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服飾與消費品的商品財務規劃,把 OTB 與配貨一起算

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一句話介紹:服飾與消費品的商品財務規劃,把 OTB 與配貨一起算

7thonline 是專攻多通路零售的供應鏈規劃平台,核心是商品財務規劃(merchandise financial planning)——也就是零售業講的 OTB(Open-to-Buy)那一整套:這一季要進多少貨、分配到哪些通路、什麼時候補、賣不掉怎麼辦。

功能特色與適用場景

它的 AI 元件叫 7thNucleus,用產業專屬的演算法做需求預測與趨勢偵測。功能涵蓋商品財務規劃、依款式/顏色/尺碼/地點的品類規劃、季中 OTB 與補貨、配貨最佳化、試賣(test buy)、商業智慧報表、以及 S&OP 協作。規劃顆粒度可以細到單品 SKU。

它的定位跟一般供應鏈系統不同的地方,是同時處理批發、DTC、電商與直效行銷這幾種通路——這在服飾業是關鍵。同一個品牌可能有百貨專櫃、自營官網、蝦皮旗艦店和經銷商,四種通路的補貨邏輯完全不同,多數系統只擅長其中一種。

主要客戶是大型零售與服飾公司、批發商、DTC 品牌與電商,以中大型企業為主;另外有一個 7thLite 版本針對中小企業。

對台灣的成衣代工與品牌業者,它比較實際的參考價值在「批發 + DTC 混合」這件事。台灣不少品牌是從代工或經銷起家、近年才做自營電商,兩套通路的規劃邏輯打架是常態,這正是這類系統要解的問題。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話

OTB 這件事在台灣被嚴重低估。我看過太多品牌把庫存問題怪到採購頭上,實際上是根本沒有一套規劃語言,每個人心裡的數字都不一樣。買系統之前先問自己:公司有沒有人說得清楚這一季的可採購金額怎麼算出來的?沒有的話,先解決這個。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • 商品財務規劃(OTB)與彈性設定
  • 7thNucleus AI 需求預測與趨勢偵測
  • 依款式、顏色、尺碼、地點的品類規劃
  • 季中 OTB 與補貨、配貨最佳化
  • 試賣(test buy)功能
  • S&OP 協作與商業智慧報表
  • 另有中小企業版 7thLite

適用場景

  • 服飾品牌的季度 OTB 規劃
  • 批發與 DTC 通路的庫存分配協調
  • 新款試賣後的追加決策
  • 季中補貨與調撥最佳化

7thonline 的優點與缺點

優點

  • 批發、DTC、電商多通路同一套規劃,適合通路混雜的品牌
  • 顆粒度可到單品 SKU,服飾業的尺碼配比算得下去
  • 有中小企業版本,不是只服務大企業

缺點

  • 未公開定價
  • 商品財務規劃本身門檻高,沒有 OTB 觀念的團隊導入會很痛苦
  • AI 功能揭露的細節有限,需在 POC 階段驗證預測品質

價格方案

未公開定價;另有針對中小企業的 7thLite 方案

7thonline 常見問題

OTB 是什麼?沒有這套流程的公司能用嗎?

OTB(Open-to-Buy)是零售業控制「可採購金額」的規劃方法,把預算、預估銷售、庫存與毛利綁在一起看。如果公司目前是憑經驗下單、沒有這套語言,導入系統前建議先把流程本身建立起來,否則工具會變成昂貴的報表機。

跟 Increff 怎麼選?

[Increff](/tools/increff) 從企劃一路做到倉儲履約,範圍更長;7thonline 更專注在規劃這一段,尤其是批發通路的處理。如果你的痛點在倉庫與全通路出貨,選前者;如果痛點在「這一季到底該進多少」,選後者。

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