連鎖門(mén)店是當(dāng)下非常常見(jiàn)的一種零售業(yè)態(tài)，通過(guò)連鎖和規(guī)?；?jīng)營(yíng)來(lái)提供收益以應(yīng)對(duì)電商沖擊不是為一種有效辦法。不過(guò)，店大了經(jīng)營(yíng)管理也就更為復(fù)雜，連鎖門(mén)店的補(bǔ)貨就是其中的難點(diǎn)之一。眾所周知，門(mén)店經(jīng)營(yíng)的好壞，貨品是否適銷對(duì)路非常關(guān)鍵。在傳統(tǒng)的門(mén)店管理中，進(jìn)哪些貨、進(jìn)多少貨品很大程度上依靠店長(zhǎng)的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，賣得好的少進(jìn)了；賣得不好進(jìn)多了，這種事是在很多門(mén)店司空見(jiàn)慣。

盡管每個(gè)連鎖門(mén)店的管理者都希望找到一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的店長(zhǎng)來(lái)管理，但過(guò)于依賴店長(zhǎng)的個(gè)人能力肯定是不是管理者所希望的，鑒于此，人們開(kāi)始探索通過(guò)技術(shù)手段來(lái)幫助解決這一問(wèn)題，包括BI、大數(shù)據(jù)以及最新熱門(mén)技術(shù)的人工智能都在探索之列。所幸的是，多年來(lái)的技術(shù)研究取得進(jìn)展，得益于各種技術(shù)的應(yīng)用，連鎖門(mén)店的補(bǔ)貨正在逐漸變得可控、透明，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)占比不斷下降。

應(yīng)用BI、大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行進(jìn)貨、補(bǔ)貨預(yù)測(cè)并不新鮮。實(shí)際上，今天在幾乎所有大型零售企業(yè)都或多或少地在利用這些技術(shù)來(lái)幫助進(jìn)貨和補(bǔ)貨，很多企業(yè)還做到了相當(dāng)程度地自動(dòng)化。不過(guò)，這些應(yīng)用都普遍集中在總店、集中在大型倉(cāng)儲(chǔ)中心，而很少應(yīng)用到連鎖門(mén)店級(jí)別。這背后的重要原因之一在于，連鎖門(mén)店的補(bǔ)貨時(shí)間窗口短，而且每天都要做，同時(shí)貨品數(shù)量（SKU）并不少。另外，一個(gè)連鎖門(mén)店很可能有數(shù)百甚至上千家門(mén)店，每天一次做出補(bǔ)貨的決策，每次決策可能涉及TB乃至PB級(jí)的數(shù)據(jù)量，而且要在指定的時(shí)間段完成，龐大的計(jì)算量對(duì)后臺(tái)IT系統(tǒng)構(gòu)成很大的壓力。

補(bǔ)貨預(yù)測(cè)是一種短時(shí)爆發(fā)性的業(yè)務(wù)需求，需要很高計(jì)算力。如果是企業(yè)自建，在計(jì)算完成后，很可能機(jī)器閑置，會(huì)造成必要要的浪費(fèi)。

自然地，云服務(wù)成為首選方案。但是，如果按照傳統(tǒng)的云服務(wù)計(jì)費(fèi)模式（企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)通常都按包月計(jì)費(fèi)），這個(gè)計(jì)算成本依然是連鎖門(mén)店很難承受的，而超盟數(shù)據(jù)很巧妙的解決了這個(gè)問(wèn)題。

引入AWS Lambda是技術(shù)手段之一。Lambda 是AWS推出的一項(xiàng)計(jì)算服務(wù)，也稱為無(wú)服務(wù)器計(jì)算（Serverless），基于Lambda用戶無(wú)需預(yù)配置或管理服務(wù)器即可運(yùn)行代碼。同時(shí)，Lambda 只在需要時(shí)執(zhí)行代碼并自動(dòng)縮放，也只需按消耗的計(jì)算時(shí)間付費(fèi)，而代碼未運(yùn)行時(shí)不產(chǎn)生費(fèi)用，這可以有效節(jié)約成本。超盟的門(mén)店自動(dòng)補(bǔ)貨解決方案就選擇了AWS Lambda，并利用Lambda成功地搭建了一個(gè)承載數(shù)據(jù)采集、清洗、分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。由于利用Lambda的按計(jì)算時(shí)間付費(fèi)的這一特性，成本得到有效控制。

另一個(gè)核心能力是對(duì)行業(yè)的了解，正是因?yàn)殚L(zhǎng)期一直扎根于零售行業(yè)，積累下豐富的零售貨品信息，還建立了大量的銷售預(yù)測(cè)模型，從而能更好地利用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

自動(dòng)補(bǔ)貨系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)。它能根據(jù)全網(wǎng)銷售記錄，結(jié)合當(dāng)前門(mén)店消費(fèi)者行為分析，推薦新品、汰換舊品。比如，它能結(jié)合地理位置對(duì)線下門(mén)店銷售的影響，包括分布在一棟建筑物兩側(cè)的便利店可能擁有不同消費(fèi)習(xí)慣的顧客，考慮到全國(guó)不同地域的消費(fèi)者，來(lái)幫助店長(zhǎng)進(jìn)行決策，進(jìn)而幫助連鎖企業(yè)實(shí)現(xiàn)“千店千面”的經(jīng)營(yíng)，避免傳統(tǒng)的一刀切模式，優(yōu)化單店效率。