一、货架优化算法介绍

极视科技公司的货架优化算法利用深度学习与大数据分析，对商超及各类零售终端的商品陈列、库存状态及顾客行为进行综合分析。该算法可根据历史销售数据、季节性因素和商圈特性等多维度信息，输出最优的商品摆放策略，助力企业充分挖掘销售潜力，提升购物体验升级和整体运营效率。

算法的核心包括数据收集、模型训练和动态调度三个阶段：

1.数据收集：通过多种数据源（销售记录、顾客画像、商品信息等）对店铺进行全方位感知，并进行清洗与预处理。

2.模型训练：基于深度学习方法，对大量历史数据进行建模，预测顾客需求、商品销售曲线及补货时机等。

3.动态调度：根据预测结果与实时监控数据，智能调整货架布局、陈列顺序以及库存管理，实现店铺效益最大化。

二、应用场景

1.大型商超
对不同区域进行货架优化，针对生鲜、日用品、快速消费品等品类进行差异化陈列，提高商品周转率。

2.便利店
结合门店面积小、品类集中的特点，通过精准选品与布局，提升顾客进店后的浏览效率与购买意愿。

3.电商前置仓
利用实时数据对仓储货架进行智能调度，为线上订单提供更快、更精准的配货响应。

4.新零售体验店
通过客户行为分析和销售数据，动态调整商品展示方式及位置，提升顾客到店体验和店内停留时间。

三、技术参数

1.算法精度

货架布局及商品陈列优化的建议准确率可达90%以上，显著提高产品的曝光与销售转化。

2.算法速度

基于分布式大数据计算，每小时可处理数十万条销售和顾客行为数据，满足大中型商超的实时调度需求。

3.模型兼容性

支持常见数据接口，可兼容主流零售管理系统，并可跨平台部署于各类硬件环境中。

4.算法框架

基于TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备良好的扩展性与可维护性。

5.环境适应性

支持在多种网络环境下运行，适应线上线下相结合的新零售模式。

四、部署方式

1.本地部署

将货架优化算法部署在企业内网或边缘计算设备中，保护数据隐私并实现低延时响应。

2.云端部署

通过云计算平台，集中管理大规模数据并进行智能商超管理，适用于多分店或异地经营的连锁企业。

3.混合部署

结合本地与云端部署的优势，在保证实时性的同时，利用云端强大的分析能力，为各项业务决策提供支持。

五、合作方式

1.技术授权

客户可购买极视科技的算法使用权，将货架优化模型集成到自有的零售管理系统或设备中。

2.定制开发

针对客户的特定需求，我们提供定制化开发服务，包括细分品类的陈列策略、特定人群画像分析等。

3.技术支持与服务

极视科技提供持续的店铺运营与技术支持，包括系统升级、模型优化以及员工培训等，确保算法高效落地并持续发挥价值。

通过与极视科技公司合作，您将获得先进的货架优化算法及全方位的技术支持，助力零售行业提升商品销量、改善顾客体验，实现新一轮的商业增长。我们期待与您携手，为零售行业带来更多智能化变革与价值提升！