案例一：RELEX×比优特 商品管理与供应链计划一体化——116 家门店、年销百亿的 AI 原生供应链升级
1. 案例标题 RELEX×比优特：从单点预测补货到"商品—货架—供应链"一体化计划，年销百亿超市的智能化标杆
2. 发布时间 + 来源 2026-09-03 · 美通社 / 希鸥网 原文链接：https://xiouwang.cn/webnews/11960.html
3. 背景与痛点 比优特是东北区域最大的超市连锁企业之一，在 33 个地区运营 116 家门店、年销售额超 100 亿元。随着各区域 SKU 数量持续增长，企业面临区域间商品结构不一致、滞销品增多、新老品汰换效率低、货架空间利用不足、陈列图更新慢且门店可执行性差等数据决策挑战。
4. 执行策略（含具体平台/工具/方法）
- 在 2025 年成功部署 RELEX 需求预测与补货系统的基础上，2026 年将品类管理与供应链计划整合至同一 AI 原生平台；
- RELEX 品类管理：通过 AI 数据分析减少长尾 SKU 数量、高效精准完成新老品汰换，建立系统化品类管理方法；
- 货架陈列：引入自动化、数据驱动的货架陈列图，按各门店实际情况量身定制，并与产品生命周期及供应链计划联动；
- 由 RELEX 合作伙伴北京时代商联提供支持，打造品类管理与供应链决策协同联动的计划环境。
5. 量化成果（含具体数字）
- 覆盖范围：东北 33 个地区、116 家门店、年销售额超 100 亿元；
- 2025 年上线的需求预测与补货系统带来"立竿见影的关键指标提升"（缺货与库存同步优化）；
- 2026 年扩展品类管理后，进一步减少长尾 SKU、提升跨区域商品一致性，并向"商品—货架—供应链"一体化计划环境演进。
6. 创新价值（对行业的启示） 从单点预测补货走向"商品—货架—供应链"一体化计划，把数据决策真正落到门店日常运营（陈列图、汰换、补货）而非仅停留在报表层；为中国商超供应链与零售智能化建设树立可复制标杆。
7. 原文链接 https://xiouwang.cn/webnews/11960.html
8. 分析师短评 比优特的演进路径很有代表性：先用预测补货"止血"（降缺货/降库存），再用品类管理"造血"（清长尾/提一致性）。对百亿级区域连锁来说，供应链的下一阶段不是更多报表，而是让 AI 决策直接进到货架和门店。
案例二：阿里妈妈万相点睛——用 AI 意图推理帮品牌找到"没想过会买"的人，增量 GMV 占比超 30%
1. 案例标题 阿里妈妈万相点睛：以"意图推理"重构定向，林氏家居新客成交占比 83%、蕉下新客成交占比超 90%
2. 发布时间 + 来源 2026-09-03 · 网易 / 大京新闻网 原文链接：https://www.163.com/news/article/L5TNUD2T00019UD6.html
3. 背景与痛点 传统定向基于"协同过滤"与经验标签，商家在已知标签里反复争抢相同人群，获客成本不断攀升；更深层的问题是只能看到行为结果、看不到行为背后的意图——消费者一旦未表现明确品类兴趣，在标签体系里就是"不存在的人"。
4. 执行策略（含具体平台/工具/方法）
- 阿里妈妈以 AI 重构定向推出"万相点睛"，底层逻辑从"行为相似"变为"意图推理"：基于万亿级世界知识，深度理解商品卖点与消费情境，端到端匹配人与货；
- 贯通"业务识别 → 人群定向 → AIGC 创意 → 智能出价"全链路，发现新人群后自动生成千人万面的差异化创意素材；
- 已嵌入万相台 AI 无界、品牌新力、品牌特秀、UD 品牌等产品体系，商家在现有投放计划开启 AI 定向即可，无需学习新产品。
5. 量化成果（含具体数字）
- 林氏家居把布艺床卖给电竞青年，新客成交金额占比高达 83%；
- 蕉下防晒口罩新客成交占比超 90%、新访客数提升 39%（卖给了健身党、敏感肌人群）；
- 艺颂把人体工学椅卖给美妆爱好者，新客点击率比常规计划高出 37%；
- 618 节点上线、7 月底全量铺开，累计使用商家超 15 万，对比传统模式增量 GMV 占比超 30%。
6. 创新价值（对行业的启示） 把"抢存量"转向"创造增量"，并给出"增量 GMV 占比 + 新人群发现规模"双指标让新增量可量化、可评估；标志 AI 从"写文案/生图"的单点工具升级为经营增长引擎，为双 11 大促提供全新增长路径。
7. 原文链接 https://www.163.com/news/article/L5TNUD2T00019UD6.html
8. 分析师短评 万相点睛的价值不在"找更多人"，而在"找从没想到的人"——它用世界知识理解消费情境，把未表现的潜在需求变成可投放人群。当获客进入存量博弈，能读懂意图的平台才握有增量定价权。
今日行业趋势总结（数据赋能）
- AI 原生供应链从单点预测走向一体化计划：“商品—货架—供应链"协同决策正下沉到门店日常运营，数据价值从"看板"走向"执行”。
- 精准营销进入"意图推理"时代：AI 基于世界知识理解商品与消费情境，把"抢存量"转为"创造增量"，新增量可被量化评估。
- 零售数据治理与 BI 自助化加速：业务人员"不依赖 IT 排期"即可完成从数据接入到可视化的全链路，数据驱动从口号变基建。
- 用户分层运营成为确定性增长来源：把新客/老客/高价值客分开运营，分人群策略平均提升复购约 23%，分层比"全场平均"更接近生意真相。