有货，但放错地方
库存没有贴近真实需求，补货、调拨总是在事后修正。
Company
清华大学智能产业研究院（AIR）支持，前阿里、字节专家与服装零售业务专家共同打造。
面向多门店服装零售老板
土豆 AI 商品决策系统
把商品结构、销售数据、库存风险和门店错配算清楚，让每一件衣服出现在更该出现的地方。
土豆 Agent 工作台
LIVE
库存健康分
82
较上周 +9
- 在架 SKU
- 12,480-3.2%
- 待执行调拨
- 226+18
- 高风险库存
- 8.4%-1.7pt
Agent 建议 · 今日 3 条
华东 A 类店补深通勤廓形，暂停低动销亮色半裙进店。
结构错配热力 · 区域 × 店型
- -20%
- 无效库存覆盖
- -25%
- 库存周转天数
- -50%
- 错配货率
- +10%
- 销售增长
以上为诊断试点的目标区间，基于商品结构模型的推演结果，实际效果以你自己数据的诊断报告为准。
Company Access
不同公司独立入口，团队直接进入自己的 Agent 工作台
Core Problem
零售最怕的不是没有货，而是货不对
仓库里有库存，顾客想买的门店却没有；一些门店堆着卖不动的货，真正有需求的地方断码、断色。
有库存，但不是有效库存
卖不动的结构占用现金流和陈列空间，折扣压力持续累积。
有经验，但颗粒度不够
SKU、区域、店型、尺码和颜色一起变复杂，Excel 很难稳定覆盖。
Product
不是固定软件，而是会继续生长的企业级 AI 工作台
土豆 Agent 能按业务需要改界面、改逻辑、调算法、开发新模块。客户策略变化时，系统跟着变；人的经营经验被拆成规则、权重和复盘记录，在每个 SKU、每家门店、每次补货动作里稳定执行。
看懂商品结构
廓形、风格、场景、功能、设计点转成数字基因。
判断结构表现
从总销量升级到结构层面，识别重复供给与结构缺口。
调整经营策略
增长、控险、正价率、库存压力可调权重并复盘。
土豆 Agent
结构错配热力 · 区域 × 店型
Agent 建议
华东 A 类店补深通勤廓形，暂停低动销亮色半裙进店。
库存健康分
82
较上周 +9
Solutions
三类零售角色，三种用法
同一套 Agent 工作台，按你在链条里的位置给出不同的默认策略与看板。
一套结构标准，管住所有店
各区域各自为政，总部看不清哪家店的货是对的。
- 统一商品结构基因库，跨区域口径一致
- 区域 × 店型错配热力，问题门店直接点名
- 从市场结构缺口反推下季企划
12 类结构维度 · 3 周出首份诊断
先控险，再谈增长
压货压在自己手上，折扣一开利润就没了。
- 高风险库存周会模板，每周输出可执行清单
- 跨店调拨优先级，先动最有把握的那批
- 正价补货机会识别，减少打折清仓
6 类风险库存 · 每周 1 份调拨清单
选品靠数据，不靠手感
SKU 杂、供给重复，断码断色频繁发生。
- 重复供给识别，砍掉同质化投入
- 结构缺口选品建议，补市场有、自己缺的
- 尺码颜色断档预警，保住高转化款
2 个尺码断档 · 影响 34% 转化
Sample Report
诊断样例报告：一份报告长什么样
下面是一份基于模拟数据生成的样例报告节选，用来说明报告的口径与结论形式。数据为演示用途，不代表任何客户的真实经营结果。
识别出 6 类重复供给
同质化卫衣与基础针织占用了 19% 的季度投入，贡献不足 8% 的正价销售。
17 家门店货品与客群不符
华东 A 类店缺深色通勤廓形，西南门店的亮色半裙动销长期低于阈值。
226 条可执行调拨建议
按转化概率排序，前 60 条覆盖了预期收益的七成，可先做一轮验证。
想看你自己数据跑出来的版本？
预约诊断
提供一个季度的商品、销售与库存数据，3 周内拿到同样结构的诊断报告。
Pricing
按门店规模选择年费方案
从基础商品看板到多区域深度规则配置，按连锁规模逐步落地。
不确定哪一档适合你的规模？
咨询 18011809110
按门店数、SKU 量与现有系统情况，我们会给一个明确建议，而不是让你先买大的。
Decision List
8 个关键问题，直接变成商品动作
Delivery & Service
交付与服务：从数据到动作，五步走完
不先换系统，不先改流程，不先占用大团队。用一组真实数据先看见问题，再决定是否系统化落地。
准备历史数据
一个季度的商品、销售、库存与门店数据。
AI 结构分析
把商品图片拆解成可计算的结构维度。
输出诊断报告
看清错配、重复供给、高风险库存与结构缺口。
选择试点落地
从最容易产生收益的门店或品类开始验证。
陪跑与复盘
按月调整策略权重，回溯每一条建议的实际效果。
FAQ
常见问题
关于土豆 AI 的产品、收费与落地方式，这里是最常被问到的问题。
土豆 AI 是什么？
土豆 AI 是广州洋芋人工智能科技有限公司打造的服装零售商品决策系统，面向多门店服装连锁老板，通过 AI 把商品结构、销售数据、库存风险和门店错配算清楚，输出可执行的补货、调拨与企划建议。
土豆 AI 的收费方案是怎样的？
按门店规模选择年费方案：标准版（5-50 家门店）20 万/年；成长版（50-200 家门店）30 万/年；专业版（200-500 家门店）39.8 万/年。
如何开始使用土豆 AI？
可以先做一次低风险的商品结构与库存健康度诊断：准备一个季度的商品、销售、库存与门店数据，由 AI 进行结构分析并输出诊断报告，再选择最容易产生收益的门店或品类做试点落地。
官网上的样例报告是真实客户数据吗？
不是。官网展示的诊断样例报告基于模拟数据生成，用于说明报告的口径、结论形式与可执行动作，不代表任何客户的真实经营结果。你自己数据的诊断结论，会在试点诊断中单独输出。
土豆 AI 适合哪些企业使用？
主要面向拥有多门店的服装零售连锁品牌、区域代理商与集合店，帮助解决库存错配、无效库存占用、断码断色、商品企划颗粒度不足等问题。
Community
土豆 Agent 分享交流社区
不同公司可以分享智能体的实际用法、策略模板和试点复盘，让好方法从一家门店扩散到更多团队。
用 Agent 找出华东门店断码风险
把尺码、颜色、店型和正价率一起算，优先补深 18 个高转化款。
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