一家拥有30多家门店的鲜食连锁品牌，长期面临着一个行业难题：每日商品损耗率高达8%。店长们依靠经验订货，时而缺货影响销售，时而过剩造成浪费。总部每月分析销售数据后给出建议，但等建议下达到门店时，市场情况早已变化。

我们为这家连锁品牌定制的智能系统，最大的特点是“会学习”——它像一位不知疲倦的店长助理，持续观察、学习、优化每家店的独特经营规律。

系统的学习从三个维度展开：

第一，学习每家店的“性格”

系统为每个门店建立了独立的数据模型。它不仅记录销售数据，还学习：这家店周一早上白领顾客多，三明治需求大；那家店周末家庭客多，儿童套餐更畅销；A店隔壁新开了健身房，轻食销量上升了15%；B店门口修路两个月，客流有特定时段性下降。系统通过机器学习算法，识别出每家门店独特的销售模式和外部影响因素。

第二，学习商品的“生命周期”

对于鲜食商品，系统特别关注生命周期曲线：新品上市第一周如何爬坡，畅销品如何维持，临期品如何促销。系统会自动标记那些需要特别关注的商品，并给出针对性的订货和促销建议。

第三，学习“异常”并及时预警

当某家门店某类商品的销量突然偏离正常模式时，系统会在30分钟内发出预警。可能是设备故障（冷藏柜温度异常），可能是操作失误（价格录入错误），也可能是突发商机（周边举办大型活动）。系统不仅报警，还会基于历史相似情况给出处置建议。

系统的核心决策界面极其简洁：

每天下午4点，店长手机收到一条推送：“明日订货建议已生成”。打开后是清晰的清单：鲜蔬类比昨日减少15%，因为天气预报明日下午有雨；烘焙类增加20%，因为系统检测到周边企业明天有大型会议；某款新品建议追加，因为相似门店数据表明该品类正处于上升期。

每个建议旁都有“为什么”按钮，点击可查看系统做出此判断的数据依据：过往30天同时段销售对比、天气影响系数、周边竞品活动分析等。店长可以基于现场实际情况（如临时得知明天有团队预订），对建议进行微调——而每次调整，又成为系统新的学习样本。

实施6个月后的成果令人振奋：

平均损耗率从8%降至6%，年节省成本超200万元

缺货率下降40%，顾客满意度显著提升

店长每日订货时间从1.5小时缩短至15分钟

新店长上手速度加快，系统成为最好的“培训导师”

这套系统最精妙之处在于：它不自称“人工智能”，不追求完全的自动化，而是定位为“增强智能”——用算法发现人眼难以察觉的规律，用人来把握算法无法理解的微妙。当人和机器各展所长、协同工作时，25%的损耗降低只是开始，一个更智能、更高效的零售新时代正在到来。

本文由陕西广合通小编整理发布。