“总部的促销方案到门店变了形，陈列标准缩水一半；消费者奔着爆款来，货架却空空如也；人工巡检跑断腿，数据还是滞后一周，问题早成了‘既成事实’……” 这不是某家门店的偶然困境，而是国内成千上万零售商、制造商每天都在面对的 “心头刺”。

在消费升级、存量竞争白热化的今天，门店作为品牌触达客户的 “最后一公里”，既是销售转化的主战场，更是传递客户价值的核心载体。但现实中，策略执行 “层层衰减”、客户需求 “视而不见”、数据支撑 “慢半拍” 的痛点，正让很多门店在激烈竞争中逐渐掉队，也让 “以客户为中心” 的口号沦为空谈。

一、困境：策略落地打折，客户价值断层

在产品研发、生产、供应链优化和市场营销上投入大量时间后，最终的成败终究取决于产品在销售终端的表现。对海量门店的执行情况进行管控，是制造商和零售商如今面临的众多挑战之一。

《2022 年麦肯锡消费者与零售行业报告》数据显示，超七成消费者已经养成了新的购物习惯，40% 尝试过新的自有品牌，32% 更换了品牌，27% 转而选择了此前未光顾过的零售商。

考虑到这一点，以及过去几年消费者行为发生的诸多其他变化，有一点始终未变 —— 对消费者而言，每一次购物体验都至关重要。

你是否曾走进一家超市，心想 “想买的那款产品大概率没货”？想必从未有过，对吧？除非我们已有过糟糕的体验，否则前往零售商或批发商处购物时，绝不会抱有负面预期。

让客户满意的一个关键因素，是购买时产品的货架可得性（即商品在货架上的可购买率，简称 OSA）。零售门店尤其容易陷入这样的困境：要么是店员手动盘点漏报，导致 “幽灵库存” 横行，明明系统显示有货，货架上却空空如也；要么是区域消费偏好判断偏差，热门商品补货不及时，冷门商品堆成山，既占用库存空间，又让客户需求落空。

制造商和零售商都在努力应对商品组合规划、门店销售策略合规性的组织与管控等难题。话虽如此，从门店收集的数据，其质量、数量和时效性都极具价值。若在 OSA 计算中依赖不充分的数据和过时的人工方法，终将导致销售额损失和客户不满。幸运的是，借助适配国内市场与当前技术的 AI 工具，这一问题完全可以避免。

二、破局：AI 打通 “人货场” 协同闭环

毫无疑问，人工智能与图像识别技术的结合，能提供一套极具价值的支持系统，不仅能以海量、高质量的方式从门店获取数据，还能自动、快速、高效地处理数据。实施该技术的主要优势之一在于，与人工或半人工方法相比，货架数据处理和洞察收集的时间大幅缩短，因此管理层能够及时响应门店的变化。

某连锁超市曾做过测试，人工巡检一家门店的货架合规性需要 2 小时，而 AI 工具仅需 10 分钟，且准确率从 60% 提升至 97%，让门店问题 “无所遁形”。

IHL 集团近期的研究表明，消费者每三次购物中就有一次会遇到缺货情况。这一数据在国内线下门店中更为突出 —— 节假日热门单品断货、促销商品陈列不到位、临期商品未及时下架等问题，都在不断消耗客户的信任。货架缺货的原因多种多样，包括人为失误、预测不足、报告不准确、幽灵库存以及补货效率低下等。手握准确的门店数据，你将能够评估产品的盈利计划，并提高每条产品线的投资回报率（ROI）。

那么，AI 工具如何能助力你的库存管理流程并降低运营成本？

在门店审计中运用 AI 工具，可自动收集和分析门店数据，产品识别准确率高达 97%，且能实时反馈结果。通过配套的移动应用，每位外勤人员在进行库存盘点时，都会收到针对每个销售终端的一系列任务。OSA 指标的自动实时计算与建议功能，让销售代表能够在货架旁立即采取纠正措施，仅需 10-20 秒后，管理层就能获取门店商品组合表现的结果与分析数据。

想象一下：总部的促销陈列要求，AI 工具实时监控是否达标，发现偏差立即提醒店员整改；消费者常买的商品，AI 自动预测补货量，避免 “货架空窗期”；巡检数据实时同步云端，管理层随时掌握全国门店的执行情况，无需再等 “周报汇总”。

三、价值：从效率提升到客户走心

最终，具备更强能力、更敏捷且响应迅速的外勤团队能够在更短时间内覆盖更多门店，执行错误得到更快更有效的纠正，进而推动销售额增长、维护品牌声誉，并为客户带来优质体验。

根据与品牌合作的实践案例显示，通过现代零售渠道（如连锁超市、便利店等）应用 AI 工具后，OSA 提升幅度可达 5%-10%，审计成本最多可降低 60%。与此同时，OSA 每提升 3%，销售额就能增长 1%—— 这意味着，当货架可得性从 85% 提升至 95%，门店销售额可实现 3% 以上的自然增长，而这一切无需额外增加营销投入，仅靠优化执行效率就能实现。

在门店审计中采用 AI 技术，能促进所有相关业务部门之间的协作，为基于透明门店分析的及时战略决策提供依据 —— 例如按品类或产品细分、门店、零售商划分的 OSA 指标执行情况，哪些门店、区域对整体表现贡献最大，以及 OSA 的动态变化与提升范围等。

对品牌而言，这意味着总部能精准把握不同城市、不同商圈的消费偏好，比如一线城市门店侧重高端单品陈列，下沉市场门店强化性价比商品的库存保障，让每一家门店的运营都更贴合当地客户需求，而不是 “一刀切” 的标准化管理。

在消费升级与技术变革同频共振的今天，门店的竞争早已不是价格与地段的单一比拼，而是谁能更精准地执行策略、更深刻地理解客户、更快速地响应变化。AI 工具的落地，正在让 “以客户为中心” 的理念从口号变成现实 —— 它让策略执行不打折扣，让客户需求被精准捕捉，让每一次门店体验都成为品牌与消费者的情感联结。

AI 工具推荐

AI 落地三步实操指南

1. 小范围试点：选择 3-5 家不同类型的门店（如核心商圈店、社区店、下沉市场店），聚焦 1-2 个核心痛点（如货架缺货、陈列合规），用 AI 工具替代人工巡检，对比试点前后的执行效率与销售额变化，验证效果。
2. 模块适配：根据试点结果，调整 AI 工具的检测参数（如重点监控的商品品类、陈列标准阈值），对接门店现有管理系统，确保数据互通，避免 “数据孤岛”。
3. 全面推广：先在区域内推广，同步开展员工培训（重点讲解 AI 工具的使用方法与异常处理流程），建立数据复盘机制，每周分析门店执行数据，持续优化策略与工具配置。

未来，那些懂得用 AI 破解执行困境、深耕客户价值的门店，终将在激烈的市场竞争中站稳脚跟，赢得长久的增长与认可。因为真正的商业成功，从来都源于对每一个细节的极致追求，源于对每一位客户的真心相待 —— 而 AI，正是让这份追求与真心精准落地的最强助力。