炼成与智能零售匹配的零售管理软件

  连锁零售管理软件从无到有、从有到优，已经经过多轮的功能迭代、架构升级，形成了百万级代码的管理软件应用体系，其中各种功能模块数以百计， 各类管理参数与配置开关则数以千计， 已然十分庞大与复杂。

  围绕着零售管理软件，以及进一步扩展而成的各类中台、前端、线上零售系统，构建起复杂的业务流程、细致入微的管理制度，并逐步地将连锁零售企业的信息化水平推向更高的高度。无疑， 零售管理软件对于连锁零售企业的经营管理起到了很重要的支撑作用， 也被广泛地认为是企业经营管理的生命线. 零售管理软件遭遇难于逾越的瓶颈

  然而，随着经营管理在各个维度上不断的精益求精，ERP 软件的开发与运作也慢慢变得复杂， 导致经营执行人没办法跟上管理目标以及软件操作本身的要求， 零售管理软件的“信息化悖论” 也随之而来。“信息化悖论”描述的是这样的一个循环过程。

  (1) 形成管理目标： 零售管理者发现并提出进一步精益化的经营管理需求、执行标准。

  (2）形成软件能力：ERP 软件服务商如海鼎，不断深化软件功能、流程操作及参考指标。

  (3) 强化人员投入： 零售企业加大人力配置、门店培训、绩效考核及监督机制， 力图确保管理落实。

  (4) 未达预期目标：然而，经营管理的中基层执行能力有限，尤其是存在门店人员的能力、资源、时间、责任心、稳定度等约束条件， 导致管理绩效并未达到预期。

  (1) 零售管理的不断内卷： 在不断加大软件开发、经营投入的同时，信息化价值的获取和转化却存在天花板， 边际

  (2) 软件越复杂则体验越差： 零售管理软件正慢慢的变复杂、精微，开发难度和维护成本加大， 而真实的操作体验则在不断下降， 培训和掌握的成本变得更加高企。

  (3) 软件操作人员成为执行力瓶颈： 作为复杂软件交互和管理诉求落地的前线，中基层操作者处于矛盾交织的焦点， 往往心有余而力不足， 无可避免地成为全局的瓶颈。

  如在海鼎 ERP 系统中，可灵活定义商品的生命周期状态， 有些企业定义了10 余种商品状态变迁，并细化了操作的过程， 但切实使用的却只有 3-4 种， 维护和更新也存在滞后和缺失。

  (4) “一把手工程”无以为继：“一把手工程”是指由零售企业的最高领导者挂帅来推动的管理变革和业务提升， 一般而言具有强大的执行力和生命力。但由于在不同的阶段， 往往存在多个一把手工程，积累之下中基层的操作人员难堪重负，所以必然又会出现某一板块领导一抓，业绩有所提高，领导转而他顾， 业绩就再次下跌的情况。

  信息化悖论无疑是信息化进程十分严峻的挑战， 在某些特定的程度上也导致了过去近 10 年中，当达到一定高度之后，零售信息化却处于踯躅徘徊的状态。

  随着云计算、人工智能、大数据等技术的快速兴起， 智能零售成为了大势所趋，但如何真正的完成零售智能化，却是纷纷扰扰、莫衷一是。

  如何走出零售管理软件的信息化悖论，无疑是海鼎迫切地需要思考和探索的。或许，其中的答案只有一个，就是从信息化走向智能化。

  智能化，是指引入大数据和人工智能， 将业务诉求和管理思维进行解构和转化，并以策略化、算法化、编程化的方式予以实现， 并最终转化为可执行决策结果，融入零售管理软件。所以，一个创新的智能化闭环将取代信息化悖论， 并呈现在全体零售人的面前 , 其中 :

  (4) 构建算法能力：ERP 服务商如海鼎，将业务思维、决策逻辑进行模型化、算法化、程序化，并通过海量数据的深度学习和迭代训练，完成算法能力的整体构建； 算法能力并非取代软件能力，两者处于彼此互补、相互支撑的状态，实现了有效的分流和加成，达到了1+12 的效果。

  (5) 强化算力投入：在实际经营中， 适度增加算力投入，在需要决策之前， 通过海量的数据运算， 基于既有的决策逻辑、数学模型来获得可以执行的结果，

  并不断地跟踪结果、实现参数调整优化。(6) 达成绩效目标： 由于算法能力和

  算力投入，在很大程度上节省或替代了传统的软件能力和人力投入，由此突破了前述中基层操作者的执行力瓶颈，最终可达成相应的绩效要求。

  那么，创新的智能化闭环是怎么来实现对信息化发展瓶颈的破解呢？可从下表对比来看。

  可以看到，智能化进程的确带来了巨大的管理新动能，实现了对于信息化悖论的有效破解， 也为发展至今存在瓶颈的连锁零售经营管理带来了新契机、新方向。

  移动互联网、大数据、AI算法等科技要素的有效赋能，使得智能化零售管理软件并不再是“镜中月、水中花”， 而是切切实实地能够走入日常零售经营之中。

  其特点是重要度高，发生频度也很快。传统方式为静态补货算法，需要人为设置上下限，对人员经验、数据掌控能力有一定的要求很高，同时要随着商品、促销、时令、节庆等变化来进行动态的上下限调整，但操作下来往往难以达到管理期望，导致畅缺与报损并存，门店补货场景因此也成为了信息化悖论的典型产物。

  智能补货采用动态库存上下限的方式，采用多维度海量数据来进行运算，每次补货前均智能计算库存上下限， 之后即可直接给出精准的建议补货量， 甚至完成自动下单操作。并且，基于深度学习过程， 可以不断迭代智能算法和应用经验。

  智能补货也依托严谨细致的补货作业流程开展， 其中多个步骤嵌入了补货智能算法，并与 HDPOS 的海鼎 ERP 紧密打通联动。

  其中，需要人工干预的环节主要是对补货建议数进行审核，但也能够使用免审核的机制，因此将人工干预减少到了较低的程度。

  自 2020 年末至迄今，智能补货在 10 余家连锁零售公司实现大范围的应用，赋能门店数已超过 1500 家，覆盖常温食品、用品、鲜食、冷冻冷藏、生鲜等全量品类， 并取得了阶段性成功。

  在采用智能补货之后，各门店及品类的销售额提升 3%，报损额降低了 26%，同时缺货时段整体减少了 38%，库存周转水平提升了 21%。其中，约 38% 的门店及品类采用了直接下单、免人工审核的方式，很大程度地节省了原本宝贵稀缺的一线零售人力资源。

  应当从多个视角综合地来解决门店供应链优化的问题，着力于既保障门店的销售能力，同时又实现从局部到全局的库存合理分配，提升整体的库存周转水平。

  凡是过去，皆为序章。零售管理软件的智能化之路方始起航，但已展露出勃勃生机、无限可能。否定自我，重塑自我， 超越自我， 在新的智能化时代即将到来之际，海鼎将一如既往，与全体零售人共同探索智能化零售的星辰大海！（文︱