背景介绍
Q零售是区域连锁便利店品牌，直营与加盟门店合计约80家，员工500余人。门店补货依赖店长经验，畅销与滞销判断滞后；巡店使用手写检查表，问题整改无跟踪；总部获取经营数据需门店手工汇总，通常滞后一周。
面临的挑战
补货依赖店长经验，畅销品缺货与滞销品积压同时存在
巡店用手写检查表，问题整改无跟踪
经营数据靠门店手工汇总，滞后约一周
曾尝试直接上AI选品，因缺少品类与销售数据结构化基础，模型输出难以采纳
解决方案
评估为2级初始级，先推进门店运营流程化与数据化：统一巡店检查项与整改跟踪机制，梳理补货、陈列、盘点三套标准动作；建立商品与销售数据规范，统一品类、门店与库存字段口径；在数据基础上以销量预测辅助补货建议，并搭建总部经营看板。
核心成果
| 指标 | 咨询前 | 咨询后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 补货决策依据 | 店长经验 | 销量预测辅助 | NaN% |
| 数据汇总时效 | 滞后约一周 | 次日可查 | NaN% |
| 巡店问题整改 | 无跟踪 | 闭环跟踪 | NaN% |
客户评价
"运营总监：巡店与补货流程规范后，补货有了销量预测辅助，经营数据第二天就能看全。"
— Q零售管理层