麦当劳数智化战略与AI落地 - 麦当劳在7000多家门店中全面部署自助点餐机和取餐柜 实现顾客点餐、支付、取餐全自主高效流程 [1] - 数字化及AI技术已渗透至业务全链条 包括消费者偏好推荐、门店库存优化、员工算法排班及供应链AI调度 [2] - 数智化核心围绕"人货场"难题展开 通过技术手段提升运营效能 [3] 麦当劳数智化实施路径 - 2020年构建以客户为中心的数字化战略蓝图 打通全渠道并建立覆盖前中后台的统一数字化平台 [7] - 2022年重新定义IT服务核心对象为顾客、员工、总部 分别针对用户体验、生产效能和管理协同进行优化 [9][10] - RGM BOSS系统覆盖超20万餐厅员工 每天为管理组节约2小时事务管理时间 使员工更聚焦运营与顾客体验 [11] - IT团队采用敏捷开发模式 每两周上线150-200个需求 通过7-8人小团队保持快速迭代节奏 [13] 企业级Agent应用实践 - 瓴羊发布三类核心Agent：决策分析Agent实现数据归因与决策辅助 数字营销Agent转向一键式投放 客服Agent处理多步复杂交互 [17] - 客服Agent针对高成本场景：售前获客成本达300% 售中人工成本占营收3% 售后退货成本接近售价30% [19] - 超级电商客服专家Agent处理20多步流程中80%重复任务 覆盖退款、物流拦截等关键节点 [22] - 超级电销专家Agent为汽车4S店等场景提供销售全链路支持 通过多轮外呼提升邀约效率 [22] - 超级企业服务专家Agent构建多端知识平台 支持机器人问答、质检、客服等多场景 [23] 技术支撑与行业落地 - 阿里云通义大模型在零售业落地知识库构建、服务质检、智能建单、门店巡检及研发提效等领域 [30] - AI落地关键要素：组织适配性需团队理解力 场景选择需高频高价值（如客服、排班、合同审核） 企业需具备数据质量与流程标准化基础 [34] - 企业共识表明AI落地核心不在技术 而在于组织协同、流程理顺与实际应用能力 [35][36] 行业活动与跨界交流 - 虎嗅智库联合阿里巴巴瓴羊、阿里云举办闭门交流会 50余位来自餐饮、快消、零售等行业决策者参与 [5][6] - 优衣库、星巴克、迪卡侬、沪上阿姨等头部品牌数智化高管齐聚麦当劳上海总部 探讨AI落地路径 [4][30]

麦当劳AI落地实践 - 核心观点：麦当劳中国将AI深度融入顾客、门店、企业三大核心业务场景，通过数字化技术提升效率与用户体验，形成可复制的标准化能力 [2][3] - 顾客场景：推出车载语音点餐智能体（与蔚来合作）、对话式P.AI（3月"派DAY"期间上线）、私域社群互动角色"麦麦种草官"等，以技术优化用户体验驱动增长 [3] - 门店场景：RGM BOSS系统实现自动排班与库存管理，企微客诉15分钟响应；PMT开店管理系统支持每年约1000家新店选址与施工标准化 [3] - 供应链场景：2021年启动智慧供应链，2024年推出"一箱一码"数字化追踪系统，强化物流与库存精细化管理 [3] 组织与文化支撑 - 数据驱动：总部实时监控全国汉堡销量大屏，智能选址与销量预测等环节全面数字化 [5] - 人才培养：汉堡大学每年培养超万名实战人才，融合"服务基因"与"数字思维" [6] - 技术理念：CIO陈世宏强调技术团队需深入门店，技术是业务组成部分而非支持部门 [7] 外部合作与行业方法论 - 阿里系赋能：瓴羊副总裁甄日新分享企业级Agent应用实践，包括数据调度、角色协同等场景；阿里云解析大模型落地判断标准与系统打通方案 [8] - 圆桌讨论：探讨Agent对企业业务流程的颠覆潜力，聚焦不同业务场景的能力模型适配与未来组织协作变革 [10] 活动形式与价值 - 互动设计：主题演讲后设QA环节，闭门晚宴提供与决策者深度交流机会 [11] - 复合形式：结合企业参访（如"巨无霸魔方"数据屏）、案例分享与圆桌对话，定向邀约30人规模 [12][13]

麦当劳AI落地实践 - 公司以实际业务为出发点 将AI深度融入用户 门店 总部等各个环节 切实提升效率和顾客体验 [2] - AI应用聚焦三大核心场景：顾客体验优化 门店运营管理 供应链协同 [4] - 在顾客端推出车载语音点餐智能体 对话式P AI 私域社群互动工具等数字化解决方案 [4] - 门店端部署RGM BOSS系统实现自动排班和库存管理 企微客诉15分钟响应机制 [4] - 供应链端2024年推出"一箱一码"数字化追踪系统 显著提升物流和库存精细化管理水平 [4] 组织支撑体系 - 数据驱动思维体现在全国汉堡销量实时大屏 智能选址 销量预测等核心环节 [5] - "汉堡大学"每年培养超万名实战型人才 将服务基因与数字思维深度结合 [6] - 技术团队深入门店一线 确保技术能力扎实嵌入日常运营 [8] - 组织文化同步进化被视为AI落地的关键挑战 技术部门被定位为业务组成部分 [8] 行业方法论输出 - 活动提供企业级Agent应用实践案例 聚焦数据调度 角色协同等典型场景 [9] - 分享AI大模型技术趋势 产业落地窗口判断标准 以及系统对接方法 [10] - 圆桌讨论探讨Agent对不同业务场景的适配性 使用主体特征及未来组织协作影响 [11] 活动特色 - 包含总部参访 主题分享 QA互动 圆桌对话 晚宴交流等多元形式 [12] - 定向邀约与公开招募结合 规模控制在30人左右 强调深度互动 [12] - 设置闭门交流晚宴 创造项目合作机会 延展对话价值 [12]