AI在零售运营的应用实践 - AI系统自动为剩余商品定价 如西红柿7折 菠菜不打折 鳕鱼段8折 深入零售运营的补货、出清、门店管理等环节 [2] - 生鲜出清依赖人工经验 "一刀切"式打折如晚上八点统一五折 损失毛利且难以精细化管理 流程繁琐低效 [3] - 生鲜品类高频刚需 有POS、库存、会员等大量数据沉淀 流程改善价值立竿见影 是小而有价值的AI切入点 [4] AI动态出清体系实施 - 基于历史销量、实时库存、保质期和销售速率 叠加行业经验 AI模型自动计算最优折扣 实时生成促销单 [4] - 以肉品、叶菜、净膛鱼等日清商品和高客流门店试点 数据验证效果后小范围应用 复盘优化再扩大范围 [5] - 覆盖285家门店 实现实时数据跟踪 流程从巡店、拍照、审批、打印、贴标简化为仅需人工堆头摆放 [8] - AI"幻觉率"控制在千分之二以内 试点门店整体损耗率下降超过30% 员工投入服务顾客和优化陈列等高价值工作 [8] AI落地关键要点 - 数据是AI基础 解决数据孤岛高效方法是AI进行原始数据理解 大模型通过推理理解异常数据和行业知识 降低数据准备成本 [9] - 理解AI边界 不神化AI 选对场景获得十倍以上效率提升 AI优势在于理解业务数据和行业知识 [9] - Agent落地需打破现有SOP 以模型为中心重构流程 AI分担重复性工作 [9] - 业务团队高度参与 行业知识充分"喂"给AI 模型理解业务逻辑 团队从"人做事"转向"人监督AI+AI执行" 组织架构调整 [9] 具体场景解决方案 - 短保商品动态出清 按进货次数和销售反推剩余可售量 员工鲜度折损估算写成自然语言规则喂给模型 [10] - 结合库存、损耗、实时销售、剩余保质期等数据 AI每30分钟更新折扣策略 对比实际售罄与预测结果持续校正学习 [10] - AI出清策略达最佳员工70～80分水平 [10] - 多模态模型稳定性低于大语言模型 复杂动作识别准确率不高 提升多图数据准确率可单独描述再汇总或多图拼接输入 [11] - 多模态模型适合货架缺货巡检等简单二分类场景 带时序的复杂动作识别需下一代模型升级 [12] - 新品补货找过往"相似品"参照 业务专家预测经验写成提示词给AI 结合数据给出决策参考 据实际销售数据滚动修正 [13] - 爆品补货引入社媒抖音、小红书等热度数据 发现搜索量、点击率飙升品类 综合门店实时反馈、关联品类销量等数据做短期销量跳跃预测 [13] - 预测结果叠加到补货模型 给出靠谱补货决策参考 [13]