爱分析：《中国零售科技行业报告》（全文）
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例如，快消行业的货架陈列监测此前主要依靠督导人员人工排查记录，如今，通过AI云平台的图像识别技术对货架陈列照片进行自动化数据识别的解决方案已经广泛落地应用，大幅度提升了货架陈列监测的效率。 对于品牌商而言，由于大量渠道体系是非直营模式，渠道数字化推进起来并非易事。尤其是当品牌商无法连接和掌控终端渠道时，数字化落地和数据打通都无从谈起。 对于以快消品为代表的非直营终端渠道，经销商往往横亘在品牌商与终端渠道之间，对终端渠道数据更具备掌控力，因此经销渠道的数字化也是渠道数字化过程中必须打通的环节。然而，考虑到利益关系的博弈，品牌商只有通过数字化手段对经销商进行订货、仓储物流、营销等方面的业务赋能，为经销商带来真正收益，才有机会通过经销商打通终端渠道数据。 除此之外，品牌商先从直营渠道体系开始推进渠道数字化，是更加可落地的方式。长期而言，品牌商需要从制造端延伸到终端供应链环节，提升对整个渠道体系的直营化能力。 3.5 经营决策智能化 企业在日常业务经营过程中面临大量的决策场景，包括产品生产和供应计划、库存备货、门店选址、商品促销方案等。传统的决策方式主要依靠专业人员的经验和逐渐积累的业务规则，对人的依赖较重。而店长等专业人员的培养周期较长，人力成本也在持续攀升。此外，人的决策也存在一定的不可控性。 在门店经营决策智能化方面，便利蜂进行了一些前沿性的实践。 便利店员工在日常经营过程中需要负责商品订购、生产、排班、定价、货架陈列等职责，而7-11培养一个优秀的店长大概需要2年时间。为了保证门店规模化扩张进度不受限于店员培养进度，便利蜂用一套系统来指导店员的日程经营动作。 例如，便利店有数百个SKU的短保商品和热餐鲜食需要按照时间、天气、地域等因素决定订购量，以保证不缺货或滞销浪费；面包需要24小时不间断变价，提升最大收益；由于新品替换，货架商品陈列每周都需要大规模调整……这些经营决策，很难依靠员工的经验作出最优行动，便利蜂都通过系统基于数据分析和算法来给出指令。通过这套系统，便利蜂可以把店长的培养周期缩短到6个月。 目前，销量预测、商品推荐是实践较多的智能化场景。但整体而言，业务经营的智能化决策还有很长的路要走。相比营销等场景，经营的决策链条更加复杂，涉及诸多变量。一方面，大部分品牌与经营决策相关的数据积累还不够丰富，无法支撑复杂场景的建模分析。另一方面，要解决具体经营场景的决策问题，相关算法和模型也不够成熟，有待通过业务验证进行迭代。 （编辑：西安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
