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12月11日,以“數智共生 點亮零售”為主題的2025多點數智年度合作伙伴大會在長沙舉行。
會上,多點數智(02586.hk)正式發布了其升級版數智零售操作系統——Dmall OS 3.X,并系統闡述了其在智能化、國際化與標準化三大方向的戰略藍圖。
這不僅是一次產品的迭代,更是多點對零售行業數智化發展路徑的深度思考。會后,多點數智合伙人任中偉接受了多家媒體專訪,并進一步闡述了多點將如何以技術為引擎,與合作伙伴共創零售新未來的實踐路徑和愿景規劃。
擁抱AI:從效率工具到行業重塑
當前,零售行業正處于組織變革、技術躍升與系統更替的關鍵階段。而Dmall OS 3.X的核心理念正是“以顧客為中心”,堅持“品質為王、效率至上”,致力于通過“功能為體、智能為翼、安全為甲”的產品體系,全面賦能零售企業。
此次升級的核心突破,在于AI技術的深度融合。Dmall OS 3.X構建了覆蓋全場景的“十大AI應用矩陣”,包括AI優品、AI補貨、AI定價、AI鮮算、AI揀貨、AI排線、AI防損、AI值守、AI問數等。
在任中偉看來,AI對零售行業的價值遠不止效率提升。他表示,實體零售業決策環節極多,從選址、選品、定價到庫存管理,其復雜程度不亞于智能駕駛。而實體零售企業多年積累的會員、商品、交易等全域數據資產,正是AI應用的基礎。
因此,他認為,AI將會深刻重塑零售業,但前提是要能夠盤活并升華企業的數據資產,使決策從依賴個人經驗走向科學化、智能化。
關于AI應用的具體落地,任中偉分享了多點的觀察與實踐。選品、銷售預測與補貨、防損、生鮮商品智能出清等場景已在實際應用中取得顯著效果。例如,AI出清能科學決策促銷時機、價格與觸達范圍,有效降低損耗。但像AI導購的精準個性化推薦、AI選址所需要的跨域數據融合等更復雜的場景,則仍需持續打磨。
深耕場景:標準化與個性化雙向兼顧
面對不同業態、不同規模客戶的多樣化需求,多點提出了“雙全戰略”。一方面,在超市、便利店等傳統業態,抓住傳統ERP系統向云化、智能化SaaS系統升級的“換系統潮”,服務頭部及中腰部客戶。
另一方面,將AI選品、預測補貨、防損等普適性強的AI模塊,以更輕量、靈活的方式提供給泛零售領域的客戶,降低數字化門檻。
針對業內關于軟件標準化與客戶個性化需求矛盾的經典難題,任中偉闡明了多點的理念:堅持標準化是保證產品先進性與可持續研發投入的基礎。多點的解決方案是通過產品內的高度可配置性來實現差異化。
例如,系統可為品質零售、效率零售、折扣零售等不同模式預置最佳實踐流程,客戶可通過配置選擇適配自身的路徑。對于消費者確有的個性化需求,則通過開放API,與客戶或生態伙伴利用低代碼工具進行對接開發。
這一理念在與胖東來的合作中已經開始應用。任中偉舉例,系統不僅固化了胖東來嚴格的品控與供應鏈管理流程,還專門設計了支持前端員工在一定權限內靈活處理客戶贈禮、補償的溫情流程,并在其App中將企業文化傳播置于最顯眼的位置。
持續賦能:從標桿共創到全域賦能
大會還展示了多點與眾多零售伙伴的共創成果:與胖東來推進“品控數字化”;與步步高共創統一結算平臺;與比優特共創支持“日日配”的敏捷物流系統。
在回答關于合作客戶共性需求變化的問題時,任中偉表示,當前零售企業對商品與供應鏈品質效率提升、線上線下全渠道融合(尤其是即時零售),以及基于數據的精細化運營(選品、貨架管理、預測補貨)的需求不僅高度統一,還有著很大市場規模。
對于正在進行的門店調改浪潮,任中偉認為,其核心無外乎“調品質”與“調效率”。數字化系統在此過程中至關重要。
例如,“胖改”式的品質升級,需依靠系統分析歷史數據,完成科學的“寬類窄品”篩選與貨架資源優化管理,并通過NPS等工具及時獲取消費者反饋,實現持續迭代。多點已攜手物美超市、寧夏新華百貨、湖北壽康永樂等企業開展數字化調改實踐,部分門店實現了顯著的銷售增長。
面對中小企業預算有限、IT能力不足的現實,多點提供了“整體SaaS化合作”與“模塊化切入”兩種路徑。任中偉強調,采用標準化的SaaS系統對中小企業而言經濟高效,更能直接借鑒如胖東來等標桿的最佳實踐,站在更高起點發展。
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放眼全球:輸出中國智慧
國際化是多點明確的戰略方向。任中偉透露,公司目標在未來三年將海外業務收入占比提升至30%以上。出海的底氣來源于中國在零售數字化,尤其是AI應用層面的領先實踐。“海外客戶首先關注的就是中國在AI零售應用上的創新。”多點的優勢在于專注于零售行業的深厚積累,以及在中國復雜市場環境中打磨出的線上線下融合的全域運營經驗。
當然,挑戰同樣存在。首要的是建立信任,多點通過邀請海外客戶參觀國內標桿案例、在目標市場打造本地化成功樣板、攜手云服務商等生態伙伴共同拓展等方式破局。其次,在產品層面需做好支付、多語言、多幣種等本地化適配,并積極推動團隊國際化。
展望未來1-2年,任中偉明確表示,多點將“All in AI”,致力于打造“零售智能體”。他描繪了這樣的愿景:這個智能體深度融合云、SaaS與AI大模型能力,不僅要盤活企業的歷史數據資產,更能主動學習、歸納企業數十年積累的知識與行業規律,成為管理團隊的“智能副駕”。它可以幫助新任管理者快速傳承企業經驗,規避歷史彎路,使決策起點大幅提升,讓優秀的管理模式得以科學復制。
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