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多门店零售 · 11 / 13

面向零售企业的 AI 路线图

把所有门店的销售、会员和库存放进同一个视图,再从一个品类做起,让缺货和积压明显减少。

女经理拿着平板查看渐空的啤酒货架,旁边是门店地图:14号店补货120箱,3号店暂缓。 多门店零售
“各门店的销售额在 POS 里,客户在会员系统里,库存在 ERP 里,三套系统从来不互通,所以不知道该给哪家店补什么货。”

我们常见的问题

大多数连锁零售企业的数据其实很齐全:单品销售记录在各门店的 POS 里,会员购买历史在会员系统里,库存和采购在总部的 ERP 里。可这三套系统来自三家供应商,用的是三套不同的商品编码,从来没人把这些数据放在一起对照。于是给门店补货,靠的是店长的感觉和上个月的销量。

结果是一家店月中就缺货,另一家店货压到只能打折清仓;同一个促销活动推到所有门店,尽管各地区顾客的购买习惯并不一样。

我们的解决方法

我们先以只读方式接入 POS、会员系统和 ERP,再建立映射表,让商品编码和门店编码一一对应。这通常是最耗时、也最没人愿意做的工作。完成后得到一套统一的数据,能看出每家店卖了什么、卖给了谁、还剩多少,并配有区域经理能自己打开的仪表盘。

共同搭建的试点系统从最常缺货或积压的那个品类开始。系统每周根据历史销量、现有库存和即将开始的促销,计算每家店应该订什么、订多少,然后把清单发给采购部门核对、审批,再录入 ERP。

下单、定价和清仓打折,仍由采购部门和经理决定,系统只提出建议并说明理由。我们把试点品类与同期其他品类对比,等数字清楚了再扩展到下一个品类。

系统如何运行

工作来源
  • 各门店 POS 的单品(SKU)销售
  • 会员系统的购买历史
  • ERP 的库存和采购数据
  • 店长与采购部门访谈
AI 做什么
  1. 接入系统,统一商品编码
  2. 按回报排序应用场景
  3. 交付 90 天路线图
  4. 共同搭建补货建议系统
结果去向
  • 区域经理的全门店仪表盘
  • 待采购审批的各门店订货清单
  • 试点品类的缺货与积压数据
  • 扩展到下一个品类的计划

使用前后对比

使用前
使用后
凭感觉和上月销量给门店补货
每周自动算出各门店订货清单,采购审批即可
一家店缺货,另一家店积压到只能打折清仓
提前看到哪家店会缺货或积压,来得及调货
三家供应商三套系统,商品编码各不相同
销售、会员和库存在同一个视图里,编码一致

您将获得

  1. 01

    一份核查报告:您的 POS、会员系统和 ERP 存了什么、能通过什么方式接出来,商品编码和门店编码在各系统之间是否一致

  2. 02

    整合后的数据集,把所有门店的销售、会员和库存放在同一个视图里,并配一个区域经理能自己打开查看的仪表盘

  3. 03

    按回报排序的应用场景清单,从分店库存预测、给会员推荐商品,到分店促销

  4. 04

    90 天路线图,选定一个品类作为起点,写明预算、团队和指标

  5. 05

    共同搭建的试点系统:为该品类提供各门店的补货建议,由采购部门审批,以缺货和积压的减少量衡量效果,并为门店和采购团队提供培训

各方的收获

企业主

一页看全所有门店,知道资金压在哪个品类的库存里,先用一个品类证明效果,再决定是否在全连锁投入。

IT 负责人

通过 API 或只读数据库连接 POS 和 ERP,不改动门店系统。编码映射表归您所有,订单按原有的审批流程进入 ERP。

每天使用的团队

店长不再靠清点货架来猜该订什么,采购部门拿到的是已经算好的清单,只需核对,用不着从一张空白 Excel 开始。

适合哪些企业

便利店和小型超市药店和健康产品店时尚和化妆品建材和家居用品多门店餐厅和咖啡馆加盟连锁

对接您现有的系统

POSERP会员系统Shopee 和 LazadaLINE OAPower BILooker

开发流程

  1. 1

    需求梳理

    明确需求、用户与成功指标,开工前锁定范围与价格。

  2. 2

    设计

    设计 UX 与系统架构,原型确认后才进入开发。

  3. 3

    开发

    AI 加速的迭代冲刺,每周演示,资深工程师评审。

  4. 4

    测试

    按约定范围验证质量、安全与性能。

  5. 5

    上线与维护

    生产部署、团队培训与月度维护计划。

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