Shelfcheck 概述
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研究 (*) 表明，在任何一个时间点杂货店里有 5% 到 10% 的产品是没有货的，这种情形在二十年里都未能取得改善。消费者在产品专用的货架上找不到产品的现象被称为货架缺货 (OOS)。监测 OOS 是优化货架有货率的基础。由 Lokad 设计的 Web 应用程序 Shelfcheck 能够提供您所需的 OOS 指标，也能提供用于优化货架有货率的警报。
透过对过去的 OOS 问题进行全面的历史分析，贵公司能立即发现 OOS 问题。店面经理可以随着时间的变化测定产品有货率，或在产品与产品之间进行测定，当然也可以直接对店面进行测定。
您可以随时随地使用 OOS 警报，甚至可以在您的智能手机上进行。Shelfcheck 针对低带宽和低分辨率设备进行了优化。
您可以获得市面上最准确的 OOS 分析，因为 Lokad 会代您管理所有需求模式：季节性、趋势、促销、产品生命周期…您不必掌握任何统计技能。
我们根据受监测的店面数量和店面规模来收取月费。您只需要付出有限的生产准备成本，无需花费终止成本。您停止使用 Shelfcheck，我们也就会停止收费，不会有任何问题。
利用 Shelfcheck 可以实现整个过程自动化。我们从您当前的 IT 系统提取数据，然后通过 Web 报告获取结果，或者直接将结果注入您现有的商业应用程序。您几乎不需要花费任何人力就能对 Shelfcheck 进行持续维护。
货架缺货问题导致错过销售和客户受挫
导致发生货架缺货 (OOS) 问题的根本原因很多：- 没有订购正确数量的产品。
- 产品未摆放在正确的位置，导致客户找不到。
- 产品被盗，电子盘存水平错误导致未再订货。
- 包装破损，客户仔细查看后放回产品。
- ...
只要货架上没有产品，就会错过销售。研究(*)表明，客户只有 1/3 的时间会使用有货的替代性产品。OOS 情况会导致错过销售和客户受挫，而后者会导致客户忠诚度降低。OOS 会促使您的客户变成您的竞争对手。
Shelfcheck 的工作原理
Shelfcheck 运用了间接测量法。我们不会尝试去评估货架本身的物理状态，而是通过分析和确定对店面销售的影响来识别 OOS。举个例子，如果给定产品的销量下降到明显低于预期（或'标准'）的水平，那么该产品极有可能存在 OOS 问题。Shelfcheck 会监测和识别大量此类的模式和信号，从而清楚提出 Shelfcheck 所报告的问题。此类 OOS 分析技术之所以行之有效，其关键要素在于先进的预测技术。实际上，OOS 被确定为是观察到的销量与预期销量（即预测值）之间的分歧。我们的技术结合巨大的统计模式库、广泛的模式选择机制、多时序建模方法以及本地云计算基础设施，将为此类处理密集型解决方案提供强大动力。因此，所有常见模式，例如季节性、趋势、星期日期、促销、产品生命周期等等都会纳入考量范围。
Shelfcheck 是否适用于贵公司
如果没有 Shelfcheck 之类的 OOS 计量系统，零售商对于 OOS 问题就是盲目的。使用 Shelfcheck 无需进行任何前期投入，您只需要付出适度的费用，既不需要具备管理带宽，也不需要店面员工花费太多人工，就有机会测定您的货架缺货率。使用 Shelfcheck 执行快速测定是评估公司的最佳途径。
选择 Shelfcheck 而不选择替代性产品或竞争对手产品的理由
改善货架有货率的问题已有一个世纪之久。但是，传统解决方案存在重大缺点：- 直接管理货架过于劳动密集。
- RFID 对于大部分零售领域而言太昂贵。
- 基于规则改变太不准确，因而不实用（非常畅销的产品除外）。
Shelfcheck 所蕴含的技术挑战在于 OOS 指标的质量。实际上，设计出能生成大量 OOS 警报的软件很容易，但店面员工的时间很宝贵也很昂贵，员工不能将精力浪费在处理软件建议的假阳性警报或假想问题上面，因为店面中实际上并不存在相应的情况。
Shelfcheck 运用卓越的预测技术，所提供的 OOS 指标具有前所未有的灵敏度和精确度，而二者对于 OOS 分析最为重要。