本公开实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及介质。该信息处理方法包括：从收银系统中读取订单数据；从客户管理系统中读取客户数据；从企业管理信息系统中读取库存数据；通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，所述补货信息包括需要补货的货品标识和补货数量；以及发送所述补货信息。根据本公开实施例的技术方案，通过打通收银系统、客户管理系统和企业管理系统，并利用机器学习模型处理订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，从而实现库存预警、自动补货的功能。自动补货的功能。自动补货的功能。
【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、装置、电子设备及介质
[0001]本公开涉及计算机
，更具体地，涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]现有的门店销售仍然采用比较传统的管理方式，大多以人工统计、人工分析的方式来解决门店面临的问题，因而难以形成有效的管理。尤其是在库存管理方面，一些保质期短的商品如果进货控制不够准确，或者造成浪费，或者不能满足销售需求，都会在很大程度上影响门店的运营。
技术实现思路
[0003]为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及介质。
[0004]本公开的一个方面提供了一种信息处理方法，包括：
[0005]从收银系统中读取订单数据；
[0006]从客户管理系统中读取客户数据；
[0007]从企业管理信息系统中读取库存数据；
[0008]通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，所述补货信息包括需要补货的货品标识和补货数量；以及
[0009]发送所述补货信息。
[0010]根据本公开实施例，所述通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息包括：
[0011]将所述订单数据、客户数据和库存数据存入数据仓库；
[0012]在所述数据仓库内处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息。
[0013]根据本公开实施例，所述机器学习模型为深度学习模型。
[0014]根据本公开实施例，所述客户数据包括客户标识信息和客户画像信息，所述方法还包括：
[0015]基于所述订单数据和所述客户标识信息生成所述客户画像信息，所述客户画像信息包括性别、年龄、消费频次、消费金额以及活跃程度；
[0016]将所述客户画像信息存入客户管理系统或者数据仓库。
[0017]根据本公开实施例，该方法还包括：
[0018]从营销系统中读取营销数据；
[0019]基于所述客户画像信息和所述营销数据，触发营销事件。
[0020]根据本公开实施例，该方法还包括：
[0021]统计所触发的营销事件，生成营销活动触达率和客户参与率；
[0022]发送所述营销活动触达率和客户参与率。
[0023]根据本公开实施例，该方法还包括：
[0024]监控所述订单数据；
[0025]基于所述订单数据，更新客户的活跃程度，
[0026]其中，所述基于所述客户画像信息和所述营销数据，触发营销事件包括：
[0027]在基于所述活跃程度确定客户为沉睡客户的情况下，触发召回沉睡客户的营销事件。
[0028]本公开的另一个方面提供了一种信息处理装置，包括：
[0029]订单数据读取模块，被配置为从收银系统中读取订单数据；
[0030]客户数据读取模块，被配置为从客户管理系统中读取客户数据；
[0031]库存数据读取模块，被配置为从企业管理信息系统中读取库存数据；
[0032]预测模块，被配置为通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，所述补货信息包括需要补货的货品标识和补货数量；以及
[0033]发送模块，被配置为发送所述补货信息。
[0034]本公开的另一个方面提供了一种电子设备，包括，至少一个处理器以及至少一个存储器，用于存储一个或多个计算机可读指令，其中，当所述一个或多个计算机可读指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的方法。
[0035]本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
[0036]本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
[0037]根据本公开实施例的技术方案，通过打通收银系统、客户管理系统和企业管理系统，并利用机器学习模型处理订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，从而实现库存预警、自动补货的功能。
[0038]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0039]结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
[0040]图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的应用场景的示意图；
[0041]图2示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图；
[0042]图3示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图；
[0043]图4示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图；
[0044]图5示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图；
[0045]图6示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图；
[0046]图7示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置的框图；
[0047]图8示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图；以及
[0048]图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现信息处理方法和装置的计算机系统的框图。
具体实施方式
[0049]下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
[0050]在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
[0051]另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0052]应当注意的是，本公开中数据的获取或展示均经用户授权、确认、或由用户主动选择。
[0053]本公开的实施例提供了一种信息处理方法，包括从收银系统中读取订单数据；从客户管理系统中读取客户数据；从企业管理信息系统中读取库存数据；通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，所述补货信息包括需要补货的货品标识和补货数量；以及发送所述补货信息。
[0054]图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的应用场景的示意图。需要注意的是，图1所示仅为本公开实施例的信息处理方法的应用场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例的信息处理方法不可以应用于其他场景。
[0055]如图1所示，该场景可以包括终端设备110、收银系统121、客户管理系统122、企业管理信息系统123以及与上述各个设备通信连接的云120。
[0056]根据本公开实施例，收银系统121与本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，包括：从收银系统中读取订单数据；从客户管理系统中读取客户数据；从企业管理信息系统中读取库存数据；通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息，所述补货信息包括需要补货的货品标识和补货数量；以及发送所述补货信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过机器学习模型处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息包括：将所述订单数据、客户数据和库存数据存入数据仓库；在所述数据仓库内处理所述订单数据、客户数据和库存数据，以生成补货信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述机器学习模型为深度学习模型。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其中，所述客户数据包括客户标识信息和客户画像信息，所述方法还包括：基于所述订单数据和所述客户标识信息生成所述客户画像信息，所述客户画像信息包括性别、年龄、消费频次、消费金额以及活跃程度；将所述客户画像信息存入客户管理系统或者数据仓库。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：从营销系统中读取营销数据；基于所述客户画像信息和所述营销数据，触发营销事件。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：统计所触发...
【专利技术属性】
技术研发人员：王越，姚远，王成，朱本冲，
申请(专利权)人：山东派盟网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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