Airbnb|36氪首发 | 泛零售产业数智化服务商「九章数据」获数千万级A+轮融资，布局更高智能化BI产品矩阵( 二 ) Airbnb

· AI供应链
主要应用于后端解决方案阶段，在洞察问题后，通过iReport呈现的门店体检、经营分析、品类优化等不同业务场景的数据洞察及分析报表，做出一系列的决策智能，满足企业门店商品需求预测、活动促销预测、采购需求感知、新品预测、智能订补调等仓库及门店的高频业务场景。 AI供应链通过模型结合个性化开发收取合作费用。
在零售业应用场景方面，九章数据的几大核心产品在其为美妆零售客户屈臣氏提供的供应链数字化服务中已跑通商业模型。因屈臣氏存在门店数量众多、美妆护肤日化SKU众多、促销节奏快等运营特征，数字化转型前，每次线下促销，其供应链部门的预测团队每次促销前需要花费大量精力对未来促销商品进行到仓层面的预测，预测准确率在40%左右，而商品到店层面的预测只能通过到仓层面的预测进行切分。对此，九章数据通过SaaS云数据平台与数据银行为屈臣氏建立门店运营的数据体系，统一数据标准，并通过AI供应链平台，结合线下、线上促销力度、广告投放力度、节假日等多种因素，对基于上千种SKU的日颗粒度的销量预测，提高供应链部门对商品需求预测的准确率，同时为门店提供多级库存网络下的拆零补货支持，降低门店与仓库的库存成本。据九章数据介绍，目前已帮助屈臣氏完成商品需求预测准确率从40%提升至85% ，商品平均日缺货率下降 1.73% ，商品平均月周转天数下降 4.5% ，且目前，商品总体缺货率已稳定在2%以下。
谈及行业数智化变革前景，九章数据创始人兼CEO张师磊认为，布局BI与增强型分析等更高智能化产品的时机已经来临。零售行业线下门店多，每天商品交易数量庞大，门店日常运营工作量大。零售运营管理人员对商品数量预测、商品进库存管理等操作的智能化诉求，需要智能易操作的数据分析工具来承接。对此，公司目前正在研发将增强型分析能力和AI技术融合强化的Modern BI技术，可以更迅速地适应变化，提供更加快速灵活的决策。同时，该技术可以根据企业员工语音描述的数据需求，快速准确的创建对应的数据模型，并输出可视化分析结果。与市场上已有的发展成熟的BI企业对比，九章数据的Modern BI将更聚焦在零售行业内，不局限于在数据可视化层面，增加更多偏向零售业务运营分析及建议的维度。据张师磊介绍，此轮融资后，九章数据计划在今年推进Modern BI的研发进度，加快商业落地进程。
九章数据的核心客户群体主要以营收1亿-50亿的客户为主，客户行业主要集中在以中大型超商、商场、百购、消费品牌为代表的泛零售行业，针对行业内不同的细分市场提供不同类型的服务。例如，对于中大型连锁超市，涉及的线下门店众多，需要测算海量的人货场数据， iReport与AI供应链可以提供全链路的数据洞察与决策建议；对于消费品牌商，其主要诉求是商品在不同渠道商的各种销售数据、促销活动数据，九章的数据银行产品可以拉通不同渠道商的交易数据，提供销售数据分析，目前公司的数据银行产品已入驻品牌商已超过70家。据了解，本轮融资之后，九章数据计划调整客户战略，扩展中小型企业客户群体，并根据中小客户需求，通过轻便型SaaS模式，提供可快速搭建安全、易用的数据平台，在此方面，公司最近发布的SaaS云数据平台--iDAS平台就是例证。
目前九章数据的收费模式有两种，一是针对大中型客户部署私有化产品的需求，采取产品＋服务双重收费模式；二是针对小型SaaS化云平台iDAS 产品是根据企业的门店数量按年收取服务费。