生鮮區域，海蝦剛補上一筐就被選購一空；現制加工區，烘焙、熟食品類大幅增加，麻辣牛肉條、九多肉多豬蹄、榴蓮千層等特色商品集中呈現；生鮮區，蔬菜精肉都是當日售賣、當日出清。以上，是物美學清路店調改后開業，顧客直觀感受到的“商品”在銷售端呈現出來的顯著變化。

而在顧客未曾留意的地方，一系列落地的零售AI應用，正在重新定義“商品”的運營管理。通過部署多點數智“AI選品、AI補貨、AI出清”三大系統，物美學清路店首次實現了商品"上新-周轉-退場"全生命周期的智能管控，讓商品管理迸發出驚人的“數智化勢能”，實現周轉效率與經營效益的精準共振。

「AI選品」捕捉消費者真實需求

新店全新亮相，顧客王女士明顯感受到邂逅心儀商品的概率升高了：剛被種草的網紅產品，轉眼就出現在貨架上；別家超市難得一見的新品，在這里扎堆出現；想追求健康，零糖飲料、粗糧、低糖水果超級多、隨便選。"就像是知道我想要什么。"

這種精準選品的背后，是“AI選品”能力的具象展示。系統不僅實時追蹤市場消費趨勢、競爭對手商品結構、社交平臺熱點、門店客群特征以及實時環境變量等多維度數據，還綜合考慮商品的上架成本、毛利潛力及場景適配性等多重指標，全面構建商品競爭力的全景視圖。最重要的是，通過分析消費者購買行為的結果，系統還會不斷優化選品的模型，確保選品始終與消費需求的變化保持同步。

目前，該店進店客流和銷售額增長了5倍以上。"AI不是替代經驗，而用數據幫助我們捕捉更多消費者的真實需求。"門店負責人表示，在商品力決戰的零售業，這套系統正在打開“選品”的新可能。

「AI補貨」有效平衡“庫存”與“銷售”

品有了，怎么補？

針對傳統零售“補不準”的頑疾，“AI智能補貨”幫助門店自動計算的補貨需求量，準確率高達95%以上。

為何會如此精準？因為系統會分析門店商品的歷史銷量，歸納總結異常數據和商品標簽；充分考慮多種場景下的數據波動，做好數據預處理；根據商品的季節趨勢、節假日、促銷、天氣等多維度的影響因素，精細化建模，全方位保障需求計劃的準確性。更進一步，系統還會根據品類（生鮮/百貨/雜貨/日配）、場景（促銷爆品/日常銷售/新品推廣）的特性，結合訂貨周期、陳列空間、庫存水位、供應商約束等多維度要素，動態優化補貨頻次與數量，確保“高頻商品不斷供、長尾商品不積壓”。與此同時，把供應商、倉庫、門店的數據連成一張網， "該賣多少、該訂多少、該送多少"所有動作實時對齊。

將傳統“經驗驅動”的粗放模式升級為“數據驅動”的精細化管理，“AI智能補貨”既破解了“補不準”的行業痼疾，也為零售業的降本增效提供了可復用的技術范式。

「AI出清」破解生鮮耗損難題

當商品以精準的節奏流入賣場后，如何讓它們以最優姿態完成"最后一舞"，特別是在損耗率高達30%的生鮮領域？"AI出清"系統，正在破解難題。

就像一位多智近妖的"定價軍師"，系統會實時監測著每件商品的庫存水位、銷售節奏和時令變化，然后通過一系列算法，自動生成精準的出清策略——既不讓商品"賤賣"傷毛利，也不讓它們"過期"變損耗。

"以前每日鮮的商品我們是到點就‘一刀切’地做打折處理。 "店員展示著手機端的數據看板，"現在，哪些商品何時調價、調到什么價位最合理，系統都幫我們算好了。"

應用該系統后，門店出清商品的正價銷售率顯著上升。更厲害的是，這套系統實現了決策到執行的秒級聯動：當算法確定好折扣策略，門店“電子價簽”即刻刷新價格。

"現在每棵蔬菜的退場時間都是經過精密計算的。"運營負責人表示，"通過實時決策和秒級執行，這套系統讓我們找到了損耗控制與利潤提升的平衡點，真正把庫存壓力轉化成了銷售機遇。"

從精準捕捉需求的AI選品，到動態平衡供需的AI補貨，再到顯著提升毛利的AI出清，物美學清路店通過三大系統的協同運作，構建起了“商品”從入場到退場的完整數智化閉環。

該實踐案例證明，當AI系統將“數據勢能”轉化為“決策動能”，傳統零售便能突破"成本-效率-體驗"的不可能三角，實現供給端與需求端的精準耦合，這不僅是單個門店的轉型實驗，更為行業演進提供了可復制的創新模版。