位置。
4.根据权利要求2所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述商品特性特征化包括服装名称、适合性别、上线日期、所属大品类、所属二级品类。
5.根据权利要求1所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述步骤二包括店铺摆放特殊需求、摆放历史经验分析、线上销售数据分析、模型训练及其优化。
6.根据权利要求5所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述店铺摆放特殊需求包括具体商品信息、摆放位置、重要程度。
7.根据权利要求5所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述摆放历史经验分析将分析数据准备阶段提供数字化的店铺摆放布局图并得出每个店铺每个单元格适合摆放物品特征分布的历史布局经验。
8.根据权利要求5所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述线上销售数据分析根据线上单位时间内每个单元格商品的销售数据进行优化和增加摆放历史分析阶段分析出来的不同店铺不同单元格适合摆放商品的特征分布。
9.根据权利要求5所述的改进传统零售行业货架摆放的方法，其特征在于：所述模型训练及其优化以优化店铺利润最大化为目标，所述模型训练及其优化以深度强化学习为基准，所述模型训练及其优化以摆放特殊需求、摆放历史经验、线上销售数据分析出来的特征为训练数据来优化摆放方式。
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