步步高是一家将“创新”融入企业 DNA 的企业，在保持高速扩张的同时，一直在业态研发和业务创新的征途上不断突破，以创新为主导，充分发挥自己本地供应链的优势，在不断学习竞争对手的长处，做好门店运营的同时，开始部署数字化转型，进行线上线下的深度融合，从而赢得商业零售的规模之争、效率之争，以及未来的算法之争。
2017年初，步步高定义了数字化转型战略的三年路径。经过2017年的筑基工作，筹划中台的构建，线上线下打通，奠定了数字化转型基础；2018年引入腾讯、京东战略合作，广布触点、深耕体验，将会员、商品、流程、服务等全面数字化，追求实时化，加速数字化转型进程；2019年数字化转型进入以数据与算法为驱动的V3.0阶段，其中通过以智能化技术实现可复制的精细化管理，让累积了20多年的运营经验数字化、系统化、知识化的门店数字化运营方案提上日程。特别地，生鲜是超市引流的核心品类，生鲜运营的好坏，体现了超市的竞争实力，也直接影响门店的经营收益。故步步高在门店数字化运营中将生鲜运营管理作为一个重要的子项目进行管理。
生鲜运营是一项需要十分精细化运营的工作，损耗是生鲜管理的核心，不仅损失毛利，还严重影响销售机会。2019年步步高基于实际问题做出实施策略调整，基于数据驱动和软硬件工具配合门店营运生成决策，通过商品的销售诊断分析，实现自动化和智能化数据指标驱动，对不能在保质期内达成销售目标的商品，系统自动提前给出预警清单以及折价建议，不仅可以减少生鲜商品排面维护的人力成本，同时也可以降低商品的损耗，提升商品的毛利率，为门店带来更多的销售机会。
生鲜控制损耗的着力点为：动态出清、动态盘点、需求预测&订货、合理定价。生鲜损耗来源主要是三块：采购品质、库存过多、出清不及时。围绕这三块内容，步步高将重点场景进行了分解，构建了从评级、预测到预警、出清再到整体分析的数字化生鲜运营新模式，根据商品质量、预测销售量以及库存量等指标，配合更完善的出清策略及时预警出清，从而降低生鲜的损耗。
（1）采购评级
第一步就是从源头开始，在订货时对商品进行评级。为了保证供货商不会配送那些保质期比较差的，或者卖相比较差的一些商品，通过评级做一个表单的收集，商品来了以后我直接扫描商品，该商品的数量、品质、评级就能显示出来。我就能看到商品在其他门店的收货评价情况，如果别的门店都评价商品很差，需要开箱检查。如果扫了码以后，看到其他门店里面都评价说百分百的好，那就直接收货或者随机抽检就可以了。这样一来，收货就被很好地量化了。而且也能够节约收货时间，规范供货商行为。
（2）门店客流预测
门店商品的销售情况和门店的客流息息相关，因此对商品进行销售预测的同时，首先需对门店的客流做好预测。通过考虑多个特征，将星期，节假日，天气，季节，气温，历史客流，门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程，采用高效的集成算法XGBOOST进行预测，门店客流预测准确度达到95%。
某门店6月预测客流与实际客流对比
（3）商品销售预测
生鲜商品的销售预测不同于电商商品的预测，排面是否有货、排面摆放是否丰满、商品的品质、替代商品等因素均会对单品的销售产生影响，试图用门店客流解释单品的销量基本是不可能的，通过数据分析发现许多门店客流为8000，但销量为0，而门店客流为5000时，销量却可以为800的情况。但生鲜销售与品种却有着很强的相关关系。如下图：
同一品种在门店的销量基本趋于稳定，即品种的门店渗透率相对稳定，原因在于单个顾客单次购买生鲜商品的量基本是稳定的，而品种内部的各SKU间存在较强的替补性，如果我们已知某品种的预估销量，其下面的SKU现有库存量是否超标以及未来的订货量也就基本准确。步步高正是在这一思想下做的生鲜商品的单品预测。通过对商品打标签归组，然后根据商品的日均销量，销量标准差，价格变动标准差等多个指标进行聚类分析，根据最优聚类规则，确认了商品的4个分组。然后，对不同类别的商品采用不同的回归预测模型。
（4）库存预警与出清
得到预测的结果后，通过移动化工具将单品销量的预测结果再结合单品的库存、保质期等因素进行综合比较，计算出商品的风险库存、预计售罄日期等主要预警参数。借助帆软工具快速开发移动端产品，在移动端展示门店生鲜商品库存预警列表，门店的生鲜运营人员可以直接通过预警结果，对预警列表中的商品进行“调价”、“发券”等操作，打通预警即实施的闭环，对于有能力的员工同时提供查看细节的功能。为进一步降低操作及推广难度，对于预警单品进一步排序，告知处理前X个单品即解决了主要问题，预警可以无限，但操作必须相对有限。
（5）整体数据分析
精细化运营离不开数据的指导，出清只是解决了一些重点的单品或者爆品的销售问题，还需要解决整个品类的运营问题。通过梳理门店运营场景，步步高建立了一个数据报表体系，考虑到门店一线人员数据意识仍需培养，每日定点在群里发布报表截图，并就报表中存在的问题作说明，寻找问题及机会点。慢慢的养成全员看报表，拿数据说话的习惯。
品类销售同比表，统计品类维度的订单数、销售额、毛利率及去年同期毛利率等指标，可以看到水果和蔬菜两个品类的毛利率经过调整后，明显比去年同期高出20%。
品类销售分析表，试点门店的扫描毛利率高于其它门店，会员渗透率高于店群平均水平。
品类销售类型分析，试点门店正常销售占比最高，毛利率也是最高，说明门店的生鲜运营慢慢进入良性循环，并不需要依赖打折促销等活动来追求销售。
对试点门店生鲜商品采用生鲜运营新模式，进行一系列精细化运营动作后，大大降低了生鲜商品的损耗，提升了生鲜商品的毛利率。
实现试点门店全店销售额及毛利可比双增长，坪效提升9%，劳效提升27%，周转控制在30天以内；
生鲜部门月总用工时减少40%、劳效提升99%；
生鲜折价损失额下降20%，蔬菜品类渗透率有效提升；
建立选品及汰换分析模型，精准管控库存、精简33%非生鲜 SKU；
有效获客、促活、进行商品及内容转化，为线下导流制造复购；
线上订单数月环比增长65%。
文章来源：帆软数据应用研究院
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