智能选品与预测补货：观远数据十年客户现场里的来伊份连锁零售AI实践

连锁零售正在从规模化扩张，进入更细颗粒度的经营阶段。门店越多，总部越需要统一策略；但门店越多，商圈、客群、天气、活动和周边消费结构的差异也越明显。统一管理和本地需求之间的矛盾，正在成为零售企业推进AI的真实入口。

对来伊份这样的零食连锁品牌来说，这件事并不容易。门店多、SKU杂、周转快，短保商品有临期风险，季节性商品会随天气和节日波动，不同价格带也会让门店经营呈现明显差异。真正考验企业的，不是有没有一套总部策略，而是能不能让每一家店都做出更接近真实需求的经营判断。

来伊份与观远数据的长期合作，提供了一个观察连锁零售AI落地的样本。如果把来伊份放到观远数据十周年的长期合作视角里看，它的变化并不是从BI突然转变到AI，而是从“让业务用起来”开始，逐步走向智能选品、预测补货和库存洞察。

为什么门店越多，统一策略反而不够用了？

来伊份的数字化路径早于AI。2018年前，公司主要使用外部系统做报表开发和可视化；2018年下半年开始与观远数据合作，引入观远BI；2019年后，来伊份推进自研和中台建设；2021年开始围绕经营分析体系重新做数据治理和建模。

由此带来的一个明显变化，就是公司内部的BI系统月活跃用户快速突破2000，一线门店店长和业务人员开始使用BI。对来伊份而言，数据平台已经逐渐变成业务日常的一部分，而不是只在管理层汇报时才被打开的工具。对于连锁零售企业来说，这个变化很关键：只有工具真正被业务人员使用，数据能力才有机会从总部管理走向一线经营。

来伊份也曾遇到零售企业常见的数据口径问题。仅仅是一个库存金额数据，不同团队里就可能有三种口径，有人按成本算，有人按销售算，每个人都有一套解读数据的规则，这样就导致管理层在决策时不知道该用哪些数据作为依据。为了解决这个问题，来伊份重新梳理指标体系，统一口径，通过指标管理平台来解决同名不同义的问题。

这也是连锁零售AI落地的前提。AI要判断某家店该进什么货、该补多少货，必须先知道商品、门店、库存、销售和会员数据到底按什么口径计算。没有稳定的数据底座，所谓智能选品和预测补货，很容易更快地放大错误，进一步造成企业利润的下降。

智能选品如何把“按组配置”推进到“一店一策”？

来伊份在AI上探索的一个重要场景是“货”。传统门店配置往往依赖店型、商圈、区域分组，再叠加品类管理经验与历史算法。这套方法的问题在于，它只适合做“分组最优”，却很难做到“单店最优”。

为此，来伊份搭建了智能选品流程。通过这套流程，团队只要把门店地址输入系统，智能体就会结合门店周边人群、消费习惯、价格带等信息自动生成标签，再把商品放进去评分。商品得分达到一定标准后，就会进入门店选品池，再根据每家门店的标签进行推荐。据相关资料显示，这套体系每天更新超过1000万条标签关系，目标是让每家门店都获得更贴近自身经营特征的商品配置建议。

截至2026年6月，来伊份智能选品能力已在200多家门店运行，并计划逐步覆盖全国门店。预测补货能力也已在800多家门店运行，并计划向全国3000家门店推广。系统每天晚上会结合选品、动销、天气、活动等数据计算补货，并进行二次校验。

对门店来说，AI能力升级带来的一个最直观的变化就是，过去，店员和店长只能人工校货，根据经验判断哪些商品好卖、哪些商品要补。智能选品和预测补货运行后，系统能够把门店标签、商品动销、外部环境和活动影响放到同一套规则里，这就大大降低重复校货的概率，让门店经营者可以把更多的时间放在顾客服务和现场运营上。

此外，来伊份还打造了门店经营助手，让数据工具真正进入一线，实现了源头提效。2019年，门店经营助手1.0版本的周活跃率还停留在30%；迭代到2.0版本后，周活跃率一度提升到约60%。这一变化也从侧面印证了一点，数据不仅可以作为经营工具被管理层使用，还可以融入店长和区域经理每天开店、巡店、叫货、复盘的一线工作日常。

库存异常出现后，AI如何把发现问题变成行动建议？

库存管理是另一个典型现场。围绕5000个SKU，来伊份与观远数据构建了从门店总览、分类商品列表到单品深度洞察的三层架构。区域经理可以先用30秒判断门店库存健康度，再定位异常商品，最后进入单品页面查看AI归因和行动建议。

以某坚果品类为例，区域经理巡店时发现货架满，但销售一直起不来。打开看板后，系统提示近30天销量环比下降40%，当前库存是月均销量的3倍，而造成这一现象的根本原因是前期叫货量过大、实际需求不及预期。基于上述判断，系统给出的经营建议是，短期促销清库，中期调拨至销量更好的门店。

这一场景的改变说明，零售AI的价值不是替代店长判断，而是让洞察主动找到人。过去是人找数据，区域经理需要在多张报表中比对；现在是系统把异常商品标出来，并给出归因链条和行动建议。管理人员的角色，也从数据筛选转向决策制定。

当门店侧的选品、补货和库存管理等环节逐步被数据串联起来以后，AI也开始进一步延伸到消费者侧。来伊份已在小程序商品页尝试AI实时推荐，转发图片中的推荐语也由AI生成。根据来伊份的判断，未来，消费者搜索的可能不再只是某个具体的商品名称，而是周末亲子出游、办公室分享或节日送礼这样的生活场景，这样的变化就要求系统升级后的能力，要满足进一步根据场景理解需求，再完成商品推荐和加购的动作。

从门店侧到消费者侧，来伊份的AI实践并不是单纯上线了几个功能，而是把原来散落在不同系统里的数据，升级成了一整套完整的智能决策能力。智能选品回答这家店该卖什么，预测补货回答今天该补多少，库存洞察回答异常发生后怎么处理，消费者推荐则回答具体场景下应该向用户提供什么选择。它们共同指向零售经营中的同一个目标：让商品更接近真实需求。

从连锁零售行业的实践路径看，来伊份案例提供了一条渐进式AI落地路线：第一步，完成数据可视化和AI洞察辅助，先解决看见和看懂的问题；第二步，沉淀规则并推进渐进自动化，缩短从洞察到行动的距离；第三步，再走向全流程自动化和Agent智能体。

来伊份用过往经验印证了一个事实，真正改变零售的，往往不是一个宏大的技术概念，而是一家店今天该补多少货、一件商品该不该进这个门店、一个异常库存该如何处理。只有这些小问题能被持续识别、解释和行动，AI才真正进入门店经营。

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