连锁店是当今非常普遍的零售形式。这不是通过连锁经营和大规模运营来提供收入以应对电子商务影响的有效方法。然而，当商店较大时，商店的操作和管理变得更加复杂，并且连锁店的补给是困难之一。众所周知，商店业务的质量对于商品是否适合销售至关重要。在传统的商店管理中，购买哪种商品和购买多少商品在很大程度上取决于商店经理的个人经验。如果卖得好，你会少买。如果卖得不好，您会买更多。这种事情在许多商店中都很普遍。尽管每个连锁店的经理都希望找到一个经验丰富的店经理来管理，但绝对不是经理希望过多依赖经理的个人能力的原因。有鉴于此，人们已经开始探索使用技术手段来解决这一问题，包括BI，大数据以及最新流行的人工智能技术都在探索中。幸运的是，多年来，技术研究取得了进步。由于各种技术的应用，连锁店的补货逐渐变得可控和透明，并且个人经验的比例正在下降。商业智能，大数据和人工智能在预测购买和补充中的应用并不是什么新鲜事。实际上，今天，几乎所有大型零售公司都或多或少地使用这些技术来帮助购买和补充商品，而且许多公司也实现了相当程度的自动化。但是，这些应用程序通常集中在总部，集中在大型存储中心，很少应用于连锁店。这背后的重要原因之一是，连锁店的补货时间窗口很短，并且每天都要补货，并且商品数量（SKU）不大。另外，连锁店可能有数百个甚至数千个商店。每天做出一次补货决定。每个决定可能涉及TB甚至PB的数据，并且必须在指定的时间段内完成，这需要大量的计算。它给后端IT系统带来很大压力。补给预测是一项短期的爆炸性业务需求，需要强大的计算能力。如果由企业自行构建，则计算完成后，机器很可能处于闲置状态，这将导致必要的浪费。自然，云服务已成为首选解决方案。但是，如果遵循传统的云服务计费模型（企业级业务通常按月计费），则此计算成本仍然难以让连锁店承担，超萌数据巧妙地解决了这一问题。引入AWS Lambda是技术手段之一。 Lambda是由AWS启动的一种计算服务，也称为无服务器计算（Serverless），基于Lambda的用户不需要预先配置或管理服务器即可运行代码。同时，Lambda仅执行代码并在需要时自动缩放，并且仅支付所消耗的计算时间，并且在代码不运行时不会产生任何成本，从而可以有效地节省成本。 Chaomeng选择AWS Lambda作为其商店自动补给解决方案，并使用Lambda成功构建了一个核心业务系统，该系统承载了数据收集，清理，分析和数据表示。由于使用了Lambda的按次计费功能，因此可以有效地控制成本。另一个核心竞争力是对行业的了解。正是因为它已经扎根于零售业很长一段时间，积累了丰富的零售产品信息，并且还建立了大量的销售预测模型，以便更好地利用人工智能和大数据技术。解决真正的问题。自动补货系统可以实现智能预测。它可以根据整个网络的销售记录，结合当前商店的消费者行为分析，推荐新产品并替换旧产品。例如，它可以结合地理位置对线下商店销售的影响，这些离线商店包括建筑物两侧的便利店，它们的消费习惯可能有所不同，并考虑了该国不同地区的消费者，以帮助商店经理决定。 ，然后帮助连锁企业实现“成千上万的商店和数千张面孔”。管理，避免使用传统的“一刀切”模式，并优化单个商店的效率。