智慧问数辅助零售业AI数据洞察

#AI数据洞察实战

一、零售业门店经营的痛点
1 痛点 1：哪里出了问题？
售额同比下滑 10%，但报表仅显示结果，无法明确是客流减少还是客单价下降导致，隐藏了关键断点。
2 痛点 2：为什么会变差？
毛利下降的原因（促销过猛 / 高毛利单品缺货）需人工拆解报表，时效性极低。
3 痛点 3：下一步怎么做？
传统分析缺乏可执行的行动建议，无法将差距落实到具体单品、货位。

二、智慧问数在零售业的应用场景
场景描述：以门店为维度，基于销售、毛利数据的增减变化，让 agent识别关键差距因素。
预期目标：帮助店长快速识别影响销售、毛利的关键因素，针对性制定改进计划，提升数据应用能力并改善经营结果。
门店销售、毛利主题：以店长视角，通过移动端查看销售、毛利结果，依据数据增减给出影响因素（重点探索指标下降 / 低于标准值的原因）。
影响销售增长的因素：客流、客单、销量、价格、库存不足 / 缺货等；
影响毛利额（率）的因素：采购成本、商品结构、定价、促销、临期、团购等；
销售毛利的贡献项：新品、自有品牌。

三、智慧问数核心数据洞察能力

多维归因分析
核心内容
1. 自动拆解指标波动的核心驱动因子（销售、成本、库存等）；
2. 从多业务维度深度钻取，定位问题根源
价值：减少分析时间，提升决策效率

决策模拟推演
1. 支持对涨价、促销、调库存等假设性决策进行模拟；
2. 基于算法模型，预测决策对关键指标的影响
价值：降低决策风险，提高决策科学性