AI 订货
约 40%
订货作业时间减少
某便利店引入 AI 订货后，订货作业时间减少约 40%。
零售
让顾客需要的商品，更可靠地到达货架和手中
ActelosAI 帮助零售团队确定并构建补货、门店运营与顾客旅程中的 AI 应用。从日常问题出发：商品是否有货、门店能否响应、线上承诺能否兑现？围绕这项决策，连接商品、库存与门店工作。
经营问题
把商品、顾客和门店之间的断点接起来
销售变化可能来自需求，也可能来自缺货、陈列或活动执行。促销带来的销量，需要连同折扣、损耗和剩余库存一起看。系统里显示有货，也需要确认具体商品是否可售、能否按时交付。
从一项具体任务切入，让数据帮助团队看清原因，让建议能够进入门店日常工作。
AI 转型成效
从订货到门店作业，看到具体改变
生鲜运营
3→1次／日
生鲜降价作业
某大型商超使用 AI 辅助生鲜清货，将每日降价作业由 3 次减至 1 次。
门店任务管理
90→30分钟
夜间补货任务规划时间
某大型商超使用 AI 辅助夜间补货任务规划，门店负责人早期估计，规划时间从 90 分钟缩短至 30 分钟。
AI 应用方向
从六项日常经营任务，找到 AI 的切入点
以下是可结合你的业态、业务数据和现有系统共同设计与验证的应用方向。商品、价格、采购与顾客承诺仍由相应负责人决定。
01
需求预测与补货
让补货更贴近门店真正需要
结合销售、促销、缺货记录、可用库存与在途信息，用预测和补货模型形成建议；AI 整理变化原因，标出交期、保质期和整箱订货等限制，帮助计划与采购人员先处理需要判断的异常。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 销售与促销、库存与在途、交期与商品效期
- 实际输出
- 门店补货建议、推荐依据与异常清单
- 关注指标
- 商品可得率 · 报损占销售比例
02
门店与一线工作
让一线更清楚，下一件事该做什么
收货、上架、改价和顾客服务经常同时发生。AI 结合门店任务、到货与货架反馈，整理待办优先级，检索有效作业说明，并汇总未完成交接，让店长更容易安排工作、跟进异常。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 门店任务、到货与货架反馈、作业资料与完成记录
- 实际输出
- 班次任务清单、作业说明与待处理事项
- 关注指标
- 任务准备与复核总工时 · 按时完成率
03
商品组合与选品
让商品组合更贴近本店顾客
同样的商品，在不同门店可能有不同表现。AI 汇总销售、顾客反馈和缺货线索，结合货架空间、价格带及规格差异，准备增补、替换或保留商品的比较，帮助商品团队设计小范围验证。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 商品属性、门店销售与库存、顾客反馈、陈列与空间
- 实际输出
- 门店组合差异、调整候选与验证建议
- 关注指标
- 品类毛利额 · 目标需求满足率
04
价格与促销
看清活动带来了什么，也留下了什么
销量上涨是否带来更多贡献，活动结束后还剩多少库存？用统一口径比较销售、折扣、成本和报损，AI 关联活动与执行记录，整理可能的影响因素，形成供团队复盘和调整下一次活动的建议。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 价格与促销、销量与成本、库存与退货、门店执行记录
- 实际输出
- 活动贡献复盘、待核差异与调整建议
- 关注指标
- 活动贡献额 · 活动后剩余库存
05
全渠道订单与履约
让“可以买”，更接近“能按时拿到”
从门店自提到配送、送装和退货，AI 汇总订单承诺、商品可用状态与交接记录，标出缺件、延迟和未闭合事项，准备跟进建议与顾客沟通草稿，帮助团队把承诺落实到最后一步。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 订单与承诺、可用库存、取货／配送／送装及退货记录
- 实际输出
- 履约异常清单、跟进建议与沟通草稿
- 关注指标
- 按约完整交付率 · 异常闭合时长
06
顾客理解与购买体验
让顾客更容易找到，也更容易选对
AI 整理获准使用的问询、评价和购买反馈，发现商品信息与服务缺口；结合有效商品资料，协助解释规格、用途与差异，形成导购问答和商品比较，让门店与线上团队更有依据地帮助顾客选择。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 商品资料、顾客问询与反馈、获准使用的购买路径记录
- 实际输出
- 购买顾虑清单、商品比较与导购问答草稿
- 关注指标
- 目标路径购买完成率 · 商品信息准确率
数据与经营结果
改善要看结果，也要看代价
更可靠地有货
把销售、库存、在途和效期放在一起，同时观察商品可得与报损，避免靠堆库存换取有货。
更有质量地销售
把组合、促销和购买反馈连起来，同时看贡献与剩余库存，理解销量变化是否值得延续。
更顺畅地执行
把任务、交接和实际完成连起来，同时看总工作量、差错与顾客等待，识别工作是否只是转移到别处。
指标依据同一业务范围和实际基线比较；改善方向不代表预估收益。
相关经验
Hero Market · 马来西亚
案例呈现与 Opxiq 合作
适用业态
同一个零售目标，需要不同的商品与运营判断
门店与线上渠道一起考虑，具体切入点由业务问题与现有条件决定。
商超与食品零售
从高频补货、门店上架和促销响应开始，结合商品批次、剩余寿命与损耗记录，讨论怎样兼顾有货与库存负担。
专业零售
从款色码、规格配套和顾客选购问题开始，连接商品组合、导购与履约。对于家居和耐用品，还需要把送装与售后纳入完整服务。
真人专家
把相关经验，带到具体问题中
根据商品、运营与系统问题，选择合适的专家一起讨论。
合作前先明确
选定一项值得验证的零售工作
零售是行业背景；补货、门店执行和辅助选购是不同的起点。先明确团队想改善哪项工作，再选择技术。
第一步的范围怎么定
选择一组门店、一个品类或一段顾客旅程，并明确业务负责人。补货可以从销售、可用库存、在途订单与保质期约束开始；门店工作可以从任务和交接开始。在改变采购或顾客承诺前，先约定建议由谁复核。
什么证据才有助于判断
为该项工作约定输出与比较周期。补货试验可以同时观察有货率与报损；门店工作试验可以同时观察准备、复核投入与完成情况。使用自己的业务基线，不把公开案例结果当作门店的效果预测。
从一个门店、一个品类，或一段顾客旅程开始
告诉我们：现在最想改善哪件事，团队正在怎样处理，哪些数据可以帮助判断。我们可以一起明确值得验证的场景，以及怎样看出它是否带来变化。