一、传统订货会的痛点：效率低下与数据黑洞

在服装行业，订货会曾是品牌与经销商“博弈”的核心战场。某国产女装品牌负责人曾坦言：“一场200家门店的订货会，10人团队手动统计SKU数据需要3天，还常出现款式配比失衡、尺码错配等问题。”

人工统计效率低：纸质订单录入耗时，实时库存无法同步

预测偏差大：依赖经验判断区域铺货量，畅销款备货不足频发

协同成本高：跨区域经销商选品沟通耗时，直播订货会缺乏系统支持

二、破局之道：移动化+AI驱动的智能订货体系

广州甲虫数据科技的行业调研显示，采用iPad订货系统的品牌，平均缩短40%订货周期，订单准确率提升至98%。其核心价值在于：

实时数据同步：

业务员现场用iPad/手机录入订单，自动同步至云端系统

实时显示各区域订货热力图，预警超额/不足门店

智能配货算法：

基于历史销售数据与市场趋势，自动生成单店OTB（采购限额）建议

通过区域铺货模型，智能推荐SKU组合与尺码配比

全渠道协同：

直播订货会接入系统，支持在线选品、即时下单与电子签约

联营/直营门店差异化配置订货权限

三、实战案例：AI如何让订货量提升45%？

某快时尚品牌2023年秋季订货会引入系统后：

数据层面：

通过AI预测模型，将华东地区牛仔裤订货量从预估8万条修正至11.2万条（实际最终销售达成率97%）

智能调拨算法减少35%的冗余铺货

效率层面：

3天订货会累计处理订单2.3亿元，同比提升45%

经销商通过手机订货系统自主修改订单频次降低72%

四、未来趋势：从“人脑决策”到“算法决策”

行业专家指出，服装订货会的竞争已进入“算法密度”比拼阶段：

动态OTB模型：结合天气数据、竞品动销实时调整采购计划

虚拟订货会：通过AR技术实现3D样衣云端巡展

风险控制：AI预警过度订货门店，自动冻结异常订单

结语:

在库存压力加剧、消费需求多变的当下，广州甲虫数据科技打造的服装订货会系统解决方案（www.beetledata.com），正通过“移动化终端+AI算法中台”的组合，帮助300+品牌实现订货会人效提升、成本下降与业绩增长的“三重变革”。