某连锁生鲜零售智能订货与门店诊断

订货从三小时压到二十分钟，损耗与缺货同时下降，督导带着结论下店。

项目背景

该企业数百家门店的生鲜订货由各店店长手工完成：凭经验看昨日销量、手工计算订货量，遇到天气突变或节假日往往来不及调整。结果是要么临期损耗，要么畅销品缺货，损耗情况往往要等到月底盘点才清楚。

总部督导巡店依赖人工翻看报表，难以及时发现门店经营问题，辅导也缺乏针对性。

解决方案

我们融合 POS 销售、库存、供应链数据与外部天气、节假日信息，构建分品类分门店的需求预测模型，输出订货建议并保留店长人工微调空间；同时建立门店运营诊断模型，每日自动扫描多项经营指标，输出"亮点 + 问题定位 + 根因剖析"的结构化报告。

配套建设 ChatBI 问数入口，业务人员用自然语言即可查询与下钻分析，不再依赖数据部门排期。模型每周用实际销售数据回测，持续优化。

实施步骤

最终成效

订货流程从平均三小时压缩到二十分钟以内，店长把省下的时间投向现场管理与顾客服务。试点门店损耗与缺货指标同步改善，总部督导带着系统生成的诊断报告下店，辅导更有针对性。