超盟数据的另一项专利技术是基于AWS Lambda（也称为无服务器计算（Serverless Computing））的自动补货模型 。
正如前文所述 ， 传统自动补货技术很少涉及门店层面 ， 原因在于门店的数据颗粒太细 ， 且实时性要求很高 。 假如一家门店有2000个SKU ， 意味着超盟数据需要训练2000个预测模型 ， 而且为了保证实时性 ， 这2000个模型需要全部并行运算 。 也就是说 ， 补货预测是一种短时爆发性业务 ， 需要很高计算力 。 按照传统的云服务计费模式（企业级服务通常按月计费） ， 补货预测的计算成本是连锁便利店难以承受的 。
超盟数据的自动补货解决方案巧妙地选择了AWS Lambda ， 并利用其成功搭建了一个承载数据采集、清洗、分析和数据展现的核心业务系统 。 基于Lambda ， 用户无需预配置或管理服务器即可运行代码 ， 而且Lambda 只在执行代码时按消耗的计算时间计费 ， 代码未运行时不产生费用 。 通过这种方式 ， 超盟数据成功将补货预测的计算成本降到了比连锁便利店期望还要低的水平 。
产品落地大于技术本身
李健豪介绍 ， 单纯从算法而言 ， 自动补货不难实现 ， 难的是如何压缩成本以及让技术与业务完全结合 。 每个企业内部的补货流程千差万别 ， 配送周期、每个SKU的配送频率、最小配送量都不相同 ， 缺少一套统一标准 。 这种情况下 ， 随便扔给零售商一个模型是产生不了价值的 ， 必须配备一套完整的系统技术才有机会落地 。
“零售商不关心你的算法是否高大上 ， 他只关心你的技术能不能帮他挣更多钱 。 超盟数据会帮零售企业梳理业务 ， 结合不同企业的情况制定标准给到企业 。 这样一套标准不是互联网公司坐在办公室能想出来的 。 ”李健豪对雷锋网(公众号：雷锋网)说道 。
目前 ， 超盟数据的自动补货解决方案已经在河北的美食林、广东的便宅家和福建莆田的文献便利店等多个连锁便利店企业落地应用 。
李健豪介绍 ， 自动补货是一项通用性技术 。 虽然超盟数据的解决方案目前落地的大多是传统连锁便利店 ， 但未来也可以推广到鲜果便利店、生活超市和购物中心等更多个零售业态 。
零售业效率提升分两步走
李健豪认为 ， 新零售的核心思想是提高效率 ， 这也是超盟数据自动补货解决方案的根本理念 。 零售业的效率提升分为两步：第一步是信息化 ， 有了信息化才能知道效率瓶颈在哪；第二步是智能化 ， 用算法帮助管理者快速决策 。
除了自动补货 ， 超盟数据另一个帮助零售企业提升效率的解决方案是基于动态计算的KPI制定 。 李健豪介绍 ， 很多连锁便利店企业的老板其实并不清楚门店的经营到底是在上升还是下滑 。 比如有两家门店 ， 一家门店由于店长经营策略得当 ， 业绩不错；另一家经营策略一般 ， 但受益于地理位置 ， 营业额也不错 。 传统的KPI计算方法比较简单 ， 单纯从数字上来看 ， 这两家门店的经营情况基本一致 ， 但它们还有很大的提升空间 。
超盟数据的目标就是通过大数据挖掘出这些门店的潜力 ， 制定更合理的KPI ， 激励门店业务增长 。
聚沙成塔 ， 集腋成裘 ， 无论自动补货还是KPI制定都只是零售众多环节中的一小部分 ， 但正是在这一点一滴的技术提升中 ， 零售行业已经迎来一场巨大的变革 。
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