【提升】连锁便利店效率提升 ai自动补货是个好的切入点吗？

    连锁便利店效率提升 ai自动补货是个好的切入点吗？

李健豪现任超盟数据cto，加入超盟数据前他曾先后供职于亚马逊和ibm北美总部，从事数据挖掘工作。

2015年，他创立了一家名叫stylepuzzle的大数据公司，并成功拿到真格基金的百万美元投资。

更重要的是，在真格基金徐小平的介绍下，李健豪结识了超盟数据ceo李思贤。

一见如故之下，2016年4月李健豪正式加入超盟数据担任cto。

区域大仓补货的sku数多、频率低，终端门店则恰好相反。

以往自动补货技术主要针对大仓，很少涉及门店层面，原因在门店的数据颗粒太小，计算量十分庞大，投入产出比不高。

店长每天都要分析判断哪些sku需要补货，每个sku各补多少，应该在什么时间点补。

每个便利店的小票格式各不相同，超盟数据需要先把数据格式标准化，然后进行清洗和named-entityrecognition(ner)，最后通过匹配超盟数据内部的商品数据库，对每个商品进行维度扩充并打上标签。

雷锋网了解到，除了零售商后台的海量销售数据，超盟数据还引入了天气、地理位置、促销活动等上百个维度的数据，用于训练自动补货模型。

李健豪介绍，用传统手段导入零售商的数据会给其数据库造成很大压力，带来一定的风险，比如影响pos收银系统的稳定性。

假如一家门店有2000个sku，意味着超盟数据需要训练2000个预测模型，而且为了保证实时性，这2000个模型需要全部并行运算。

超盟数据的自动补货解决方案巧妙地选择了awslambda，并利用其成功搭建了一个承载数据采集、清洗、分析和数据展现的核心业务系统。

产品落地大于技术本身李健豪介绍，单纯从算法而言，自动补货不难实现，难的是如何压缩成本以及让技术与业务完全结合。

每个企业内部的补货流程千差万别，配送周期、每个sku的配送频率、最小配送量都不相同，缺少一套统一标准。

虽然超盟数据的解决方案目前落地的大多是传统连锁便利店，但未来也可以推广到鲜果便利店、生活超市和购物中心等更多个零售业态。

零售业效率提升分两步走李健豪认为，新零售的核心思想是提高效率，这也是超盟数据自动补货解决方案的根本理念。

另一家经营策略一般，但受益于地理位置，营业额也不错。

传统的kpi计算方法比较简单，单纯从数字上来看，这两家门店的经营情况基本一致，但它们还有很大的提升空间。

聚沙成塔，集腋成裘，无论自动补货还是kpi制定都只是零售众多环节中的一小部分，但正是在这一点一滴的技术提升中，零售行业已经迎来一场巨大的变革。

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