连锁便利店效率提升， AI 自动补货是个好的切入点吗？

新零售业的本质是什么？李见毫的答案是提高效率。

李见毫目前是UMC数据的首席技术官。在加入UMC数据之前，他在亚马逊和IBM北美总部工作，从事数据挖掘工作。李见毫是一个典型的技术狂人，曾六次赢得美国黑客马拉松。2015年，他创立了一家名为styleight的大数据公司，并成功从真实基金中获得数百万美元。更重要的是，在真正的基金许小平的介绍下，李见毫认识了超级联合数据公司的首席执行官李思贤。出生于家族企业的李思贤正在思考如何利用技术来提高零售业的效率。这个想法与李见毫的想法一致。与此同时，李见毫于2016年4月正式加入超级数据联盟，成为首席技术官。

补货已经成为便利店效率的瓶颈

零售业是一个有许多环节的古老行业，每个环节都有很大的提高效率的空间。补给是超级联赛数据选择的起点。在零售业，补货是一个高频率的场景，尤其是在便利店，几乎每天都会发生。如果补货能够通过技术实现自动化和智能化，便利店整体运营效率的提高将是立竿见影的。

自动补货不是一项新技术，许多企业都尝试过，比如星巴克。补货可以分为两类，一类是从供应商处进行的区域性大仓库补货，另一类是从区域性大仓库进行的终端商店补货。大型区域仓库的SKU补货数量和频率大而低，而终端商店的数量和频率正好相反。过去，自动补货技术主要针对大型仓库，很少涉及商店层面。原因是商店的数据量太小，计算量很大，投入产出比不高。

补货不像字面意思那么简单，但它也包括对商店销售的准确把握和预测。这家商店的销售情况不是一成不变的，而是受到天气和促销等诸多因素的影响。过多的补充会导致库存积压，而过少的补充会导致机会的丧失。商店经理将分析和判断每天需要补充哪些库存，每个SKU需要补充多少，以及什么时候补充。如果一家商店只有几个SKU，凭经验判断真的不难。然而，实际上，一家便利店通常有数百家SKU店。人力分析不仅效率低下，而且容易出错。特别是对于保质期短的新鲜商品，时效性要求很高，下午的补货策略往往需要根据早上的销售情况及时调整。人力补充带来的效率瓶颈显而易见。

孟超数据反复思考如何利用人工智能技术帮助便利店制定补货策略，提高门店的整体运营效率。

两大创新推低自动补货技术

数据驱动决策的第一步是收集数据，可以通过在货架上安装传感器或用相机拍照来收集数据。UPC数据的原始方法是用打印机收集零售收据，但是像前两种方法一样，打印机收集的信息不够直观，需要在使用前清洗多次。每个便利店都有不同的收据格式。超市数据首先需要标准化数据格式，然后是干净和命名实体识别(NER)。最后，通过匹配超市数据中的商品数据库，对每种商品进行维度扩展和标记。

这种数据收集方法的另一个缺点是，它需要从头开始一点一点地积累数据，并且不能充分利用零售商后台数据库中的数据。因此，UPC数据开始尝试直接访问零售商的数据库。

雷锋了解到，除了来自零售商后台的大量销售数据，超级联赛数据还引入了数百个维度的数据，如天气、地理位置、促销活动等。训练自动补给模型。

李见毫介绍说，通过传统方式导入零售商的数据会给其数据库带来很大压力，并带来一定的风险，如影响POS收银机系统的稳定性。为了解决这个问题，超级联盟数据公司投入了大量的时间和精力来开发一套ETL工具。这套工具目前正在申请专利。

UPC数据的另一项专利技术是基于AWS Lambda的自动补充模型(也称为无服务器计算)。

如前所述，传统的自动补货技术很少涉及商店层面，因为商店的数据颗粒太细，实时性要求很高。如果一个商店有2000个SKU，这意味着超级联赛数据需要训练2000个预测模型，为了确保实时性能，这2000个模型需要所有的并行操作。换句话说，补货预测是一项需要高计算能力的短期爆炸性业务。根据传统的云服务收费模式(企业服务通常按月收费)，连锁便利店的补货预测计算成本是无法承受的。

智能选择AWS Lambda作为Superunion数据的自动补充解决方案，并利用它成功构建了一个承载数据收集、清理、分析和数据显示的核心业务系统。基于Lambda，用户可以在不预先配置或管理服务器的情况下运行代码，并且Lambda仅根据执行代码时消耗的计算时间收费，当代码不运行时不收费。这样，超级联赛数据成功地将补货预测的计算成本降低到低于连锁便利店的预期水平。

产品着陆比技术本身更重要。

李见毫介绍说，简单地从算法上实现自动补货并不困难，但如何降低成本，将技术与业务充分整合。每个企业内部的补货流程都非常不同。每个SKU的分配周期、分配频率和最低分配数量都不同，缺乏一套统一的标准。在这种情况下，把一个模型随便扔给零售商是不会产生价值的，而一套完整的系统技术必须得到装备才有机会落地。

“零售商不在乎你的算法是否优越。他们只关心你的技术是否能帮他赚更多的钱。超级联赛的数据将帮助零售企业整理他们的业务，并为不同的企业制定标准。这样一套标准超出了坐在办公室里的互联网公司的想象。”李见毫告诉雷锋网(公开号码:雷锋网)。

目前，孟超数据自动补货解决方案已应用于河北美食林、广东边寨家园、福建莆田文件便利店等多家连锁便利店企业。

李见毫介绍说，自动补货是一项通用技术。虽然SuperUnion Data的解决方案目前大多是传统的连锁便利店，但将来可以扩展到更多的零售业态，如鲜果便利店、生活超市和购物中心。

提高零售效率需要两步

李见毫认为，新零售的核心理念是提高效率，这也是超级联赛数据自动补充解决方案的基本理念。零售业效率的提高分为两步:第一步是信息化，通过信息化可以了解效率的瓶颈；第二步是智能，使用算法来帮助管理者做出快速决策。

除了自动补货，另一个帮助零售企业提高效率的超市数据解决方案是基于动态计算的关键绩效指标公式。李见毫说，许多连锁便利店企业的老板不知道他们商店的运营是上升还是下降。例如，有两家商店，其中一家由于经理的正确管理策略表现良好。另一家公司有一个总体的商业战略，但它得益于其地理位置和良好的营业额。传统的关键绩效指标计算方法相对简单。从纯数字的角度来看，两家商店的运营基本相同，但仍有很大的改进空间。

超级联合数据的目标是通过大数据挖掘这些商店的潜力，制定更合理的关键绩效指标，并刺激商店业务的增长。

这只是许多零售环节的一小部分，无论是自动补货还是关键绩效指标的制定。然而，正是在这一点一点的技术升级中，零售业迎来了巨大的变化。