连锁店是当下非常常见的零售业态。
通过连锁化、规模化经营提供收入并不是应对电商冲击的有效途径。
然而，随着门店规模的扩大，门店的经营管理也变得更加复杂，连锁店的补货就是其中的难点之一。
众所周知，一家店铺经营得好不好，货品是否适销对路非常重要。
传统的门店管理中，采购哪些商品、购买多少商品很大程度上取决于店长的个人经验。
如果商品卖得好，就会减少购买；如果商品卖得不好，就会购买更多商品。
这种事情在很多店里都很常见。
虽然每个连锁店的管理者都希望找到一位经验丰富的店长来管理，但过于依赖店长的个人能力绝对不是管理者所希望的。
鉴于此，人们开始探索有助于解决这一问题的技术手段。
其中一个问题，包括BI、大数据、人工智能这些最新的热点技术，都在探索之中。
幸运的是，这些年来技术研究取得了进展。
得益于各种技术的应用，连锁店的补货逐渐变得可控、透明，个人体验的比例不断减少。
应用BI、大数据和人工智能来预测采购和补货并不新鲜。
事实上，如今，几乎所有大型零售企业都或多或少地使用这些技术来帮助补货、补货，而且很多企业也实现了相当程度的自动化。
但这些应用一般集中在总公司和大型仓储中心，很少应用于连锁店层面。
这背后的重要原因之一是连锁店的补货时间窗口很短，每天都要补货。
同时，商品数量（SKU）并不大。
此外，一家连锁店很可能拥有数百甚至数千家门店，每天都会做出一次补货决策。
每个决策可能涉及TB甚至PB的数据，并且必须在指定的时间段内完成，这需要大量的计算。
这给后端IT系统带来了很大的压力。
补货预测是一个短期爆发性的业务需求，需要很高的算力。
如果是企业自建，计算完成后，机器很可能闲置，造成必要的浪费。
自然，云服务成为首选。
但如果按照传统的云服务计费模式（企业级业务通常按月计费），这个计算成本对于连锁店来说仍然难以承受，而超梦数据巧妙地解决了这个问题。
AWS Lambda的引入就是技术手段之一。
Lambda是AWS推出的一项计算服务，也称为无服务器计算（Serverless）。
基于Lambda，用户无需预先配置或管理服务器即可运行代码。
同时，Lambda仅在需要时执行代码并自动伸缩，并且仅根据消耗的计算时间付费。
代码不运行时不收费，可以有效节省成本。
超萌门店自动补货解决方案选择AWS Lambda，并利用Lambda成功构建了承载数据采集、清洗、分析、数据呈现的核心业务系统。
利用Lambda按计算时间付费的功能，可以有效控制成本。
另一个核心能力是对行业的理解。
正是因为我们长期扎根零售行业，积累了丰富的零售产品信息，建立了大量的销售预测模型，才能更好地利用人工智能和大数据技术解决现实问题。
自动补货系统可实现智能预测。
它可以根据全网的销售记录和当前商店消费者行为的分析来推荐新产品和替换旧产品。
例如，可以结合地理位置对线下门店销售的影响，包括位于建筑物两侧的便利店可能有不同消费习惯的顾客，并考虑全国不同地区的消费者，帮助门店管理者做出决策。
，进而帮助连锁企业实现“千店千面”运营，避免传统的一刀切模式，优化单店效率。