从不可见到可管理：将门店执行扩展至 48.5 万家门店
全球领先饮料品牌 · 东南亚 · 饮料 / 传统渠道
从看不见的门店，到可衡量、可负责的零售执行。
一家东南亚全球领先饮料品牌借助扩博智能，将间接渠道门店纳入结构化零售执行体系，利用人工智能核验现场活动，并把门店图像转化为销售与现场团队每天可用的运营信号。
转变
企业从人工、滞后且依赖自报的门店活动，转向 GPS 核验巡店、人工智能引导式图像采集、自动质量控制，以及在每次巡店前下发的门店级行动。
成果
覆盖范围扩大至 48.5 万家门店；在覆盖规模扩大 6 倍的同时，单次巡店成本降低 94%；连续五年业绩持平后，项目最后一年营收增长达到 10%。
拥有强大分销网络，为什么这家东南亚领先饮料品牌仍停止增长？
该企业用数十年建立了泰国最高效的分销网络之一，但营收连续五年持平，市场份额也逐步下滑。问题并非分销模式失效，而是相当一部分市场在其管理体系中长期不可见。
导致增长触顶的三个问题
大量门店没有数据。
通过批发商进货的小型门店占据可观零售销量，却完全处于企业执行体系之外，库存、陈列位置和经营表现均不可见。
现场报告未能反映真实情况。
缺少自动核验时，现场人员自行评估合规情况。提交质量不一致，既抬高了报告评分，也掩盖了门店层面的真实执行缺口。
反馈过慢，无法及时行动。
即使数据准确，到达管理人员手中时也往往已经太迟。从巡店到管理响应可能相隔数天甚至数周，足以让小问题在数千家门店中累积为可衡量的营收损失。
核验每次巡店，获得更可靠的数据和决策。
该企业与扩博智能合作，在全部渠道部署人工智能零售执行平台。现场团队采集货架、冷柜、陈列区及其他执行区域的结构化图像和视频证据，人工智能再将每次巡店转化为可靠的门店级信号。
两项能力发挥了关键作用：AI Integrity Brain 在数据进入系统前拦截虚假或低质量提交；Store-Level Action Items 则在每次巡店前，把可信门店数据转化为分配给现场人员的具体优先行动。
人工智能引导式图像采集
移动应用采集货架、冷柜、展架和陈列区，并对每次巡店进行 GPS 与时间戳核验。
计算机视觉识别
在门店层面识别 SKU 库存、货架排面、价签、资产位置和促销合规情况。
AI Integrity Brain
自动拒绝重复图像、位置不匹配和低质量证据，并为每次巡店生成质量评分。
Store-Level Action Items
在每次拜访前向现场人员提供门店级优先事项，把洞察转化为现场行动。
扩博智能为东南亚零售执行项目带来了哪些成果？
识别异常与虚假行为
自动质量控制在可疑现场活动进入零售执行报告前进行识别。
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巡店时长异常
标记时间异常短或异常长的门店拜访。
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地理位置不一致
识别记录位置远离计划门店地点的拜访。
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不同门店重复提交内容
识别在不同地点提交的相同商品图像或门店布局。
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翻拍或重拍风险
标记可能从其他屏幕翻拍或重复拍摄的证据。
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不合理的趋势变化
发现报告表现突然出现的不现实上升或下降。
巡店质量接近翻倍。
质量控制识别虚假行为、改善现场数据完整性，并提高经过核验的执行质量。
巡店质量控制在三个月内将经过核验的执行质量从 46% 提升至 85%。
“我们从之前的方案重新切换回扩博智能应用，因为它能带来更高的业务价值。”
运营负责人 全球头部饮料品牌扩博智能深入消费品与零售运营超过八年，业务覆盖 15 个以上国家，并服务多家全球领先的饮料、食品和消费品品牌。平台已处理超过 10 亿张门店图像，其训练规模和多样性来自多个市场的真实部署。
扩博智能的差异不仅在于数据规模，还在于对运营场景的深入理解：现场团队如何获得激励、自报流程在哪些环节容易失效，以及品牌与销售负责人需要哪些信息来辅导团队和配置投入。AI Integrity Brain 与 Store-Level Action Items 正是针对消费品企业在传统渠道规模化运营中遇到的实际问题而设计。
对于希望用经过核验的门店级执行智能取代经验判断的企业，扩博智能提供了实现这一转变的平台。