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

盡管每個連鎖門店的管理者都希望找到一個經(jīng)驗豐富的店長來管理，但過于依賴店長的個人能力肯定是不是管理者所希望的，鑒于此，人們開始探索通過技術(shù)手段來幫助解決這一問題，包括BI、大數(shù)據(jù)以及最新熱門技術(shù)的人工智能都在探索之列。所幸的是，多年來的技術(shù)研究取得進(jìn)展，得益于各種技術(shù)的應(yīng)用，連鎖門店的補貨正在逐漸變得可控、透明，個人經(jīng)驗占比不斷下降。

應(yīng)用BI、大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行進(jìn)貨、補貨預(yù)測并不新鮮。實際上，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)來幫助進(jìn)貨和補貨，很多企業(yè)還做到了相當(dāng)程度地自動化。不過，這些應(yīng)用都普遍集中在總店、集中在大型倉儲中心，而很少應(yīng)用到連鎖門店級別。這背后的重要原因之一在于，連鎖門店的補貨時間窗口短，而且每天都要做，同時貨品數(shù)量（SKU）并不少。另外，一個連鎖門店很可能有數(shù)百甚至上千家門店，每天一次做出補貨的決策，每次決策可能涉及TB乃至PB級的數(shù)據(jù)量，而且要在指定的時間段完成，龐大的計算量對后臺IT系統(tǒng)構(gòu)成很大的壓力。

補貨預(yù)測是一種短時爆發(fā)性的業(yè)務(wù)需求，需要很高計算力。如果是企業(yè)自建，在計算完成后，很可能機(jī)器閑置，會造成必要要的浪費。

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)計費模式（企業(yè)級業(yè)務(wù)通常都按包月計費），這個計算成本依然是連鎖門店很難承受的，而超盟數(shù)據(jù)很巧妙的解決了這個問題。

引入AWS Lambda是技術(shù)手段之一。Lambda 是AWS推出的一項計算服務(wù)，也稱為無服務(wù)器計算（Serverless），基于Lambda用戶無需預(yù)配置或管理服務(wù)器即可運行代碼。同時，Lambda 只在需要時執(zhí)行代碼并自動縮放，也只需按消耗的計算時間付費，而代碼未運行時不產(chǎn)生費用，這可以有效節(jié)約成本。超盟的門店自動補貨解決方案就選擇了AWS Lambda，并利用Lambda成功地搭建了一個承載數(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的按計算時間付費的這一特性，成本得到有效控制。

另一個核心能力是對行業(yè)的了解，正是因為長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)測模型，從而能更好地利用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)來解決實際問題。

自動補貨系統(tǒng)可以實現(xiàn)智能預(yù)測。它能根據(jù)全網(wǎng)銷售記錄，結(jié)合當(dāng)前門店消費者行為分析，推薦新品、汰換舊品。比如，它能結(jié)合地理位置對線下門店銷售的影響，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習(xí)慣的顧客，考慮到全國不同地域的消費者，來幫助店長進(jìn)行決策，進(jìn)而幫助連鎖企業(yè)實現(xiàn)“千店千面”的經(jīng)營，避免傳統(tǒng)的一刀切模式，優(yōu)化單店效率。