过去一年，协会持续推动打造以AI等新技术应用为核心的消费新业态新模式新场景，以智慧零售实验室为平台赋能场景方、技术方共创共建、落地成果、产生实效，筛选具有代表性的优秀成果，形成《2026智慧零售实验室AI应用新场景成果报告集》，供行业参考学习。

目前，协会智慧零售实验室工作持续开展中， 欢迎有技术应用、场景创新和模式变革想法的场景方、技术方加入实验室，共享行业前沿知识与资源，携手共建消费新业态新模式新场景，探索智慧零售高质量转型发展路径。

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百果园AI门店智能诊断系统
场景应用方：深圳百果园实业（集团）股份有限公司
技术提供方：深圳市百果互动科技有限公司

一、项目背景及行业痛点

门店经营中，管理者常面临决策依赖经验、数据解读碎片化的核心痛点：核心指标（销售额、损耗率等）达标情况快速掌控难，费用成本与标杆门店的差距不明；异常波动（如销售额骤降、损耗率激增）缺乏根因追溯能力，长期趋势判断缺乏数据支撑；经营短板（如库存损耗高）与优势难以精准定位，优化方向模糊。传统经营分析仅停留在“看数据”层面，无法直接输出结论与行动方案，导致问题解决效率低、盈利提升乏力，亟需通过数字化、AI技术实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。

二、项目实施过程及应用的系统/工具/技术

1、实施过程
本项目于2025年3月启动，11月已实现全国区域全面上线内测版。项目由集团高管牵头统筹，联合数据分析师、技术研发团队及运营业务骨干，组建“业务+技术”深度协同专项团队，形成“需求拆解—模型搭建—试点验证—迭代优化—全国推广”的标准化实施路径。首期在深圳区域开展试点验证，通过收集门店反馈持续优化功能与报告实用性，待效果跑通后逐步向全国各区域规模化推广。截至目前，系统运行稳定，未出现重大功能缺陷，门店诊断报告采纳率≥70%，超出预期目标，充分验证了工具的实战价值。

2、应用的系统/工具/技术：
AI门店智能诊断系统以“双模型协同+决策知识库赋能”为核心逻辑，为门店提供全方位“深度体检”与决策支持，核心技术包括：
①多维度AI诊断模型搭建：构建覆盖11大核心诊断维度（线上经营、会员运营、社群运营、导购面销、费用成本等）及15项能力维度（渠道经营、选品订货、鲜度管控等）的立体化诊断体系，全面评估门店经营健康度。针对盈利、亏损、趋势下滑三类门店实施差异化精准建模：为盈利门店构建核心指标标准库，固化优秀经营模式；为亏损门店聚焦亏损关 键因素，直击问题根源；为趋势下滑门店实时识别恶化指标，提前预警风险。
②双模型协同架构：融合“小模型数据分析 + 大模型内容生成”的协同能力，实现“数据拆解 - 结论输出”的全流程自动化。小模型基于机器学习算法，完成多源数据整合（含门店销售、库存等内部数据及城市等级、商圈类型等外部数据）、门店聚类分析（按城市等级、开店年限、租金档次、商圈类型分类）、标杆店筛选（筛选稳定盈利且超均值、同比/区域比表现优秀的门店），通过统计学模型实现指标深度对比与异常精准识别；大模型通过定制化Prompt工程，将复杂数据分析结果转化为通俗易懂的诊断报告，清晰输出问题定位、根因剖析与可落地优化建议。
③盈利测算模型：推出单店盈利测算模型，涵盖门店总费用、净毛利率、综合损耗率等8项核心指标，支持保本净毛利额、店日均销售额等关键数据测算。

关键技术工具应用：
①数据分析工具：采用机器学习算法（如SHAP算法量化盈利影响因素）、聚类分析、多周期数据回溯（近一年/去年同期/近两年）、月度趋势可视化等工具，实现指标对比（环比/同比/标杆/大盘）与趋势判断。
②决策知识库工具：建立涵盖销售低、毛利低、损耗高、费用高4大类11个子类问题的决策建议知识库，明确每类问题的关联指标、根因分析及解决方案，如线上销售低对应美团评分提升、社群拉新等具体动作，为AI诊断提供决策依据。
③报告生成工具：基于大模型的自然语言处理能力，自动提炼经营亮点、识别关键问题、剖析根因，生成结构化报告，包含核心经营指标、诊断结论、板块数据分析（销售与毛利、库存与损耗、会员运营）等模块。

三、项目创新成果/价值

本项目依托三大创新成果，融合数据驱动与大模型智能诊断技术，助力门店从经营数据杂乱转向精细化管控。项目年均输出20万+份门店经营诊断报告，日均使用超900人次，经多维度数据验证价值突出，为零售门店运营赋能数据新动能。

1、体系创新筑牢数据根基。首创“18项核心指标标准化体系”，整合来客数、客单价等全链路指标，细分损耗维度，解决指标分散、口径混乱问题；有效提升数据可比性，为AI诊断提供基础，问题定位准确率较人工提升40%，支撑利润预测精准性。

2、效率创新重塑诊断模式。突破人工排查局限的“健康检查式”AI诊断，以15项能力维度为基础，融合双模型协同技术，既深度整合多源数据，又通过智能算法提升效率。其不仅将问题定位周期从传统“数天级”压缩至“1天内”，效率提升60%，更使门店问题响应时间缩短80%。以某区域20家门店为例，传统督导完成一轮排查需 3—5个工作日，AI模型仅需小时级即可输出全部门店诊断结果，使区域运营精力投入减少70%，让督导能聚焦标杆经验推广与亏损门店整改，推动区域整体经营质量提升。
3、落地创新直击痛点。构建“问题定位-可视化报告-优化方案”闭环，依托决策知识库降低60%执行门槛，实现报告采纳率≥70%的良好成效。