案例简介

联想助力全球最大咖啡连锁企业解决了在业务量扩大时零售门店的精准预测补货问题，通过前沿的人工智能算法预测不同门店的需求，推荐全局最优补货方案，释放店长劳动力的同时减少了鲜食的浪费，提升了零售门店的销售转化。

客户介绍

客户是全球领先的咖啡的零售商，在中国拥有3600家门店。是为数不多的本土化落地很成功的咖啡连锁店。

业务痛点

客户在战略上希望从中国的一线城市向新一线市场下沉。但门店扩张时，由于二、三线市场人力资源的局限性，经验丰富的人力店长成为痛点，因零售门店较多，在订货备货时面临两个挑战：

1. 浪费与缺货困境并存：依赖店长手动补货，通过经验判断补货品类和数量，补货效率受限且精准度不高。

2. 人力资源局限阻碍门店扩张战略落地：随门店不断拓展，丰富经验的店长人手有限，而人工经验又难以复制。

解决方案

定制化门店预测补货系统平台

联想借助鲜食行业丰富的项目积累，帮助全球最大咖啡连锁企业解决在业务量扩大时零售门店的精准预测补货问题，整合内外部数据，通过前沿的人工智能算法预测不同门店的需求，提供了定制化门店预测补货系统平台，针对不同类型的预测匹配最合适的定制化模型，使模型可以既考虑长期变化规律，也结合近期变化趋势，推荐全局最优补货方案。补货方案可以通过自学习不断升级迭代，贴合客户的实际使用情况持续调优。

用户收益

1. 减少浪费，提升销转：针对鲜食（易腐类商品），控制当前浪费率的同时，增加潜在销售机会5%

2. 提高人力效率：平均每日节省约1小时左右店长下单时间从1个半小时降低到15分钟以内。

3. 精准补货预测：减少门店之间的调拨或紧急调拨30%，系统补货订单人为修改率低于15%

适用领域

零售店面：有门店智能预测补货需求各类便利店、鲜食店面等；

快消类企业：针对有供应链库存优化、补货优化、运输/配送优化需求的快消类企业；