连锁餐饮零售企业如何提高效率？｜专访( 二 ) 深响原创·作者

从具体案例中，我们可以一窥明之数据之于门店经营效率的助力：
安徽邻几便利店在2020年时店铺数超过600家，在快速扩张中发现诸多问题，例如门店店长凭经验预估订货量和订货时机，订货不准确会造成大量机会损失和成本浪费；历史订货数据依赖于手工报表，通过报表粗看SKU粒度的历史趋势进行预估，工作量大且繁琐；缺乏订货指标评估体系，难以动态追踪门店订货效果。
明之数据为其提供了解决方案：利用门店历史销售数据与外部数据建立单店预估模型，完成经营策略的个性化配置，并将算法结合经营策略深度拟合，自动推送门店订货单，精准、高效指导门店订货，实现涵盖鲜食、冷藏品、常规百货等全品类的数字化驱动的门店订货流程改造，使订货效率和废弃成本得到大幅优化，同时降低了机会损失，提高了门店销售额。
通过明之数据“门店智能”业务对门店数字化的提高， “邻几”便利店单店预估准确率达到90% ，废弃率降低10% ，机会损失降低2% ，鲜食营业额提升5%-10% 。
在与遇见小面合作的过程中，明之数据的“全量顾客”业务，帮助遇见小面根据用户的生命周期、RFM、商品喜好情况筛选出不同阶段的生命周期用户，再结合客单分布、商品喜好等做更精细的策略，使得用户活跃度、留存率、回流率得到大幅提升。
“我们帮客户主要是两点，一个就是帮他们像电商一样运营客户，让企业对客户更了解；另一方面是管理供应链，因为餐饮零售行业SKU较多，我们帮他们减少浪费、提高效率。对于更大的企业来说，他们还可能需要用数字化来优化整个企业的管理模型，从人治转变为经营方式的数字化，不断进行扩张。 ”何成向「深响」介绍。

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在企业数字化服务商与企业进行合作时，企业常会担心，不会用或者用不好怎么办？不少企业在数字化转型中遇到困难，都是因为用不好复杂的工具。但明之数据的服务模式，恰好能够缓解企业在这方面的担忧。
何成认为，真正帮助企业进行数字化转型，并非单纯为其提供工具，而是全程与客户进行合作，把数据融入到企业的业务中，构建一个“工作流” ，从而帮助企业提高效率。 “我们有技术，我们的目的是用技术帮客户做他们不擅长的东西，他要开店，我就跟他去考虑开店的事情，他要去提升店的坪效，我们就考虑店的坪效的事情，他说管理订货管理不好，我们就解决订货的事情。 ”
以美加美为例，其业态混合，涉及百货零售、水果零售、菜肉零售、社区团购、到家业务、私域流量运营六个板块，现有110家门店。因其门店的模型涉及的业务比较多，各个品类货架期等方面都不一样，因此在数字化转型的过程中需要更复杂的算法，打磨需要更长时间。
明之数据根据美加美的需求和实际状况，做出新的模型。目前，美加美所使用的“智能订单” ，其算法模型较为全面，会参考日常经营的档期、天气、气温的变化、节假日、企业内部的营销节等维度的数据。这个模块的准确度也更高，比过去使用其他系统的准确率提升了5%-8% 。

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在业务推进的过程中，何成认为“与人打交道”是明之数据在服务客户的过程中最大的难点， “门店的业务涉及领域很广，你不是给他工具就不管了，而是要通过数据加上算法跟业务磨合，这要涉及与人沟通的方方面面，十分复杂。 ”