美宜佳AI应用实践,赋能万店智慧零售新业态
一、背景与挑战
美宜佳作为中国门店数排名第一的便利店品牌(数据来源于:CCFA),始终紧跟消费升级趋势与技术发展浪潮,坚持以特许加盟为核心的发展体系,并依托该模式将加盟店网络广泛覆盖至240余座城市。在品牌发展历程中,美宜佳持续推进自我革新,先后完成三次商业模式迭代与四次信息系统升级,为规模化扩张与数字化转型奠定坚实基础。截至2025年7月,美宜佳门店数量已突破4万家。
随着规模与数字化程度的同步提升,美宜佳全面加快AI建设新征程,然而,从规模化扩张到数字化深耕、再到AI化升级的进阶中,美宜佳也面临着诸多亟待解决的挑战:
- 数据孤岛与数据治理复杂:海量数据分散在不同平台,加盟店数据采集标准不统一,不仅造成数据质量不稳定,还导致营销管理智能化水平偏低,数据孤岛问题日益凸显;
- 供应链效率待提升:订货模式过度依赖人工经验,造成高频缺货与高库存积压并存问题,难以适配各区域之间的需求差异,进一步制约了整体效率;
- 运营成本高:随着门店规模突破万店,一方面人力成本呈现刚性上涨态势,租金支出也持续攀升;另一方面,随着规模扩大,加盟管理的隐性成本也在不断增加,这些因素共同推高了整体运营成本。
二、方案实践
面对数字化时代的多重挑战,美宜佳携手华为云,将“AI中台”作为破局的关键:首先以门店高频场景为切入口,打造实时、高质、融合、标准且安全的数据基座,把数据沉淀为可共享和可复用的企业资产,其次打通全供应链数据,既提升运营效能又实现成本精细化管控,最终使AI技术成为企业持续领跑的新生产力。
AI&数据中台架构图
AI&数据中台,整体架构主要包括AI模型资产、AI服务平台、数据中台、数据源、算力&IT平台等模块:
- AI模型资产:围绕门店订货、根因定位、指标预测等高频场景,沉淀一套可迭代的算法资产:线上A/B测试持续调优,线下版本管理与效果监控闭环运行,让模型“训练-评估-升级-复用”全流程运行,在追求业务最优的同时,实现模型资产的统一沉淀与可持续治理。
- AI服务平台:以“人、货、场”为主线,一站式承载模型开发-部署-运维全生命周期,在精准营销、柔性供应和全渠道管理等场景下实现模型快速构建、持续微调与无缝升级;
- 数据中台&数据源:统一接入、清洗、加工、理解并结构化原始数据,沉淀为同源、实时可视、分级分类且安全可控的数据资产与统一的数据底座;
- 算力&IT平台:支撑数据处理与模型运行的硬件基础设施,提供一站式算力&IT平台云服务。
美宜佳通过重塑组织模式,构建共享中台,将数据、技术和资源集中沉淀并开放复用,业务单元在充分自主的同时高效协同。依托AI底座,锁定智慧门店、数字员工和门店订货三类场景,把算法深度嵌入运营全链路,实现从数据到决策、从算法应用到利润增长的价值提升。
场景一:智慧门店—AI实践重塑“人、货、场”协同
人工智能正深度重塑新零售,以消费者体验为中心的数据驱动业态迅速崛起,智慧门店成为新零售主战场。美宜佳第六代店型应运而生,通过构建全智能、全自助、全天候的运营体系,抢占市场先机。
智慧门店采用“AI店长+数字店员+云销售+店务员+屏幕营销”的数字运营模式,将AI能力植入到门店整体运作流程中:
- 数据融合:聚焦业务主航道,建立数据质量基线,贯通会员、门店、商品、人员等关键主数据全流程,完成数据资产梳理,实现数据流实时运转、随需获取以支撑ROADS体验,通过数据联接,为公司数字化运营提供支撑;
- 模型应用:部署多模态AI模型,通过增量训练持续优化,形成数据采集 - 实时决策 - 效果反馈的智能流转闭环;
- 智能陈列:AI模型结合图像识别技术,自动检测商品排面占比、价格签错位等情况,实时捕捉货架状态;
- 客流热力:依托多源感知层关联客流波动与环境因素,量化促销活动、陈列调整对客流变化的贡献度,识别轨迹热力图,为运营优化提供科学决策依据;
- 数字报告:借助AI平台智能生成巡检与门店效能诊断报告,以数据可视化呈现为依据,推动业务效能升。
美宜佳的智慧门店通过 “模型 - 数据 - 算法 - 知识 - 运营” 的闭环体系,推动3万多家门店从机械化执行迈向有机智能体,实现对门店客流的数字化精准管控,重构门店与消费者的深度连接。
场景二:数字员工—AI Agent重构门店服务链
AIGC与LLM驱动零售变革,智能体成为焦点。美宜佳顺势而为,通过“感知-交互-锁定-服务”四阶流程,将客户需求实时转化为个性化的购物体验。
四阶运作流程:
- 环境感知层:多模态输入融合,生成动态更新的门店数字孪生体;
- 决策生成层:预设可执行任务指令包,零售AI数据模型训练、优化、推理等进行决策驱动;
- 任务执行层:通过穿戴通信设备,在商品流转、顾客服务、环境调控、资金处理等方面接收Agent指引完成任务执行;
- 效果评估层:量化评估矩阵,采用短期调优与长期进化双通道反馈调优。
在美宜佳零售业务场景中,AI Agent 智能体数字员工的价值突出,具体体现在四大核心优势:
- 开箱即用,部署无忧:仅需简单指令,即可快速激活并投入门店工作,实现从部署到应用的无缝衔接,大幅降低时间与成本投入;
- 行业深耕,模型沉淀:深度整合零售业垂直领域大语言模型,精准把握零售行业特性,快速沉淀并适配智慧门店数字员工场景,为业务决策提供支撑;
- 全流程自动化:将客户咨询接收、行为识别、精准服务等繁琐任务拆解为可执行的微小单元,实现全流程自动化处理,有效减少人为误差,同时提升工作效率与优秀店员经验的可复制性;
- 人机协同,灵活应变:数字员工不仅具备强大的自动化能力,还能与业务人员无缝协作,支持在复杂情境下进行灵活调整,共同应对门店顾客需求复杂多变,全面提升运营管理水平,实现业务效益最大化。
作为美宜佳数字化转型的重要突破,智能体数字店员可随场随身解答问题、实现业务流程自动化。其依托垂直类大语言模型与智能屏幕理解技术,能灵活、智能且精准地解读不同业务场景指令,实时感知用户需求并快速响应,大幅提升门店消费者的购买体验,构建智能交互的体验闭环。
场景三:门店订货—预测引擎破解库存难题
为优化内部管理、升级经营模式并提升门店经营水平,美宜佳以AI算法与大模型为技术核心,结合日预计需求量、机会损失、滞销折损、促销活动及安全库存等关键因素,为门店提供商品订货建议量,既能减少人工操作时间,又能实现日销售额提升与商品报废率降低。
具体实践围绕“技术支撑 - 场景落地 - 监控保障”构建体系:
- 技术支撑-构建门店订货模型:整合销售预测、库存修正、节假日调优、相似店匹配、异常销售剔除、促销活动适配六大算法,形成智能订货能力。每日门店按需求输入经营目录后,系统先识别门店类型(新店 / 老店)及对应商品目录,再根据商品属性(常温 / 冷藏 / 冷冻),结合节日、天气、设备容量等约束条件启动专属算法,输出最优订购建议,最终实现库存与客流量双提升;
- 场景落地-搭建门店分析看板:从库存预警、缺货预警、模型执行、门店上线、提升效果、经营风险预警六大维度,全方位支撑门店数据运营分析。
- 监控保障-建立双重监控体系:一方面监控模型整体运行(含准确率、运行状态、风险预警、价值评估),另一方面聚焦门店模型运行(含门店准确率、预测分析、预警分析、订货对比)。
美宜佳以数据中台为底座,门店订货模型与分析看板深度协同,借助AI实时聚合多维度数据并精准分析,实现模型执行可跟踪、订货异常可溯源,实时掌握门店模型动态,推动万店运营从“经验复盘”升级为“数据沙盘”。同时,系统将态势感知能力赋予店长,支持一屏触达多维数据、明晰因果链条并匹配精准行动,让门店运营从“人为驱动”跃迁至“数字制导”,核心成效显著。
- 门店经营者效益提升:库存周转天数减少2天,缺货率下降6%;AI围绕经营基线稳定运行并持续优化,在鲜食版块实现商品损耗的精准控制;
- 门店订货数智化升级:订货准确率提升80%,单店每月报货工时减少50小时,订货效能与人工成本双优化。
三、经验分享
在AI场景实践探索中,美宜佳聚焦业务高价值场景推进均衡发展,通过科学分配资源投入实现效能最大化:一方面,集中80%资源击穿重点业务链,以深度投入形成模式创新突破;另一方面,将20%精力投向生态支撑业务链,夯实业务基础。两者相互协同,最终构建起 “模式创新驱动增长、生态支撑助力降本” 的良性循环。
AI 场景的成功落地,有效驱动美宜佳整体组织与业务效能的跃升,核心实践经验可总结为五点:
- 科学规划 AI 投入:以二八原则聚焦生态提效关键领域,借力行业资源加速技术落地;同时深度剖析业务流程,精准识别核心挑战,据此合理分配模型、算力等资源;
- 夯实数据资产根基:构建完善的数据治理体系,保障数据的准确性、完整性与一致性;通过搭建联合数仓融合内外部数据,并严格守护数据隐私安全,为 AI 应用筑牢基础;
- 深耕垂直领域模型:针对零售业务全链路,明确聚焦智慧门店、数字员工、门店订货三大核心场景,开发专属垂直领域模型,提升 AI 应用精准度,实现业务决策与预测的高效赋能;
- 拓宽 AI 应用边界:以运营需求为导向确定投入方向,主动探索 AI 在创新场景中的应用价值,不设限 AI 能力范围,大胆将技术落地到具体业务场景中验证与迭代;
- 重视知识传承复用:通过多元方式推动知识共享与传承,尤其注重组织协同构建优秀店长经验的沉淀与复刻体系,实现多类目业务知识的系统化积累。
四、总结
美宜佳在AI领域的探索与实践表明,AI的核心价值在于成为 “面向业务场景的业务能力”。它虽起源于工具,却不止于工具,更可以化身优秀的数字员工,承载的是无数优秀业务员工在实践中积累的知识经验,能让更多人具备同等专业能力,最终构建起 “人 + 数字员工” 的协同工作模式,驱动组织能力整体跃升与业务效能持续优化。
AI探索是一场持续渐进的长期实践。未来,美宜佳将在现有AI实践基础上,进一步深化AI核心竞争力构建,推动AI能力向集团多元化业务版块渗透,全方位打造企业与AI深度协同的全新发展格局。
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