行业 · 食品饮料

面向食品产业链的私有 AI。

从全国连锁食品零售到多品类 B2B 食品企业，运营模式都一样：预测未来 4 周、分层客户档案、按真实的弹性定价。我们帮食品运营者把这三件事都建在私有 AI 的底座上。

行业挑战

毛利漏损在哪。

凭经验做预测
店长直觉平均准确率约 75%。再往上提 25 个点，靠模型，不是再雇一个店长。
客户画像模糊
B 端和 C 端混在同一个数据文件里。不做分层，每一场营销都是一刀切。
订单级毛利压力
报表毛利掩盖真实情况。订单级利润在 ERP 里基本看不见，更别说据此定价。
促销投放看不出提升
费用花出去、响应平平，事后也没法回答这场活动到底有没有用。

我们交付什么

从 SKU-门店-日准确率到毛利。

需求与营收预测

客户分层

动态定价

营销 ROI 度量

库存优化

回购毛利建模

实践中怎么跑

从买家的数据到买家的价格。

从 SKU-门店-日到周度需求计划

我们从最能量化的环节切入。SKU-门店-日级 75% 准确率的预测，在吃对日历、天气、会员信号后，6-8 周内能上 90%。以前要加 10-15% 安全库存的采购，现在不用加了。以前凭感觉报下周数字的店长，现在拿到每日推荐和置信区间。15 个百分点的准确率提升，复利效应不只是更少的缺货——是更安静的供应链、更小的安全库存、以及一个终于能对照真实基线测活动提升的市场团队。

每日带校准置信区间的预测，通过采购团队已经在用的渠道投递，无需新界面。

同期群级弹性，不是按个人定价

食品 CPG 的动态定价只有在按同期群而不是按个人设计时才管用。高频忠诚客户对刚需品价格不敏感、对享受型 SKU 敏感；月访客高客单是另一类信号。分层模型区别对待。定价优化器按同期群级弹性行动，品牌设定价格底线保护价格敏感忠诚客户不被挤压。结果是复利式毛利引擎：同样的产品组合、同样的货架价，但促销浪费从 30% 降到接近 8%。

按同期群 × 类目的弹性曲线，用过去 12 个月促销表现做验证。