在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据、智能化成为各行业热议的焦点。然而，对于众多中小企业，尤其是区域性零售企业而言，如何有效利用这些先进技术，实现业务增长和效率提升，仍然是一个亟待解决的问题。前段时间我走访了河北兴龙广缘超市，他们在门店补货环节，利用智能补货系统，大大的提升了门店补货的效率，给我留下很深的印象。他们用大数据思维，有效的利用企业“小数据”，研发出门店补货预测模型，为门店管理降本增效，低成本的实现数字化转型。

兴龙广缘超市，位于河北秦皇岛，拥有23年的发展历程，是当地知名的零售企业，年销售额20亿人民币（其中超市销售15亿），拥有40余家门店。然而，随着市场竞争的加剧和消费者需求的变化，补货问题成为制约其发展的瓶颈之一。传统的补货方式主要依赖店长、课长的经验和ERP系统的简单流程，缺乏精准的数据支撑和科学的方法指导，导致门店缺货率高、库存积压严重，影响了门店的运营效率和顾客满意度。然而，兴龙广缘超市遇到的问题，在中国中小零售企业很具有普遍性。像兴龙广缘超市这样的企业，他们的ERP系统大多都是上个世纪末开发的，经过20年的发展，企业的规模和运营方式都发生了很大的变化。现在大超市的商品SKU数都能达到1-3万个，即使100-200平米的便民社区超市，SKU数一般也在2000个左右；而且各个品牌频繁促销，再加上线上电商618，双11等各种促销节的冲击，原有的ERP的补货系统，难以支持现在这种复杂经营情况下的补货。现有的门店补货流程更依赖员工的经验和能力。责任心强的员工，查排面，查电脑，补货用时很长，但不可避免的还有漏订货，迟订货的现象；责任心差的员工，按促销员或理货员提报的缺货单订货，不去看货架排面，也不查电脑库存；所以补货的效果和员工业务能力、经验、工作态度、工作情绪都有直接的关系。由于被原有系统和员工能力的限制，使门店的补货越来越难以预测。

补货一直是困扰着零售商门店的运营管理一个问题， 数量补多了会造成门店的库存积压，数量补少了会造成 缺货，所以补货的准确性对一个门店的运营效率有直接的 关系。我们的以往补货，大多还是依赖店长的经验和能力。在传统的ERP系统当中，只是建立了一个补货的流程，零 售门店补货基本上还是靠手工操作，人为的去判断。所以 补货预测系统，是零售企业急于解决的问题。 

——广缘超市原总经理刘佐壮

美国埃默里大学研究成果，高的缺货率往往出现在畅销品和促销品，星期日和星期一缺货往往是最高的。北美忠诚度调查结论，消费者按照事先购物计划到商店购物时，如果有2.4次买不到计划的商品，消费者以后就不去这家商店了。

罗兰贝格调查表明，中国消费者面临缺货时，有48%的顾客会购买同一品种的替代品，15%的顾客不再购买，37%的顾客会到另一家商店购买。假设某店的缺货率5%，那么它很可能由于缺货造成了2.6%销售损失。以20亿销售规模的公司为例，目前国内超市7%~8%的缺断货较为普遍，我们计算一下缺断货可能损失的销售额：20亿*7%断货率*（15%不再购买+37%换店购买）=7280万；如果该公司的毛利率为20%，那么可能损失的毛利额：7280*20%=1456万；如果把缺断货控制在3%以内，可能挽回的经营损失：20*4%*(15%+37%)*20%=832万。

门店缺货，不仅影响消费者的体验和忠诚度，更会给零售企业造成巨大的经济损失。

面对补货难题，兴龙广缘超市的前任总经理刘佐壮先生组建了一个团队，与一些大学老师合作，共同研发了一套门店智能补货系统。该系统以大数据思维为指导，通过深入挖掘和分析销售数据、库存数据等企业现有的POS系统、ERP系统的“小数据”，结合现实经营管理中的复杂情景，建立了门店智能补货系统。

原来ERP系统中的自动补货功能，对使用者的能力要求非常高，如对商品状态各种参数的设定，不仅繁琐，而且还需要专门的培训。而智能补货系统，利用大数据思维和机器学习的方法，增加了对影响补货的多维因素考量，创建了新的补货参数体系，并做到了参数自动实时的动态更新。如：针对季节性商品的“季节趋势指数”、针对节日前后销售跳跃的“节日趋势指数”、商品拆零参数等10多个参数，都是由系统自动设定。同时，针对补货的实际运作场景， 完善补货的规则，如“凑整”的规则；不同品类商品的补货频率；对于销量偶然变化的数据剔除的处理方法；促销商品销售数据的处理；这些复杂的非规律的情景，在原有的ERP系统中，都无法自动处理，往往会使补货预测和实际发生的情景相差比较大。而智能补货系统把这些复杂的情景，都考虑进补货模型中，保证了补货预测的准确性。 智能补货系统，还按不同门店商品的销售和补货的规律定义了商品补货的ABC分类，根据双ABC分类（销售额和销售数量），重点保障A、B类商品，C类商品在保证不断货的情况下可以尽量少量订货。由于智能补货系统的准确和科学性，减少了门店盲目补货，使配送中心的效率也相应的提升。

兴龙广缘超市从2021年8底开始使用这套智能补货系统，由于系统操作简单，不需要特殊的培训，而且补货的准确率很高，使超市负责补货的员工，减少了工作压力，又能很好的完成公司的考核指标。该系统三年多来不断改进，并逐步走向成熟。现在已经是一套非常实用的智能补货软件系统。

智能补货系统的主要功能包括： 

1. 自动预测需求：系统基于历史销售数据，结合季节趋势、节日趋势等因素，自动预测未来一段时间内的商品需求。

2. 智能设定补货参数：系统根据商品特性、销售规律等，自动设定补货参数，如拆零参数、凑整参数等，确保补货量的准确性和合理性。

3. 优化补货计划：系统支持一周一次或两次的全品补货，有效减轻了课长的工作压力，提高了补货效率。

在没有使用智能补货系统前，补货是一项紧张而繁琐的工作，每天要花费2-3个小时制作补货单；而且预测的不准确，缺货率和退货率也很高。自从使用了智能补货系统后，不仅缺货率和退货率降低了，而且节省了大量的时间，能够有更多的时间在卖场里。

——兴龙广缘孟营店休闲食品课长袁玉凤

为了进一步了解智能补货系统的应用情况，我们挑选了兴龙广缘超市两家具有不同特点的门店进行了走访。在门店的办公室，观摩了负责补货员工的实际操作，并进行了交流。其中孟营店是广缘体系中开业较早的一家大店，超市的营业面积大概有一万多平米，也是目前广缘超市中营业最好的店。休闲食品课长袁玉凤在补货的操作过程中，从开机、登录智能补货系统、基于总部的促销计划对系统推荐的智能补货数量进行个别的调整、到生成补货单，用了不到10分钟的时间。而另外一家200平米左右的小店--燕大店，是一家社区店，只有6名员工，店长王翀的补货操作，仅用了3分钟。兴龙广缘的这套智能补货系统，确实实现了AI赋能给员工。

以年销售20亿的零售企业为例，智能补货系统，可以减少30人工作量，每年可为企业节省100-200万的人工费用；降低3~4%缺断货 ，有可带来500~800万利润；提高商品周转也可以带来 50-100万的收益。总计每年为企业增加1000万左右的收益，这就是数字化、AI给企业带来的效益。

像在我们这样的社区小店，每个店只有4-5名员工，智能补货系统节省我们很多时间，完成一个补货订单的操作3-5分钟就可以完成，减少了我们员工工作的压力。 

——兴龙广缘燕大店店长王翀

兴龙广缘超市通过智能补货系统的应用，成功地将大数据思维与小数据应用相结合，实现了精准补货和库存优化。这一案例为中小企业在数字化转型过程中提供了有益的借鉴和启示。

上个世纪90年代，当我加入IBM商品流通业时，我们部门的总经理就讲，IBM的技术不是阳春白雪，我们一定要去做普惠天下的事情。所以在中国零售业信息技术刚刚起步的阶段，我们就开展了一系列的推广活动，不仅是在北京，上海、深圳这样的一线城市，而且和连锁经营协会、商用电子技术应用推广中心一起举办了一系列零售信息技术应用推广活动，我们走进新疆，走进贵州，走进青海，现在每当我到这些地方，看到那些现代化的超市，百货商场，听到超市收银机打印小票的“哒哒“声，心中充满了欣慰。现在我们又开始一个新的时代，数字化和智能化的时代，希望我们的数字化和智能化的技术，更能为中小零售企业的发展，起到引领和推动的作用。

这次在秦皇岛兴龙广缘超市，看到了数字化、智能化在零售企业的有效应用，虽然还是只在一个很小的点上的应用，但是让我们看到了未来。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，中小企业将有更多机会利用大数据、智能化等先进技术提升自身竞争力。

注：文中有关兴龙广缘超市的数字信息，由秦皇岛行微致远管理咨询有限公司提供。