商超人每天都在跟这些问题死磕：旺季收银台排成长队，理货员忙到脚不沾地，淡季却人浮于事浪费成本；明明周末客流爆棚，销售额却没跟上，不知道是商品没摆对还是人手没配好；想优化陈列、调整促销，却全靠经验拍脑袋，没有实打实的数据支撑……

其实这些痛点，早在几年前就被意大利品牌 Boggi Milano 用 AI 数据分析解决了 —— 他们从 “凭感觉运营” 变成 “数据说了算”，不仅破解了多门店人力、转化、成本的核心难题，还实现了单客收益 40% 的暴涨。更关键的是，他们的实战经验，完全能直接套用到咱们商超的日常运营里，帮你用 AI 把效率拉满、成本降透！

2018 年，Boggi Milano 的旗舰门店遇到了跟咱们很多商超一样的问题：周日客流明明不少，销售额却一个劲下滑。管理层一开始以为是促销没做好、商品不对路，折腾了半天没效果，直到用了 AI 分析工具才发现 —— 罪魁祸首是员工对门店布局不熟悉，顾客问个商品位置都答不上来，自然就走了！

这个发现让他们彻底转变思路：与其靠经验 “猜” 问题，不如用数据 “找” 答案。接下来五年，他们靠 AI 数据分析搞定了人力、转化、成本三大难题—— 这套逻辑，商超行业照用不误。

一、商超扩张的通病：没数据支撑，多店运营全是 “瞎忙活”

不管是开了 10 家店还是 100 家店，很多商超都逃不过这三个 “老大难”：

排班凭感觉：有的门店饭点、周末忙到顾客投诉，有的门店工作日冷冷清清，员工闲着没事干，人力成本白花；

转化摸不清：哪家店 “人多单少”（客流高但转化率低）、哪家店 “人少单高”，得手动统计 Excel，又费时间又容易错，根本没法及时调整；

人效算不准：不知道一个收银员、理货员每小时能服务多少顾客，想优化效率只能 “拍脑袋”，没法针对性调整。

Boggi Milano 当时也是这么个情况，他们在 61 个国家有 235 家店，没有统一的数据分析工具，每家店各自为战，总部根本没法精准管控。这其实就是咱们商超规模化后的核心痛点：没有数据可视化，运营决策全靠 “经验 + 猜测”，扩张越猛，浪费越多。

二、别再只算客流！AI 让商超读懂顾客 “真实需求”

很多商超都装了客流统计设备，但大多只知道 “今天来了多少人”，至于 “顾客在哪个货架停留最久”“为什么逛了一圈没买就走”“哪些商品旁边顾客驻足最多”，完全不清楚 —— 这就是 “只看表面，不懂内核”。

Boggi Milano 用的 RetailNext 系统（国内同类工具比如商米、汇纳科技都能实现），核心不是 “数人头”，而是靠 AI 把顾客行为拆得明明白白：

靠传感器 + AI 分析：顾客从进门到结账走了什么路线、在生鲜区停了多久、有没有拿起某款零食又放下、哪些促销牌旁边人最多；

把数据变成 “可执行动作”：比如发现顾客在饮料区停留久但购买少，可能是价格没优势，或者摆放太乱，门店直接调整促销方案、优化陈列；

实时预警：比如突然发现某个货架前挤满人，系统自动提醒理货员补库存，避免 “顾客想买却没货”。

对商超来说，这才是 AI 的价值：不是搞复杂的报表，而是把 “看不见的顾客行为” 变成 “看得见的运营动作”，让你知道 “哪里能多赚钱、哪里在浪费钱”。

三、商超排班不头疼：AI 算准 “人手缺口”，省 15% 人力还不耽误生意

商超人力成本占比不低，排班又是个 “精细活”：少排一个人，旺季忙不过来；多排一个人，淡季白花钱。Boggi Milano 曾经要在一周内给 200 多家店定排班标准，靠人工根本不可能，最后靠 AI 搞定了，这套方法商超直接能用：

先算 “顾客规律”：用 AI 分析过去 3 个月的客流数据，找出高峰时段（比如商超的早市、晚市、周末）、顾客平均停留时间（商超一般 15-20 分钟）；

再定 “服务标准”：比如一个收银员每小时能结 30 单，一个理货员每小时能补 2 个货架、服务 10 位顾客；

AI 自动算 “人手需求”：比如预测周六下午 2-4 点会来 500 人，按照 “1 个收银员服务 30 单、1 个理货员服务 10 人” 的标准，系统直接给出 “需要 8 个收银员、12 个理货员” 的精准建议；

门店差异化调整：市中心商超和社区商超的客流规律不一样，AI 会单独定制排班表，避免 “一刀切”。

结果就是：Boggi Milano 人力成本降了 15%，但顾客等待时间缩短了，投诉少了 —— 这对商超来说太重要了，毕竟早市、晚市没人收银，顾客很容易直接走掉，AI 排班就是 “既省成本，又保生意”。

四、少而精才管用：商超只盯 3 个核心 KPI，避免数据过载

很多商超喜欢搞 “数据大屏”，几十上百个指标，店长看半天都不知道该抓什么 —— 这就是 “数据过载”，反而耽误决策。

Boggi Milano 的做法特别实在：只盯一个核心 KPI “到店客收益”（商超可以直接用），计算方式很简单：转化率 × 客单价。再用一个 “业绩看板” 把门店分成 4 类，针对性调整：

高转化、低客单：比如社区商超，顾客都是买日用品，转化率高但客单价低 —— 重点推 “组合促销”（比如 “洗衣液 + 柔顺剂立减 10 元”），提升购物篮金额；

高客单、低转化：比如高端超市，顾客买一次花得多但进店少 —— 重点优化陈列（比如把高端生鲜、进口零食放在显眼位置）、加强导购服务，让更多人下单；

低转化、低客单：最需要整改的门店，先查客流高峰时人手够不够、商品是不是缺货、促销有没有吸引力；

高转化、高客单：标杆门店，总结经验复制到其他店。

更关键的是，他们把分析周期从 “每天” 改成 “每小时”—— 比如商超早市 9-10 点客流高，转化率却低，可能是收银员少了，马上加人；下午 3-4 点客流低，安排员工理货、补货，不浪费人力。

对商超管理者来说，这样的 KPI 设置才实用：不用看复杂数据，每天打开看板就知道 “今天该抓什么、该改什么”，效率直接拉满。

五、实打实的成效：AI 落地后，商超能拿到这些看得见的收益

Boggi Milano 用了 5 年 AI 数据分析，交出的成绩单，商超行业完全可以参考：

单客收益涨 40%：转化率提升 5 个百分点，客单价涨 15%—— 对应商超就是 “更多人买、每次买更多”；

人力成本降 15%：精准排班避免浪费，相当于每 100 个员工能省出 15 个人的成本，还不影响服务；

决策效率提升 80%：过去要花一周统计的门店数据，现在实时就能看，总部要调整促销、优化商品，直接同步到所有门店，不用再层层传达。

这些成效不是 “靠技术吹出来的”，而是靠 “数据帮门店解决实际问题”：比如知道顾客喜欢什么，就多进什么货，减少滞销；知道高峰时段，就多排人手，减少流失；知道哪个促销管用，就加大力度，多赚钱 —— 这就是 AI 对商超的核心价值：把 “模糊的运营” 变成 “精准的赚钱”。

六、国内商超可直接抄：AI 工具怎么选、怎么用才不踩坑

Boggi Milano 的案例虽然是国外的，但核心逻辑和国内商超的需求完全匹配，而且不用照搬国外系统，国内工具就能落地，这里给 3 个实用建议：

选工具别贪多，要 “适配商超场景”：优先选能对接 POS 系统、客流设备、库存系统的 AI 工具（比如商米、汇纳、海康威视的零售分析模块），能自动整合销售、客流、库存数据，不用手动录入；

落地先从 “小痛点” 入手：别一开始就搞全门店、全指标，先选 1-2 家试点店，聚焦 “排班优化” 或 “转化率提升”，跑通了再推广，避免浪费；

别让数据 “躺着睡”：很多商超买了工具却不用，或者只看报表不行动 —— 要明确 “谁来用、怎么用”：店长每天看业绩看板，调整排班和陈列；采购看商品销售数据，优化进货；总部看全部门店数据，制定促销策略。

对商超从业者来说，AI 不是 “高大上的技术”，而是 “能帮你省时间、省成本、提业绩的日常工具”。就像 Boggi Milano 的案例证明的：商超的竞争已经从 “拼位置、拼商品” 变成 “拼运营效率”，而 AI 数据分析，就是提升效率的核心武器。

未来，不用 AI 的商超，可能会像过去不用 POS 机的门店一样，慢慢被淘汰。与其被趋势推着走，不如主动用 AI 解决排班、转化、控本的难题 —— 毕竟对商超来说，每省一分成本、每多赚一笔钱，都是实实在在的竞争力。