从需求洞察到门店巡检,AI如何进入万店O2O经营现场

当一家连锁药房拥有近万家门店，每天都会产生大量经营数据：城市需求、商品表现、门店经营状态……这些变化大多已经存在于数据中，但要兼顾覆盖范围与响应速度，及时从中发现值得关注的信号，并不容易。

对拥有万家O2O门店的连锁而言，AI要做的，是帮助业务人员从海量信息里更快找到值得关注的信息。

26年7月起，美团产品和技术团队进入老百姓大药房，依托 AI 经营工作台"妙手"及面向医药零售场景的行业AI经营专家，围绕老百姓大药房在美团平台上的O2O运营场景，与平台运营、大店运营、区域运营、商品、营销等岗位共同梳理业务流程。

双方没有从“大而全”的系统建设开始，而是聚焦O2O业务一线经营中的实际问题，从业务人员日常涉及的取数、分析、巡检和问题分发等环节入手，优先选择直接影响经营判断、结果可验证的场景进行测试。

其中，AI处理标准化、重复性的工作流程，提升业务信息处理效率；业务人员则基于库存、价格、门店状态和经营经验，对AI输出进行复核并完成经营决策。

目前，双方优先选取需求洞察和门店巡检两个高价值场景进行测试。

对于药品零售而言，应急、应季类商品往往具有明显的区域性和时效性。同一种需求，在不同城市出现的时间具有差异性，消费者搜索等需求行为信号，也可能早于门店销量变化出现。

过去，针对美团平台线上经营数据，运营人员需要从不同数据源导出、整理信息，再将结果传递给采购和商品团队。老百姓大药房新零售高级总经理王宁宁介绍，单次处理至少需要一两个小时。

双方开展合作后，首先测试的，就是把这一段流程交给AI。行业AI经营专家每天分析全国重点城市应急、应季类商品相关搜索和销售变化，识别区域需求变化趋势。当某一区域出现持续变化的信号后，系统形成城市级趋势预警，再通过企业微信推送给运营和商采团队。

在这一过程中，AI完成的是从市场信号发现到趋势提醒的前置筛查工作。双方共同测试的结果是，这一过程从过去一两个小时缩短至约5分钟。业务人员无需再花费大量时间整理和分析数据，而是可以基于AI提供的趋势信息，结合库存、门店表现等实际情况，判断是否需要调整备货和调拨。王宁宁表示，美团平台数据能力与AI分析能力结合后，减少了信息整理和传递过程中的损耗，为新零售业务提供了支持，“现在端到端不会有任何信息消耗”。

需求洞察看的是市场哪里发生了变化，门店巡检面对的则是万家O2O门店经营中另一个更典型的问题：当每天都有大量门店数据产生，运营人员应该先看哪一家？

这一需求将先在老百姓大药房入驻美团平台线上门店中开展测试。面对不断扩大的线上经营规模，如何从多维经营数据中快速定位需要关注的问题，成为提升运营效率的重要环节。

双方因此测试了一种不同的方式：让AI先对测试范围内的门店完成筛查，再把需要关注的异常对象交给运营人员。

目前的测试覆盖城市、门店、商品、曝光、转化等经营数据。行业AI经营专家每天分析前一日数据，根据预设标准识别异常波动，并进一步定位到具体门店和商品。

例如，一家重点门店的某个商品出现曝光或转化异常，AI会结合历史表现及相关经营数据进行分析，再通过企业微信推送给运营人员。

收到结果后，业务人员会回到经营现场进行复核：价格有没有变化？库存是否充足？门店近期是否存在特殊情况？问题更可能来自供给、价格，还是日常运营？

对O2O门店经营来说，相比单纯生成分析报告，更值得关注的是AI是否进入了具体经营流程——AI开始帮助业务人员判断每天应该优先关注什么。

两个场景背后，有一个容易被忽略的问题：企业自己的数据，能够告诉它“发生了什么”；但如果要更早发现市场变化，还需要知道“消费者正在发生什么”。

对企业而言，数据并不等于洞察。真正有价值的，是把企业内部经营数据与消费者行为变化结合起来。同样一个销量变化，可能来自季节变化、区域需求、价格调整或者供给变化。如果缺少行业上下文，AI只能告诉企业“发生了什么”，很难帮助业务判断“为什么发生”和“下一步怎么做”。

美团长期连接消费者、商家与即时零售交易，能够基于跨区域的搜索变化、交易、供给、价格与履约等消费和经营信号，以及疾病趋势等前置信号，帮助企业更早发现市场变化。通过将平台侧消费趋势与企业经营数据结合，AI能够为业务提供更完整的经营判断依据。

王宁宁表示，美团作为平台，有实时的市场数据、跨区域的搜索指数和疾病趋势洞察；老百姓大药房作为实体药店，有更精准的用户和更实用的场景，“两者结合起来，可以帮助我们更快判断用户需求的变化”。

在此次实践中，妙手提供底层Agent能力，支持自然语言取数、数据分析等任务；行业AI经营专家则结合医药零售线上经营场景，将这些能力落到需求洞察、门店巡检等具体工作流程中。王宁宁表示，前者更像一层通用的AI能力，后者是在此基础上进一步面向医药零售场景的行业智能体，“深度嵌入药店和药企的真实应用场景”，两者叠加之后，对线上新零售业务的效率提升非常明显。

这种从业务场景出发验证AI的方法，也首先在美团自身业务中实践。过去半年，团队围绕企业评估、工作流梳理、优先级排序和技术实施等环节，已梳理改造25条工作流。以品类运营为例，通过重新设计人与Agent的协作流程，将最长需要1—2个月的人工流程压缩至2天。

而在真实业务里，这些能力还需要与企业原有的数据和系统结合。

因此，此次合作更接近在老百姓大药房已有新零售经营体系中增加一层平台AI能力：让AI处理大量原本需要人工完成的信息工作，同时把企业自己的业务规则、经营经验和判断留在流程中。

对拥有上万家O2O门店的连锁药房而言，AI真正产生价值，还需要解决如何从单点试用走向更多门店的规模化应用问题。

在王宁宁看来，数据安全、权限管理和责任边界，决定AI能够进入业务流程的深度。目前，老百姓大药房对机密数据采用私有化部署，并坚持“AI辅助决策，人来拍板”。

与此同时，AI还需要适配不同企业、岗位和发展阶段的实际需求。

对美团而言，一个场景跑通只是起点。AI进入医药零售，最终要落实到业务人员每天的工作里：更早发现变化，更快定位问题，把时间留给真正需要判断的事情。

当AI开始参与“该看什么、该关注什么、该把什么交给谁”，它才真正进入企业的日常经营。