明智数据是一家定位于服务线下连锁品牌的数字化解决方案公司。 从零售、餐饮行业入手，利用智能数字化策略引擎，提升连锁企业数据驱动的核心业务能力。 是行业内唯一一家既为客户提供数字技术和平台，又提供场景化数据策略和应用的服务商。
明知数据创始人兼CEO何成表示，根据近年来对餐饮零售领域线下门店的调研分析，整个行业新技术的应用水平处于较低水平。 一方面，IT投入较低，与美国同行相比有10-12倍的差距； 另一方面，过于依赖传统的软件+监督和培训的管理方式。
对于零售、餐饮等线下连锁企业来说，迫切需要通过数字化决策提升管理效率，降本增效。 核心部分是门店管理。 只有管理到位，才能支撑整个企业的连锁扩张。 目前，大部分线下门店仍属于客流业务。 他们既不了解消费者，也不具备电商平台管理消费者的能力。 而进一步的精细化管理则更加困难，比如订购：从品类规划到选品策略，再到关注门店库存、销量、产品效率。 此外，还要注意节假日变化和天气变化。 对于最好的商店经理来说，连续几年保持专注和奉献是很困难的。 这与机器不同。 算法可以24/7工作十年，帮助人们处理信息和数据。
明智数据产品首先追踪每一个真实的顾客，帮助门店提升精细化管理和运营顾客的能力； 其次，他们跟踪供应链上的每一件商品，大大提高了商店管理的效率。 从以上两点出发，明智数据推出了“全客”和“智慧门店”两款模块化产品，以标准化SaaS产品的形式赋能线下连锁企业。
具体来说，明智通过以下方式运营前端消费者：1）全面整合ERP、CRM、POS等业务系统数据，构建线上线下统一的客户数据平台； 2）智能标签和人群分层，360度客户识别和洞察，适应行业各种营销场景的智能策略； 3）支持公众号、小程序、短信等全渠道沟通互动，实现有效精准触达用户。
除了前端消费者的精细化运营外，后端门店和供应链的管理是线下连锁企业的另一个核心痛点。 安徽“临济”便利店成立于2017年，2020年门店数量将突破600家。在快速扩张过程中，我们面临以下问题：店长凭经验估算订单数量和点餐时间，点餐不准确导致大量的机会损失和成本浪费； 历史订单数据依赖于人工报表，通过粗略查看报表中SKU粒度的历史趋势进行分析。 预测是一项繁重而繁琐的工作； 缺乏订购指标评估体系，难以动态跟踪门店订购效果。
采用明智数字化解决方案后，建立单店预测模型，利用门店的历史销售数据和外部数据建立单店预测模型，完成经营策略的个性化配置。 然后算法结合业务策略的深度拟合，自动推送门店订单。 ，精准高效引导门店下单，实现门店智能下单，数字化驱动下单流程转型，覆盖生鲜、冷藏品、正规百货等全品类，大幅优化下单效率和浪费成本，同时减少机会损失。 增加商店销售额。 单店预测准确率达到90%，放弃率降低10%，机会损失降低2%，生鲜销量提升5%-10%。
中国连锁经营协会数据显示，2019年我国便利店数量为19.3万家，其中连锁便利店4.5万家； 生鲜、专卖店等其他线下连锁零售店总数约8.6万家； 火锅、烘焙、卤味、奶茶、咖啡、快餐等连锁餐饮店总数已达47.6万家。 2024年，连锁零售和餐饮数字服务市场规模将达到数百亿。 与欧美成熟市场相比，我国零售餐饮连锁率和零售企业平均IT支出还有3至4倍的增长空间。 预计到2030年，连锁数字服务市场总规模将突破1000网络投稿。
经过2年的产品打磨，明智数据目前服务超过30家中等收入以上餐饮零售领域连锁客户，包括遇见小面、八蛮、马继勇、喜烧夜、西贝、临记、悦来悦喜、、游子电子烟等，覆盖门店超过10000家。 目前，产品MVP已获批，销售团队正在组建中。 现阶段主要针对直销的一二线城市，销售收入保持每年3-5倍的增长速度。
明智数据部分客户
何成告诉36氪，明志首选的餐饮零售店纷纷切入打磨产品，发现门店业务基本一致。 它们都与商店、消费者、商品和服务、供应有效结合，但在申请程序和法律法规方面有所不同。 通过与客户合作构建基于可灵活配置的策略引擎，以数据+算法+业务流程为指导的工作流产品，我们对行业进行了更深入的探索。 目前，智能数字策略引擎的实践已经证明了行业应用的价值。 下一阶段，将努力拓展更多客户，渗透到更多细分行业。 未来三到五年，业务将从餐饮、零售连锁行业拓展。 扩展到全行业。
明智数据成立于2019年，创始人在数字领域拥有超过15年的专业经验。 曾就职于便利蜂、京东、百度等公司，主导数字化系统建设。 核心团队成员也分别来自便利蜂和BAT公司。 团队在数字化系统建设和线上线下零售业务方面拥有丰富的实践经验。
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