这一年，商业创新进入新阶段。
伴随着业务的创新，热门趋势背后还有认知的积累和实践的积累。
经过多年的热捧和资本追捧的零售领域也是如此。
7月10日，《零售老板内参》与36氪在北京联合举办新商业生态零售主题峰会。
张胜，罗森股份有限公司执行董事，罗森（中国）投资有限公司董事、副总裁，上海罗森便利有限公司董事、总经理，戴伟，家乐福副总裁中国大润发新零售COO袁斌、京东7FRESH负责人连志军、超梦数据CEO李思贤等16位零售巨头，以及来自零售行业的同仁和行业精英齐聚一堂，召开峰会对话和主题演讲围绕“回归零售本质”，对“传统零售业转型升级”和“探索零售未来新模式”进行了深入探讨。
峰会上，李思贤、超盟数据创始人兼CEO发表了精彩演讲，他认为，随着新零售、无界零售的发展，巨头几乎已经占领了大型零售商的龙头，但中国总共有600万家门店，很多都无法与巨头合作。
在短期内。
超盟数据服务于更广泛的连锁便利店和连锁超市。
我们想让它更深一点。
以下为演讲全文： 超盟数据是一家什么样的公司？我们主要从事垂直行业，包括线下便利店和连锁超市。
为什么选择这样的商业业态？随着新零售、无界零售的发展，巨头们几乎收购了多家龙头企业。
这个时候大家不要忘记，中国一共有600万家门店，连锁便利店超过10万家。
这些人短期内无法与巨头合作，巨头也不会投资与他们合作。
这时，超盟数据应运而生。
我们服务于没有线下实力的连锁便利店和连锁超市。
我们想更深入地探讨这个问题。
我演讲的顺序可能是从提出问题到解决问题开始。
你知道线下品牌在终端店是如何销售的吗？品牌商将货物运输到连锁便利店的仓库，可能要经过几层经销商。
采购商入库后将货物配送至配送点。
走进商店并将其放在货架上出售。
我们与全国30%的连锁便利店合作，拥有全国22个省份的数据。
这时候我们就会发现数据中有很多特征。
首先，离线数据的现状如何？它是孤立的。
我们合作的是中型、中小型、中大型。
它们不是头对头的链条。
他们正在区域扩张并拥有区域数据。
对于区域外的数据，只能依靠人工调整。
二是平台。
他们有一些数据，但没有整合线上和线下数据。
他们的采购、运营、商店经理、首席执行官、数据都无法互操作。
每个人看到的数据都是自己的一部分。
他们还使用EXCEL表格来使用一些数据。
店内产品缺货后，如何追究此事责任人的责任？一般来说，我们只能使用微信进行传输。
我们希望利用信息流来进行传输。
最后，还有地理。
例如，当你发现太多的线下产品不适合现在的消费者时，你仍然不知道这些购买行为。
这张照片很有趣。
这是从他们的ERP中剪下来的图片。
ERP不录入历史库存。
我们每十分钟检查一次他们的历史库存，就会出现三张这样的图片。
左两张图是实际的线下订购情况。
这是一个商店和一个产品的订购情况。
横轴是时间，纵轴是库存。
当大家看到一条竖线时，就说明补货正在进行中。
对于第一和第二，从图中你会发现很多问题。
比如它的补货就非常凭经验，依赖店长的个人决策来补货。
第二次补货的非周期性非常大，会给供应链带来很大的压力。
当第三个X轴与Y轴平行时，表示缺货，五到十天内无人补货。
于是超盟数据就为他们做了整合。
我们做了一个很小的优化之后，他的补货和库存周转率就可以得到很大的提高。
这里的人大多是互联网人或者比较高端的零售人。
你会发现他们有你有的问题，他们也有很多你没有的问题。
线下产品就是这样。
我们的产品是基于商品的流动而生产的，我们也在不断地解决这样的问题。
在线下，我们会在数据中发现这些问题。
我们是第一个解决这些问题的人。
解决了这个问题，提高了库存周转率之后，我们主要依靠这样的算法模型来做这样的自动补货。
自动补货是根据销售预测逆向进行的自动补货。
销售预测分为四大模型，我们把它看成是一个非常有顺序的东西。
首先你要预测今天会有多少人来这家店，这就是人数；进入商店后，这个人肯定会买东西，他会先买什么样的东西，计算这件事的概率；买一个品类以后买什么SKU，这是第三部分。
最后一个零件买多少钱？如果你使用这种方法来进行销售预测，你最终会发现机器学习变得越来越准确。
对于每一个产品、每一个SKU、每一个线下店铺，我们都可以预测7天的销量，准确率达到90%以上。
我们如何进行销售预测？我们会以历史交易为基本维度，然后加入天气、湿度、温度、湿度变化和气温变化，还有节气、促销、线上电商节日、双十二、双十等等，然后继续优化这样一个模型，得到它的预测销量，然后帮助它自动补货。
自动补货的结果，回到上图看到的，所有产品自动补货的效果是，库存周转率提高了近50%。
当我们完成自动补货后，我们会关注我们拥有的数据。
因为我们是一家数据驱动的交易公司，所以我们要从数据中挖掘出更多的价值。
我们会发现，当你看到很多省份的数据时，你会发现每个商店销售的商品数量是不同的。
，每家店出售的热门商品也不同。
你可能会说会有地域差异，但你会发现有很多产品有机会。
比如进口食品，比如小品类的休闲食品，在一些地方很受欢迎，但后来我们做这样的尝试时，发现不知道如何购买。
因为在家里赚钱多年之后，我们的采购商就很难从做生意转变为做生意了。
作为一名企业主意味着坐在办公室里等待供应商来找你推销新产品。
供应商推销的新产品是供应商希望你销售的产品，不一定符合消费者的产品。
线下很难做到，因为人很难在短时间内改变。
阿里入股大润发后，阿里涉足颇多。
线下零售店则没有这样的机会，必须依靠原创人。
我们用数据来帮助他做生意。
我们共享大量数据，然后将每个地方最畅销的产品推荐给大家。
试想一下，我们合作的连锁店越多，我们的数据能为他们提供的价值就越大。
我们智能分析店铺销量，帮助他自动补货。
并为优化分类品类、淘汰商品提供BI决策辅助。
在提高库存周转率的同时，提高新品占比，会给消费者一种越来越多的新品出现在货架上的感觉。
我们提供两个产品，第一个产品是智能选型。
为什么我们要推出后来的超梦管家？做到一半的时候，我们发现我们的产品进店后，销量会受到人为因素的影响。
比如，畅销品缺货了，但店长却没有补货。
第二部分是他应该放在货架上出售，但他却放在仓库里。
所以我们制作了店铺产品来帮助我们快速销售畅销产品。
所以其实我们超盟数据一直在发现和解决线下垂直行业的问题。
我们的目标、我们的价值就是希望中国所有的好品牌产品都能通过最快的渠道到达终端，让中国消费者能够享受到。
获得最好、最具性价比的产品。
所以我们有这个口号，就是让品牌更智能，让消费者更方便。