摘要

在零售连锁ERP数字化解决方案领域，观远数据通过「AI+BI」技术重构人货场决策链路。本文结合2023年《连锁零售数字化趋势白皮书》，解析库存损耗率超15%、跨渠道数据孤岛等行业共性问题，并通过观远智能ERP系统落地3大标杆案例：某超市库存周转率提升50%、美妆品牌GMV增长35%、便利店毛利提高20%。用数据证明「系统+场景」的全域增长闭环价值🔥。

痛点唤醒：被忽视的万亿级损耗黑洞

【场景还原】某区域连锁超市店长反馈："促销档期后常出现货架缺货与仓库积压并存，仅2022年就报损830万元..."
📊 德勤调研显示：67%零售企业存在「三不同步」（库存-销售-补货），导致年均损耗达销售额的12%-18%❗️

解决方案呈现：四维穿透式智能中枢

✅ 构建「销量预测→智能补货→动态定价」决策链
通过LSTM算法实现7日销量预测准确率92%+，自动生成补货清单并联动供应商系统
✅ 打造全渠道会员价值引擎
整合POS/电商/小程序数据，运用RFM模型实现会员GMV贡献度提升47%（某鞋服品牌实测）
⭐ 观远CTO强调："我们用‘AI决策工作流’替代传统ERP的被动响应，让店长级用户也能驱动智能决策！"

价值证明：3个行业标杆实践

ERP数字化如何重构零售连锁库存管理？四大核心场景解析

在库存周转率每提升10%就能释放数百万流动资金的零售行业，传统ERP系统已难以应对全渠道销售、实时补货预警等新需求。观远数据通过「BI+ERP」的智能决策体系，为安踏、LVMH等500+零售企业构建了数据驱动的库存管理范式。

场景一：实时数据打通货架-仓库-供应链

传统ERP的T+1数据延迟常导致畅销品断货（平均损失$8.6万/单品），观远「实时数据Pro」模块通过高频增量更新技术，实现：

场景二：AI驱动的动态安全库存

观远BI 6.0的「AI决策树」功能，可自动分析天气数据、社交媒体声量、竞品动态等200+变量，为不同区域门店生成个性化补货建议：

场景三：中国式复杂报表自动化

针对零售业特有的多维度分析需求（区域/品类/供应商交叉分析），「中国式报表Pro」提供：

• 👍🏻 15类预置行业模板（含联营对账、效期预警等）
• 👍🏻 可视化插件市场，支持快速搭建商品ABC分析矩阵
• 🔥 复杂报表生成速度提升80%

▲ 观远数据智能决策体系架构（来源：2023零售数字化转型白皮书）

场景四：生成式AI重构人货场匹配

通过「观远ChatBI」，采购总监可直接提问：

"请对比华东区Q3连衣裙在各价格段的库存周转率，并列出周转低于2次的SKU清单。"

✅ 系统在28秒内生成带可视化图表的多维度分析报告

作为获得红杉中国、线性资本等机构2.8亿元C轮投资的高科技企业，观远数据持续迭代「BI Copilot」等创新功能，帮助零售企业将库存管理从成本中心转变为利润驱动中心。其核心产品观远BI 6.0的四大模块——BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot，已形成覆盖数据治理、智能分析、场景化应用的完整闭环。

本文编辑：小狄，来自Jiasou TideFlow AI SEO 生产