项目背景

负责集团下属200家门店的日常运营数据采集与分析，推动数据驱动的门店管理变革。针对门店陈列、库存、顾客流量等关键指标进行系统化监控，解决传统巡店效率低下、数据反馈滞后等问题。

核心职责

1. 巡店流程标准化：设计并实施标准化巡检流程，制定12大巡检模块，涵盖商品陈列、货架清洁度、顾客体验等38个关键指标。
2. 数据可视化建设：搭建集团级巡店数据看板，整合5大系统数据（ERP、POS、WMS等），实现巡店问题实时追踪与分析。
3. 绩效评估体系：建立门店运营健康度模型，通过巡店数据与历史数据对比，识别TOP20%低效门店，年均改善率提升15%。

技术难点

• 多维度数据标准化采集：解决不同品牌商品编码不统一、巡检标准差异大的数据孤岛问题
• 实时异常预警系统开发：基于Power BI+Azure Functions构建自动巡检异常推送系统，预警响应时间缩短60%以上

项目成果

• 建立全国统一巡店标准，年均降低运营巡检成本约800万元
• 通过数据看板赋能区域经理决策，巡店问题解决率从35%提升至82%

项目背景

作为连锁便利店行业首批数字化转型试点，负责15家标杆门店的改造升级，将传统人工巡检模式升级为AI+IoT智能巡检系统。通过引入计算机视觉和传感器网络，实现7×24小时门店自动化监控。

核心职责

1. 智能硬件部署：设计并实施2000+智能摄像头与货架传感器的布点方案，确保覆盖98%关键监控区域
2. 异常行为识别算法：开发基于TensorFlow的货架缺货识别模型，准确率提升至92%，较人工巡检效率提升4倍
3. 巡检标准重构：梳理10大类门店运营标准，制定数字化巡检评分体系，将巡检标准从纸质版升级为动态知识库

技术难点

• 多场景图像识别优化：针对便利店光照变化、商品摆放角度差异，开发自适应图像识别算法
• 巡检数据闭环管理：构建LSTM时间序列分析模型，预测门店异常问题发生概率，提前3天预警

项目成果

• 建立行业首个智能巡店标准体系，获2019年度连锁经营创新奖
• 实现巡检自动化率90%，人力成本下降56%，门店运营成本降低18%

研究内容

本研究聚焦于巡店评估系统的智能化升级，旨在通过机器学习算法提升评估效率和准确性。具体包括：

• 数据收集阶段：采集了500家零售店的销售数据、顾客反馈记录和店员绩效指标，涵盖KPI如客流量、转化率和库存周转率。
• 模型构建阶段：采用随机森林算法，结合时间序列分析，识别巡店评估中的关键模式。
• 验证与应用阶段：通过试点测试，模型将实际巡店评估准确率从65%提升至82%，显著减少了人工干预。

研究成果

• 发表论文《机器学习在巡店评估中的应用》于国内核心期刊。
• 开发了原型系统，被多家连锁零售企业采纳，年节约评估成本约150万元。
• 提出的优化框架获得了行业奖项，并在零售管理年会上被重点讨论。

研究内容

该研究探讨了巡店中顾客满意度对门店整体绩效的影响机制，结合行为经济学理论进行分析。

• 数据收集阶段：设计并实施了在线问卷调查，覆盖200家门店，收集顾客反馈数据和绩效KPI指标如销售额增长率和NPS（净推荐值）。
• 方法阶段：运用因子分析和回归模型，识别出顾客满意度与门店绩效的正相关关系，关键驱动因素包括服务质量和商品陈列。
• 成果应用阶段：提出优化建议，如引入实时顾客反馈系统，帮助门店提升满意度指标，平均绩效提升12%。

研究成果

• 在《零售管理研究》期刊发表论文，被引用20余次。
• 研究成果转化为企业内部培训课程，已应用于全国巡店培训体系，反馈良好，满意度调查得分提升15%。
• 项目获得省级科技进步奖，体现了从学术到实践的转化能力。