數據驅動零售第四堂：智慧營運管理

商品明明賣得很好，卻總是在關鍵時刻缺貨？

很多零售企業每天都在面對這些情境：

• 熱門商品突然賣光，才發現庫存補不及
• 節慶活動開始後，禮盒需求暴增，門市卻沒有備足貨
• 有些門市缺貨嚴重，有些門市卻庫存堆太多
• 總部知道要補貨，卻不知道哪一家店應該先補
• 促銷活動帶來人潮，卻因為缺貨錯失營收
• 門市銷售突然下降，才發現是庫存、缺貨問題

過去，零售補貨常常依賴經驗判斷：

• 「這個商品最近好像賣得不錯」
• 「節慶快到了，應該多備一點」
• 「這家店好像比較容易缺貨」
• 「先照去年同期補貨應該差不多」
• 「等店長回報再處理就好」

但在 AI 時代，真正重要的是：

能不能在缺貨發生之前，就先預測需求、看見風險，並做出補貨決策？

這正是本堂課程的核心出發點。

本堂課的本質：從事後補貨，升級為智慧營運決策者

本堂課將帶你進入零售營運後台，一路從：

需求預測 → 缺貨風險 → 促銷衝擊 → 店鋪補貨 → 異常偵測 → 服務藍圖

理解 AI 如何協助企業判斷：

• 哪些商品下個月可能賣得更多？
• 節慶活動會讓哪些商品需求暴增？
• 哪些商品即將缺貨？
• 促銷是否會讓庫存提早耗盡？
• 哪些門市應該優先補貨？
• 不同店型是否需要不同補貨策略？
• 銷售突然下降，是需求變差，還是缺貨造成？
• 銷售突然爆量，是機會，還是新的缺貨風險？
• AI 補貨預警如何轉成可執行的營運流程？

這不只是一堂數據分析課。 而是一堂讓企業開始學會：

用 AI 管理需求、庫存、補貨與營運異常的實作課。