商智运营决策助手

实体商业作为大众消费中最主要的部分，虽然在电商和疫情冲击中表现出了顽强的韧性，但在自身发展中遇到的主要难点一直没有得到有效的解决。

Ø 难点一“知己”

对内部运营的了解总是滞后，依靠各职能团队去收集和整理信息，通常既不随时也不全面。“十一假期刚结束，我们马上想知道：期间客流有多少？每笔销售单价和销售总额是多少？环比和同比情况怎么样？”“主力店优化升级后是否更匹配目前的客群需求？提袋率到底有没有增加呢？”

Ø 难点二“知彼”

无法及时准确的感知外部市场的变化，比如：周边客群的变化、竞品的变化、外部环境的变化，往往都需要专职的团队或者聘请第三

方团队去调研，既滞后也费时费力。“周边3公里的客群总量有什么变化吗？他们现在对于哪些消费品类比较热衷？”“附近竞品最近的销售和价格表现怎么样？有新商户/玩乐项目入

驻吗？他们国庆市场活动的效果如何？

Ø 难点三“决策和方案”

在全面掌握内外部的情况以后，还有一个更实际的挑战：如何从维度繁多、相互交织的信息中对每个业务细节做出理性评估，进而找出有效可行的方案？

“调整哪些品类会带来营业额提升呢？”

“A品牌的进驻符合客群的需求吗？”

“现在的套票组合需要调整吗？”

“怎么更合理的评估C商户目前的租金收费？”

“这次活动应该选择哪些品牌哪些SKU参与？”

“这次推广宣传用什么主题和形式？”

“房型的售价提升后预定会下降吗？”

“我们的空间的布局和设计符合客群的喜好吗？”

Ø 难点四“协调和执行”

团队之间对情况和问题的认知不及时也不同步，导致协作合力不充分，也缺乏对执行情况的追踪和监督。“完成新品牌的替换工作，需要招商做出判断和商务沟通、需要工程部的机电条件确认或变动，还需要运营部对开业和营业做监督管理。”“本次市场活动玩法已经准备好了，还需要运营同事和商户对接选品、折扣和结算方式才能启动。”

Ø 难点五“人才和成本”

专业人才不好找，复合人才更难找，管理成本和人员成本需要缩减，但运营效率和业绩仍需要提升。“招商同事是否能对不同业态品牌都有深度的了解？运营同事能不能对选品提出专业的指导，来帮助各门店提升销售呢？”“能不能类似电商运营人，既懂实体经营又有很强的数据分析能力？要增加人员培训吗？要增加新岗位招聘吗？” 基于以上的认知，以解决问题为目标，我们通过打造“商智”为行业升级迭代助力，也为其中的每个个体赋能。

产品特色

“商智”基于长期累积的运营逻辑、全面化的数据体系、紧贴业务场景的标签化能力以及专业化的AI算法开发而成。目前已经具备以下四大关键能力。

Ø 关键能力一

“商智”通过空间要素的量化和业务系统的接入，提供空间、销售、营销、访客、租务共5大类超650项内容的全面洞察，并持续监测业务系统的运行，确保洞察的连续性和稳定性。以数据的即时分析为基础，对运营情况做出自动解析，既可以随时随地按需要进行查询比对，也会将提示或预警信息在第一时间主动推送给运营者，让“知己”24x7随时随身。

Ø 关键能力二

“商智”对宏观、周边区位、客源、竞争共4大类超150项内容进行变动监测。用户同样可以随时随地按需查询和比对，“商智”也会内外结合自动解析，将提示和预警在第一时间主动推送，实现知己又知彼。

Ø 关键能力三

“商智”同步采用专家决策模型和对抗性机器学习，为运营中的7大业务场景、近22类业务问题提供智能的决策和方案建议，并相应做出效果的评估和预测。业务的问题可能相同，但决策和解题方法必然视个体运营情况而不同。

Ø 关键能力四

“商智”通过关联性分析能够将信息同步送达相关的团队和角色，并对事务的过程做连续观测，提供时时的调整反馈。

整体而言，“商智”将为团队提供充分的信息获取能力、数据解析能力、问题评估能力和业务问题解决方法。通过工具和智能实现能力复合，从而降本增效。

“商智”支持Saas化部署和私有化部署，满足不同企业对使用及数据安全的要求。

• “商智”的数据源自一线日常运营的业务系统，真实可靠；商业市场类数据源自商用智能® 和大型第三方平台的监测，合法合规。

• “商智”作为BI（Business Intelligence）类型工具，结合专家决策模型和AI机器学习模型，通过场景化下的对抗性网络GA N（Ge n e r a t i v eAdversarial Networks）实现其核心能力，并逐步提升。

• “商智”不是自然语言模型，不是对话聊天和知识收集整理工具；“商智”专注于实体商业垂直邻域的量化、判断、解析、决策和方案生成。

结语：

“更快、更准”一直以来是我们共同面对的话题。价值的形成，是从掌握信息到应用信息，从数据转化到有效的决策和行动，过程中的每个环节的快速和精准都是“商智”持续助力的目标。

作为首个实体商业运营的智能助手，“商智”也将不断地在与用户的交互体验中打磨和迭代。