构建批发终端AI驱动模型，实现精细化管理

近年来，随着零售行业的不断发展，如何有效管理高度分散的小店并实现精细化终端规划变得尤为重要。这一目标与品览所倡导的AI驱动终端管理模型高度契合。通过运用AI技术和数据分析，可以显著提升销量和终端管理效率。

2016年，世界范围内发生了两件重要的政治事件：特朗普当选美国总统和英国决定脱离欧盟。这两起事件的背后，有着数据公司“剑桥分析”（Cambridge Analytica）的身影。该公司提出的“行为心理学+大数据+精准投放=改变行为”模型在2018年的Facebook隐私丑闻中得到了验证，并且在2013年的特立尼达和多巴哥大选中也发挥了重要作用。通过一系列精准的策略，印第安政党最终赢得了选举。

这表明，消费者的行为是可以被影响的。根据德勤的研究报告，消费者在不同场景下的行为模式有所不同，特别是在门店购物时，他们往往在很短的时间内做出购买决策。例如，大多数人只在货架前停留几秒钟就会做出决定，因此，终端陈列和促销内容的管理显得尤为重要。

为了更好地吸引消费者，终端门店需要在短时间内形成“秒赢”效应，即通过有效的陈列和促销活动，让消费者在几秒钟内做出购买决定。精细化管理和标准化执行是实现这一目标的关键。

此外，随着AI技术的发展，利用计算机视觉技术获取货架陈列数据、促销海报等信息已经不再是难题。品览与腾讯企业微信合作开发了一套数字化AI模型，通过微信小程序自动采集和处理终端门店的数据。这套系统不仅提升了数据获取的效率，还能实现自动审核和奖励发放。

AI技术的应用不仅限于数据采集，还在促销管理和任务分配方面发挥了重要作用。通过将导购加粉和后期促销管理结合起来，实现了从促销执行到粉丝转化的闭环管理。同时，AI物品识别技术还可以精准推送个性化的促销活动，提高消费者参与度和复购率。

为了帮助企业快速构建深度分销的AI终端驱动模型，品览提出了一套简单易行的方法论。该模型基于现代“OKR”目标管理理念，以市场驱动为核心，帮助企业快速建立数据采集、AI智能识别和自动化执行审核的完整体系。通过精确的目标管理，企业可以更好地了解每家店铺的具体需求，并采取相应的措施。

总之，数字化转型是零售行业发展的必然趋势。通过准确执行管理的细节，将所有可管理的触点清晰、准确地量化和标准化，可以帮助企业在激烈的市场竞争中取得优势。无论是已有SFA或CRM系统的公司，还是尚未采用此类系统的公司，都可以借助品览提供的AI巡店通工具快速实现数字化转型。通过定期升级和优化，企业可以不断提升自身的AI运营管理能力，从而在终端消费者争夺战中取得胜利。