数智化增长-AI如何重塑线下生意报告

杨森林 中顺洁柔CIO-思维火花数科CEO2025.11.04数智化增长AI如何重塑线下生意？中顺洁柔&杨森林基于中顺洁柔实战案例，聚焦人机协同的差异化价值客户logo区域（反白）中顺洁柔&杨森林为什么必须拥抱数智化？客户logo区域（反白）缩量时代，增长是唯一的目标中顺洁柔&杨森林客户logo区域（反白）为什么必须拥抱数智化？中顺洁柔&杨森林超市类：门店总量 149万+40万+闭店率 27.0%便利店类：门店总量 151万+54万+闭店率 36.0%思维火花依据地图厂商底层数据分析，截止至2025年1月，中国线下零售网点超过301万+，2024年新开门店93万+约31.0%，闭店数量95万+约31.5%；客户logo区域（反白）机会与痛点并存中顺洁柔&杨森林1、门店的数量 影响收入 如何选择优质的门店？3、门店的利润 扰动收入 如何精准选核心品？无 法 高 效 定 位 门 店 价 值 ： 资源平铺导致浪费，高潜力门店未获重点投入，ROI不达预期。资源分配抵消缺 乏 客 观 科 学 的 分 类 标 准 ： 依赖人工经验（VPO二维分类），缺乏客观数据模型，易受人为操作影响。门店分类主观性强无 法 准 确 识 别 门 店 风 险 ： 线下闭店率33%导致经销商保守，品牌线下增长停滞，市场覆盖率下降。搞闭店率抑制扩张020103门店深耕的三大痛点快 消 品 行 业 破 局 最 大 的 阻 碍2、门店的动销 影响收入 如何高效判断门店动销情况？4、门店的库存 促进收入 如何判断门店容量？客户logo区域（反白）中顺洁柔&杨森林如何实现增长？客户logo区域（反白）其实生意的本质就是人货场的匹配中顺洁柔&杨森林为什么消费者进到店里不能以我们想卖给他/她的价格买走那个商品？货选对的货（赛道+品牌+产品）人选对的人（目标客群）场在对的场（城市+商圈+环境）决策AI的核心：博弈论+神经网络+贝叶斯+MECE客户logo区域（反白）传统经验决策VS算法智能决策中顺洁柔&杨森林直觉、有限理性、情感依赖于个人经验，经验难以传承传统经验决策的依据决策慢、规模小（小时/天/周级）受限于人的精力和工作时间传统经验决策的速度受情绪、疲劳、偏见影响，不同人或不同时间决策可能不同传统经验决策的一致性极快（毫秒/秒级）、超大规模、永不疲劳极快​，可7x24小时不间断运行智能算法决策的速度高度一致，输入相同则输出相同，在数据完备、模型正确的领域，预测和决策精度远超人类智能算法决策的一致性数据、算法、数学模型，越来越精准，复制和部署算法的边际成本几乎为零智能算法决策的依据智能算法决策传统经验决策二者最理想的关系是人机协同，让AI处理大量重复性数据分析，为人提供洞察和建议，最终由人类进行综合判断和负责。人机协同客户logo区域（反白）增长核心策略：智能选品、精准选店、精准选人中顺洁柔&杨森林铺货模型潜力门店模型用户画像模型货品选择目标场地目标客户•14亿用户•上千种喜好•八大人群•上百种消费习惯•月收入1千-年薪百万•...•34个省级•399个地级市•3059个县级•300万+网点,数百种网点类型•...•数十万个品牌•上百万个SKU•覆盖N种人群•适合数百种网点售卖•...匹配售价与策略精准匹配价费模型匹配合理的价格、利润，搭配货品组合及营销活动吸引客户购买 假设要拓展市场怎么选市场？机会在哪？客户logo区域（反白）核心策略：精准选店（场的优化）中顺洁柔&杨森林7.4%11.6%25.3%35.3%20.5%10.4%16.1%26.5%30.0%16.9%10.3%16.0%26.4%30.3%17.1%消费水平低消费水平次低消费水平中消费水平次高消费水平高三大类门店客户消费水平对比高潜门店消费水平常规门店消费水平高危门店消费水平14%16%14%12%8%20%4%13%10%15%11%8%6%15%7%28%11%16%11%9%6%15%7%27%Z世代精致妈妈都市蓝领都市白领都市中产都市银发小镇青年小镇中老年三大类门店八大人群覆盖对比高潜门店覆盖人群常规门店覆盖人群高危门店覆盖人群2024至2025年全国 存活门店：362W+门店 闭店：121W+门店，闭店率：33% 新增门店：118W+门店 高潜业绩增长潜力大、市场前景好的门店，通常需要重点投入资源。常规表现稳定、符合预期但无明显突出亮点的门店，保持正常运营即可。高危经营风险较高、可能面临亏损或关停的门店，需及时调整或优化策略。平均单店单日客流：960人次平均单店覆盖居民：1,395人闭店率：4% 平均单店单日客流：574人次平均单店覆盖居民：761人闭店率：34%平均单店单日客流：521人次平均单店覆盖居民：569人闭店率：51%高潜力门店：29W+，占比：8% 常规门店：280W+，占比：77%高风险门店：53W+，占比：15%客户logo区域（反白）线上趋势融合： 把握电商消费新趋势脉搏（如抖音袋泡茶增长300%），与线下消费共振（饮料、个护）。AI选品模型： 思维火花数据库深度挖掘4千+赛道、5万+品牌、100万+商品，预测市场潜力与风险，为企业一键开启哨兵模式。核心策略：智能选品（货的数字化）中顺洁柔&杨森林当100万商品中 52万新生&46万商品消亡同时发生，你是否还停留在“多上货就能赢”的幻想？ 1)监测全网(淘系+抖音+京东)相关品类(日用百货+商品饮料)共110万个产生动销的商品 2)在最近一年，52万个商品新生，46万个商品消亡，线上商品的生命周期一般为一年 3)爆发性商品(增长率超100%)占整体销售12%，新生商品占整体销售66%，如此浩瀚的数据池，不通过大数据挖掘及持续性分析，则会流失78%的市场机会521641288262265780557459690新生爆发稳健增长衰退消亡百万商品池×生命周期赛道池品牌池商品池客户logo区域（反白）核心策略：精准选人（人的触达）中顺洁柔&杨森林根据门店人群匹配商品思维火花覆盖全国的智慧人群数据库（人群精确细分到社区周边每2.6km²内）：•覆盖范围： 全国28.5%国土面积（274万km²），覆盖13.39亿人口（占全国95%+）•片区划分： 按国家路网划分为44万+片区，平均每个片区2.6km²（半径900米的圆）客户logo区域（反白）成效验证：从数据洞察到894家高潜门店的精准深耕中顺洁柔&杨森林试点城市：XX市共8W+全量网点，1.6w+购物网点潜力标签输出：试点城市专属定制化潜力标签探索18个；高潜网点输出：精准输出3种高潜场景，共894家高潜门店；试点城市：XX市共936W+常住人口，分布于3,171个片区高潜门店片区覆盖人口：335W+常住人口，分布于536个片区核心人口消费水平分布：高16%.次高43%.中22%.次低10%.低9%八大人群分布：Z世代18%.精致妈妈18%.都市白领13%.都市银发15%......总SKU支数：2,100支重点品项选出：100支（毛利等级：A.B.C.D.E.F.G等组合）根据店铺周边不同人群锁定重点产品系列，根据人群消费水平等锁定产品毛利等级，根据店铺潜力值投入对应