關於 LEAFIO
About
LEAFIO AI Retail Platform 是什麼
LEAFIO AI Retail Platform 是一套雲端平台，服務零售連鎖、經銷商與消費品製造商。它處理的是從一筆銷售紀錄到貨架之間的工作：該訂多少、什麼時候到貨、哪家門市要賣哪些商品、貨架該怎麼排、一檔促銷會帶來什麼結果。官方表示自家產品已用在超過 250 家企業、約 45 個國家，連線門市達 3 萬家。
它要解決的問題，跑過連鎖的人都懂。憑感覺下單、手工維護試算表、貨架圖只有總公司改得動，這套做法在門市數量超過幾十家之後就撐不住。LEAFIO 用預測模型與規則邏輯取代這些慣例，自動產生訂單、提出品類調整建議，並替每家門市畫出貨架圖。其中的庫存最佳化軟體，通常是連鎖最先導入的一塊。
限制和優點一樣值得注意。這套平台賣給企業而非個人，官網也不公開價格。依照官方說法，導入大約要六個月。價值有很大一部分取決於 ERP 裡的銷售歷史與庫存資料是否乾淨，主檔資料一團亂的零售業者，第一步會是資料整理專案，而不是快速上線。
開始使用
- 與 LEAFIO 團隊談清楚需要哪些模組，庫存、品類組合、陳列與促銷在平台上各自獨立。
- 串接 ERP、POS 與主檔資料來源，讓系統讀得到銷售歷史、庫存餘額、供應商條件與商品資料。
- 用歷史資料跑模型，把預測值與建議訂單拿來和規劃人員實際的做法比對。
- 設定規劃人員要遵守的界線：各類別服務水準、供應商交期、訂單上限，以及必須人工確認的例外。
- 以門市或類別為單位分批上線，再把日常訂貨與貨架圖工作交給系統。
產品資訊
快速了解 LEAFIO 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 超市與便利商店的品類經理：品類模組會依銷售與毛利比較各品項，建議新增、保留或汰除，但每一項調整仍由團隊審核。
- 負責補貨的需求規劃人員：自動訂貨系統會依商品類型用三套演算法產生並送出供應商訂單，品項多到試算表撐不住時特別有感。
- 多據點連鎖的門市營運主管：SuperApp 派任務、收條碼盤點、顯示各店指標，總公司不必一家一家打電話就能追進度。
- 陳列與空間規劃人員：貨架圖由銷售資料產生後派送到門市，AI 影像辨識再把門市拍的貨架照與核准版型比對。
任務
- 把試算表訂貨換成依預測產生的採購單：系統針對標準品、生鮮與物流中心到門市的流程分別產生訂單，再依你設定的條件排序替代供應商。
- 決定各門市群該賣哪些商品：策略自動化會依銷售、營收或毛利目標，算出各區隔到價格帶、商品類型層級的理想品項數。
- 促銷上檔前先做準備：可模擬不同折扣幅度、取得備貨預測，並在定案前比較幾種情境。
- 降低生鮮報廢：專用演算法追蹤保存期限與統計服務水準，而不是套用單一訂貨點。
- 用手機照片檢查貨架落實度：AI 辨識會給陳列打分，並標出放錯位置或缺少的商品。
情境
- 區域連鎖從人工訂貨轉向門市與倉庫的集中補貨：多層級邏輯在物流中心與門市之間平衡庫存，官方稱門市端訂貨工作量最多減少 80%。
- 保存期限短、周轉快的藥妝或美妝連鎖：生鮮與品類模組同時處理到期風險與每年一次的品項換血。
- 在數百家門市同步推價格促銷的零售業者：促銷規劃把預測與實際促銷需求連在一起，並在活動期間調整庫存。
- 需要每天掌握門市資料的全國性連鎖：SuperApp 的掃描結果直接進入隔天的訂單，不必整店盤點也能維持數量準確。
主要功能
涵蓋一年的需求預測
這套需求預測軟體提供短、中、長期銷售預測，規劃視野最長可達一年。下單之前，團隊能先看預期變異、倉庫負載與季節高峰，而這正是人工流程最容易出錯的地方。消費型態改變時，季節係數會自行重算。
三套演算法的自動訂貨
平台的核心在這裡。訂單由系統產生並送到供應商或自有倉庫，不需要規劃人員按鈕，LEAFIO 表示最多 99.5% 的訂單可自動完成。它不是所有商品共用一個訂貨點，而是用三套演算法分別處理標準品、生鮮，以及物流中心到門市的補貨。系統還能在供應商之間挑選，並依企業自訂條件排序。
多層級補貨
庫存會經過門市、區域倉與中央物流中心，預測必須顧到每一段的交期。多層級模型把供應商到中央倉的交期，與配送到門市的時程扣在一起，上游的訂單因此反映門市真正會用到的量。採行集中邏輯的業者回報，門市訂貨工作量最多降低 80%。
品類組合規劃與門市分群
這套品類組合規劃軟體讓品類團隊以門市與群組為單位規劃，而不是一條連鎖共用一份清單。策略自動化會依銷售、營收或毛利目標，算出各區隔的理想品項數，細到價格帶或商品類型。整個群組可以一次上架或下架商品，新品與汰除品則有首單預測與退場追蹤。
門市真的做得到的貨架圖
貨架圖軟體依銷售、周轉與 ABC 分析排出微空間陳列，替各門市畫出賣場平面圖，並用需求資料自動產生排面。每份貨架圖綁定個別門市而非全連鎖平均值，對每公尺貨架的產出有幫助。店員在陳列 App 裡看得到版型，掃條碼找商品，總公司則收到由 AI 評分的照片檢查結果。
促銷規劃與情境模擬
促銷管理從一份考慮折扣、活動機制與門市組合的預測開始，上檔前可模擬多種折扣幅度。活動期間系統會把庫存補到最低需求水位，並在有門市偏離預測時示警。活動結束後，歷次促銷資料再回饋到下一次預測。
門市執行用 SuperApp
這個門市執行 App 把儀表板、條碼掃描與任務管理放在手機裡。掃描清單只挑出隔天訂單前必須清點的商品，店員掃一小段清單，不必巡完整排貨架。任務從總公司派下來，附期限與各店子任務，官方表示庫存準確度可達 98%，任務管理時間約省下一半。
商業智慧與 S&OP
BI 模組把營運資料轉成毛利、可得率與周轉的視圖，S&OP 則用金額比較年度計畫與即時預測。落差會依類別與原因列出，討論的重點從誰訂錯，轉向下一季的計畫該怎麼定。
優缺點
優點
- 模組涵蓋從預測、訂貨、貨架到促銷的完整流程，規劃資料不必向好幾家廠商拼湊。
- 自動訂貨把標準品、生鮮與物流中心流程分開處理，比單一補貨規則更貼近食品零售的實際狀況。
- 門市專屬貨架圖加上 AI 照片查核，補上許多規劃系統留給人工稽核的缺口。
- SuperApp 讓門市執行回到同一套系統，盤點與任務會回流到補貨作業。
- 官網上的案例在具名零售業者身上看到兩位數的周轉與銷售成長，不過這些是客戶成功故事，不是獨立評測。
缺點
- 價格不公開、導入由業務團隊主導，總成本要談過需求範圍才清楚，中小型連鎖編預算時比較吃力。
- 約六個月的導入期需要整理內部資料並調整流程，這些工作通常落在零售業者自己的團隊身上。
- 平台是為連鎖設計的，單店經營者、純線上商店或小型品牌用不到多層級與門市分群的功能。
- 沒有公開的 API 文件，想自行開發整合或把模型接進自家系統的團隊無從規劃。
常見問題
它把零售的規劃與執行自動化：需求預測、自動訂貨、多層級補貨、品類組合規劃、貨架圖產生、促銷規劃與門市任務管理。零售連鎖、經銷商與消費品製造商拿它取代以試算表為主的規劃方式。
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