预测靠经验，库存两头挤
畅销品断货、长尾品积压同时发生，区域间调拨靠人工协调，季节性波动难以提前反应。
行业痛点
这些场景，你大概不陌生
我们先把问题说清楚，再谈技术。
门店执行无法被看见
陈列、价签、促销物料、卫生与温度是否到位，只能靠督导巡店抽查，覆盖率和真实性都有限。
会员数据在，洞察不在
交易数据沉淀多年，但缺少可用的标签与触达策略，营销仍是全场折扣。
内容生产跟不上上新节奏
商品图文、短视频、直播脚本依赖外包，成本高、周期长、风格不统一。
零售业 · 行业场景
零售业的AI场景
每个场景都包含现状痛点、解决方式与可验收的价值指标。
需求预测与智能补货
- 现状痛点
- 促销、天气、节假日叠加影响，人工预测失真。
- 解决方式
- 融合销量、库存、价格、天气与活动因子的时序模型，按 SKU × 门店粒度输出补货建议并自动生成调拨单。
门店巡检与陈列合规
- 现状痛点
- 督导巡店抽样覆盖低，问题发现滞后。
- 解决方式
- 门店摄像头 + 手机拍照双通道，视觉模型自动识别陈列、价签、堆头与缺货，生成整改任务并追踪闭环。
智能导购与私域客服
- 现状痛点
- 导购流动快、话术不一，社群与私域消息回复不及时。
- 解决方式
- 商品知识增强的销售 Agent 7×24 应答，支持尺码推荐、搭配建议、订单与售后查询，复杂问题转人工并附摘要。
营销内容自动化
- 现状痛点
- 商品图文与短视频生产慢、成本高、风格漂移。
- 解决方式
- 基于品牌视觉规范的生成式内容流水线，批量产出主图、详情与短视频脚本，人工只需审核确认。
动态定价与毛利管理
- 现状痛点
- 调价依赖经验，竞品与库存信号反应滞后。
- 解决方式
- 价格弹性模型结合竞品监测与库存水位，给出价格建议并守住毛利下限，异常自动拦截。
会员洞察与个性化触达
- 现状痛点
- 人群划分粗，营销打扰率高、转化低。
- 解决方式
- 构建会员生命周期标签体系，Agent 自动生成人群包与触达策略，并在企微 / 小程序内完成执行与归因。
解决方案
零售业 AI 解决方案架构
总部决策与门店执行双向打通，模型能力直接落到每一次补货与每一条触达。
L1
数据接入层
- POS / 会员 / 订单
- ERP · WMS · 供应链
- 门店摄像头与巡店 App
- 公域与私域触点
L2
洞察与决策层
- 需求预测模型
- 价格弹性模型
- 会员生命周期标签
- 商品知识图谱
L3
模型与 Harness 层
- 零售垂类大模型
- 视觉巡检模型
- Agent Harness 编排
- 品牌内容安全护栏
L4
执行与交互层
- 智能补货工作台
- 巡店整改看板
- 导购 / 客服助手
- 内容生产流水线
01
数据盘点
打通 POS、会员、库存三张表，明确口径与可用字段，输出数据质量报告。
02
单城验证
选一个区域或一类门店做预测与巡检验证，用真实经营结果对标。
03
体系接入
对接 ERP、企微与门店终端，把建议变成可执行的单据与任务。
04
全国复制
按业态模板批量推广，建立月度经营复盘与模型迭代机制。
我们的优势
为什么零售业客户选择我们
能力可以被复制，交付经验不能。
-31%
缺货率
预测到补货闭环
不只给预测数字，而是直接生成可审核的补货与调拨单，落到 ERP 里执行。
100%
巡店覆盖
门店执行可视化
陈列、价签、温度、人员在岗全部可被模型识别，督导从抽查变为全量。
2 道
内容护栏
品牌调性可控
生成内容受品牌视觉与话术规范约束，输出前过合规与风格双重护栏。
0 学习成本
一线使用
企微生态原生
导购助手与会员触达直接跑在企业微信里，一线不需要新装 App。
0pt
预测准确率提升
0%
客服人力下降
0×
营销 ROI 提升
最直观的变化是店长不再花两小时做要货单，系统给的比人准，他们把时间还给了卖场。
- -31% 缺货率
- +24% 库存周转
- +17pt 新品动销率
FAQ
常见问题
关于落地过程中最常被问到的几件事。
门店数量少，数据量不够能上吗？
可以。我们采用跨门店/跨区域的迁移学习与同业先验，先从巡检和内容这类不依赖长周期数据的场景切入，再逐步做预测。
能和我们已有的 BI 系统共存吗？
可以。模型结果以数据接口和表单两种形式输出，BI 继续做展示，我们负责决策建议与执行闭环。
生成内容会不会有合规风险？
所有生成内容在发布前必须经过广告法敏感词、品牌禁用语与知识产权三道自动校验，并保留人工审核环节。