随着数字化浪潮的不断推进，零售行业正经历着一场深刻变革，尤其是人工智能（AI）、大数据、云计算、边缘计算、数字孪生等技术的不断迭代，并与零售各环节实现深度绑定。如何有效利用相关技术提升企业管理水平，如何推动全链条全周期数据流通、激活数据要素价值、提升企业竞争力，如何在更好为消费者创造价值的同时“降本增效“、“精细化管理”等已成为企业发展的关键词。

为进一步探索和展示相关科技手段在零售领域的应用潜力，鼓励企业在数字化转型过程中不断创新，2024年中国连锁经营协会(CCFA)继续开展“中国零售数字化及新技术应用创新案例”征集活动。本次案例征集共分为4个方向：前台、中台、后台及CCFA中国零售技术创新中心系列专项案例。案例征集于6月启动，共有45个案例入选。

为了对入选案例进行深入解读，以期挖掘其背后的潜力和价值，本文将分为上下两篇，对征集案例进行深度剖析。以下内容为下篇：

零售企业的后台系统在数字化转型中扮演着核心驱动力的角色，通过数据智能、流程优化和管理创新，为前端业务和中台协同提供有力支撑。以下从后台的实践案例中挖掘技术价值与应用成果。

1. 智能算法驱动业务优化

? 库存管理与进货优化：结合销量预测算法和智能库存管理系统，后台能够动态调整商品库存，精准制定进货计划，降低商品滞销率和仓储成本。

? 运营巡检与智能定价：通过AI巡检技术，后台能够快速识别连锁门店的运营问题并提供改进建议。同时，动态定价系统利用市场数据和竞争环境分析，优化价格策略，提升盈利能力。

2. 数据平台赋能业务协同

? 企业级数据平台整合：通过搭建统一的数据中台，后台将不同部门、系统的数据资源整合，实现实时共享和集中管理，为各业务环节提供数据支持。

? 流程智能化与资源调配优化：基于生成式AI和自动化技术，后台能够实现从人力资源管理到财务核算的全面智能化，降低人工成本并提升工作效率。

3. 客户旅程驱动精准服务

? 会员运营与行为分析：后台通过客户旅程编排技术，深度挖掘消费者行为偏好，为前端业务提供更精准的营销策略。

? 智慧物流与仓储管理：利用自动化设备和AI技术，后台实现从订单生成到商品交付的全流程优化，提升物流效率并改善用户体验。

4. 价格管理的数字化转型

? 后台价格管理系统通过引入大模型技术，实现了商品定价的动态化和智能化。系统通过对市场行情、竞争对手价格和消费者反馈的实时分析，生成最优价格策略，帮助企业在复杂的市场竞争中占得先机。价格智能化的实现，不仅提高了运营效率，还让企业在价格策略上更具灵活性和竞争力。

“中国零售技术创新中心”系列专项案例，聚焦于技术与场景的深度结合，为行业提供了突破性的解决方案，展现了创新驱动发展的强劲动力。

全渠道零售推动了品类管理从传统静态模式向动态、智能化方向发展。通过大数据和AI技术，企业能够精准分析消费者需求，实现品类结构优化与动态调整，从而更好地服务全渠道触点。

案例亮点：

? 数据驱动的品类优化：案例通过整合全渠道销售数据（包括门店POS、线上电商数据和第三方流量数据），建立消费者洞察模型，精确识别品类机会点，优化商品组合。

? 智能品类决策支持：利用AI和机器学习算法，动态预测品类需求趋势，为新品引入、商品淘汰和库存优化提供决策支持。

? 全域覆盖的场景适配：不同渠道（如线上快消品热销榜单与线下高频消费场景）的品类需求差异化策略，结合区域市场特性进行精细化调整。

深层挖掘：

? 从商品管理到消费者管理的转型：案例中的品类优化核心在于从单纯关注商品表现转向关注消费者需求，确保商品组合与消费者行为深度匹配，提升购物体验和满意度。

? 跨渠道协同的关键技术：通过统一的品类管理平台打通线上线下数据，形成闭环的决策体系，从而实现全渠道的精准供应和动态调整。

? 灵活且精细化的运营模式：在不同零售场景中，灵活调整商品宽度与深度，例如通过小业态门店补充长尾商品需求，通过主流门店聚焦畅销品优化库存配置。

零售门店数字化赋能聚焦于通过智能化工具提升门店运营效率、降低人力成本并优化消费者服务体验。“小蜜蜂——智能拣配专家”作为典型案例，展示了如何借助AI与自动化技术，提升门店内拣货、配货效率，实现线上线下一体化的无缝服务。

案例亮点：

? 精准、高效的拣配能力：小蜜蜂通过智能算法优化门店拣货路径，结合商品实时库存与订单需求，减少人员工作量，提升拣货效率50%以上。

? 适配多场景服务：系统可兼容多类型订单（到店自提、即时配送等），并通过实时数据处理动态调整拣货优先级，满足不同消费者需求。

? 实时监控与反馈：通过智能终端设备监控拣配进度，提供数据化的拣配反馈和异常处理能力，确保拣配流程的顺畅和准确性。

深层挖掘：

? 人机协同的高效运营模式：小蜜蜂的核心在于将复杂的拣配任务进行拆解并通过数字化工具优化执行，同时让员工专注于更高价值的任务，实现人机协同效益最大化。

? 全渠道零售的支撑系统：小蜜蜂的智能拣配不仅是门店效率的提升，更是全渠道运营的一部分。通过与线上订单系统无缝衔接，实现门店履约效率和消费者体验双提升。

? 技术架构的可扩展性：小蜜蜂基于模块化设计，可灵活扩展至更多场景，如仓储分拣、配送协同等，推动整个供应链流程的智能化升级。

连锁零售企业上云是企业数字化转型的核心步骤，通过云计算平台实现数据整合、运营智能化和业务高效协同。以绝味食品企业上云为代表的案例，展示了连锁零售企业如何通过云平台优化资源配置、提升供应链效率，并实现规模化扩展的数字化基础设施建设。

案例亮点：

? 云平台统一架构：绝味食品通过上云构建统一的数字化平台，实现从生产、供应到门店运营的全链条数字化协同。

? 智能化运营支撑：借助云平台，绝味食品实现了门店运营的精准管理，实时掌握销售、库存和配送情况，快速响应市场需求。

? 灵活扩展与成本优化：云架构提升了企业对业务高峰期的处理能力，同时大幅降低了IT基础设施的管理和维护成本。

深层挖掘：

? 全链条数字化驱动的运营变革：案例显示，绝味食品通过将供应链管理、门店管理和客户管理整合到统一的云平台上，不仅提高了企业内部的协同效率，还实现了从数据分析到决策优化的智能化升级。

? 区域协同与规模扩展的支持：通过云平台，绝味食品可以灵活调配区域门店资源，推动全国门店统一管理与本地化运营的有机结合，降低了跨区域扩展的复杂性。

? 数据价值的深度挖掘：上云后积累的大量消费者数据、运营数据和销售数据，经过智能分析后成为企业制定品类优化、营销活动和供应链策略的核心依据。

在零售行业全面数字化的背景下，构建基于API（应用程序接口）的数据新基建成为企业连接供应链、品牌商和消费者的重要工具。以宝洁 X 大润发全电发票财务协同项目和万家数科数据罗盘为代表，这些案例展示了零售企业如何通过数据API实现高效的数据交互、智能化的决策支持，从而推动资金流、物流和信息流的高效协同。

案例亮点：

（1）跨系统协同，提升全链效率

借助API技术，企业实现跨主体、跨系统的高效协同：

? 财务协同：全电发票平台通过API接口实现宝洁与大润发财务系统的无缝对接，推动自动对账、智能审核及账期管理流程优化，缩短资金结算周期，提升资金使用效率。

? 数据共享：万家数科的数据罗盘通过API向品牌商开放多维度数据，如销售、库存和消费者行为，增强了品牌与零售商间的数据互联互通，支持业务决策和精准投放。

（2）智能化决策支持，优化业务策略

API平台通过整合并分析海量数据，为企业提供智能化决策支持：

? 全电发票项目实现了财务流程自动化，减少人为干预，同时以算法优化发票匹配效率。

? 数据罗盘通过场景化数据分析能力，帮助品牌商快速洞察市场趋势、优化促销活动，并制定更精准的品类管理和营销策略。

（3）生态协作，推动行业升级

API构建的数据新基建不仅提升了单一企业的运营效率，还加强了行业生态链协同：

? 全电发票项目建立了标准化、透明化的财务结算体系，增强了零售商与品牌商之间的信任和合作深度。

? 数据罗盘平台为品牌商提供个性化数据分析服务，提升品牌在零售网络中的运营效率和消费者触达能力，实现品牌与零售商双赢。

深层价值：

? 全电发票通过优化资金流和结算效率，为企业减少了财务处理时间；而数据罗盘利用精准的数据分析提升资源配置效率，使品牌商实现更高的营销回报。

? 数据API的智能化处理能力贯穿业务全流程，无论是财务管理还是市场分析，均在智能算法的支持下实现降本增效和精细化运营。

? 数据新基建通过API接口为企业提供了标准化、高效的连接工具，推动行业数据的互联互通，为零售行业数字化升级提供了强有力的基础设施。

从后台到专项案例的技术实践可以看出，数字化技术正在深刻改变零售行业的运营模式和发展逻辑。后台技术的不断突破，使得企业能够更高效地连接前端和中台，优化供应链和管理流程，而专项案例的实践则为行业提供了具有示范意义的标杆探索。

展望未来，随着人工智能、大模型和物联网等技术的深入发展，零售企业需要持续深化技术与场景的结合，挖掘数据潜力，探索创新路径。通过技术与商业的双向赋能，零售行业将在数字化浪潮中迈向高质量发展的新阶段。

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