CASE STUDIES · 项目案例
不做“看起来很先进”的系统，
只做每天早上都有人用的系统。
以下两个案例代表了两类典型需求：先把数据连起来，再让 AI 替你读懂数据。项目数据已脱敏演示。
CASE 01连锁零售 · 多门店 · 食品零售
连锁零售经营数据中心
原始问题
五个数据源，每天人工拼一张表
POS抖音点评Excel财务
各平台数据互相割裂：门店销量要看 POS，团购核销要看抖音和美团， 毛利要等财务月结。每天店长手工下载、复制、拼 Excel， 中午才能出日报——问题暴露时，最佳处理时机已经过去。
解决方案流程
- 1多平台数据
- 2统一数据模型
- 3自动数据清洗
- 4经营指标中心
- 5AI 经营诊断
- 6经营日报与风险预警
RETAIL DATA HUB · 经营指标中心昨日 23:59 自动更新
昨日营业额
¥0
毛利率
0.0%
异常门店
0 家
本周营业额（万元）周环比 +8.4%
周一
周二
周三
周四
周五
周六
周日
门店经营状态
- 重庆路店¥128,400-13.2%客流下降
- 南湖店¥96,300-18.4%核心 SKU 断货
- 桂林路店¥142,100+8.6%
- 经开店¥87,500-6.8%客单价下降
- 红旗街店¥128,941+12.4%
系统现在可以直接回答的问题
建成之后，系统每天自动回答
昨天销售为什么下降？
哪些门店异常？
哪些 SKU 出现断货？
哪些商品损耗过高？
线上团购是否正在侵蚀利润？
哪些门店客单价下降？
明天管理层应该关注什么？
CASE 02AI Agent · 经营决策
企业经营 AI 大脑RetailBrain AI
数据中心建好之后，下一步是让管理层用最自然的方式使用数据： 直接提问。AI 不只回答数字，还给出归因、金额测算和行动建议。以下为项目演示界面，可点击问题体验真实交互。
RetailBrain AI
企业经营 AI 大脑 · 已连接 5 个数据源
你好，我是 RetailBrain。已接入昨日全部门店、电商与库存数据。
你可以问我任何经营问题，比如：昨天销售为什么下降？
昨天销售为什么下降？
昨日销售同比下降 8.7%。
主要影响因素：
① 重庆路店客流下降 13%，预计影响销售 ¥12,300
② 核心 SKU 酱牛肉断货 3.2 小时，预计损失 ¥4,600
③ 抖音团购核销比例上升，预计减少毛利 ¥2,100
行动建议：
1. 调整重庆路店补货计划
2. 酱牛肉安全库存提高 12%
3. 重新评估抖音团购折扣
它和普通报表的区别
- 报表告诉你“下降了”AI 告诉你为什么下降、损失多少钱、明天该做什么
- 要懂透视表和筛选直接用中文提问，店长也能用
- 月底复盘当天早上推送，问题不过夜
- 经验在老员工脑子里归因逻辑沉淀为系统能力，人走经验留
“系统上线第三周，老板在早餐桌上看完 AI 日报，直接给南湖店打了补货电话。”
—— 项目实施手记
你的企业也可以有一个这样的经营大脑
不需要一次建完。先从 12 道题的诊断开始，看看你现在处在哪个阶段。
