千亿级别传统乳品企业如何通过AI打造“完美市场”

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作者：朗镜科技 校审：林德燊 排版：舒紫花

在这个数据驱动、智能引领的时代，AI如同一位智能导航员，从实体门店的“场”到“货”，通过卓越的识别能力，捕捉每个货架上的产品，深谙消费者偏好，分析销售趋势，为乳制品行业绘制精准航线，赋能企业智慧决策，从而在激烈的市场竞争中抢占先机。

近年来，由于经济发展、城镇化水平提高、人口出生率及年轻一代饮奶习惯的改变等多方面因素，我国乳制品行业销售额持续增长，市场规模逐步扩大，是中国消费领域为数不多同时受益于长期消费趋势演变及国家发展政策的消费板块中国乳制品市场仍保持良好的发展势头。

日前，中商研究院发布《中国乳制品产业链全景图》，解读了我国乳制品上中下游环节发展现状，由此预计2023年国内乳制品行业市场规模将突破5000亿元，市场未来可期。

众所周知，国内乳制品行业先后经历了质量危机、行业洗牌、转型调整等发展阶段，已成为较为成熟的食品产业，市场化程度较高，行业竞争愈发激烈。根据数据，过去 10 年，中国液态奶的零售价持续上升。白奶与酸奶的零售价相比 12 年前增长 60-70%，年复合增长率在 4-5%以上，高于中国整体CPI增长速度。但消费者对品牌的忠诚度很大程度上取决于产品在终端货架的陈列位置和店内4P的质量，据统计消费者计划购买占比达到49%，而计划到具体品牌的只占20%左右，站在乳制品行业长期向好态势的风口，乳企该如何把握新机遇，在行业内卷不断加剧下实现突围，决胜终端呢？

据某研究数据显示，每增长一百亿的销售额，只有7%来自新产品，其中34%来自媒介投放和品牌沟通，59%是来自卓越的执行力，包括店内的促销、陈列。同时低线城市与县镇地区的消费者对于饮奶的重要性依然缺乏足够的认知，更未养成长期的购买习惯。这也造成这些地区的乳制品渗透率持续处于较低的水平。因此，中国乳制品未来销量的增长，很大程度上将依赖低线城市与县镇地区线下渗透率的增加。借助新兴渠道的下沉。这些贡献了市场绝大部分销售总额。鉴于如今中国消费品绝大部分销售仍旧集中在线下市场，因此，只有把控好线下，才能够稳固基石。而面对中国超过600个城市，2000个以上的县镇，只有依赖更技术的方式才能达到可视化、现代化的运营管理。

在线下零售场景，乳制品行业由于其复杂的产品规格和零售场景，传统的乳制品行业对多元差异化的货架陈列管理越发头痛，尤其在逐渐发展的便利店/小型商超以及多品牌集合批发店等乳品零售新兴业态，需要更加贴合精细化场景管理与高效率迭代的线下渠道陈列管理解决方案。

【场景1 多模态场景自动识别区分技术】

陈列状态多样：商品摆放复杂，影响准确率。

【解决方案】

通过自研多模式检测方案，适配不同陈列场景，预估准确率98%，可支持货架、堆头、冰柜、冷柜、端架、割箱等场景。

【场景2 高相似度目标体辨识技术】

产品高相似度：仅存在局部微小差异，影响识别。

【解决方案】

采用AI细粒度分类算法，自动发现类间差异位置，进行高质量识别。

【场景3 大型陈列场景AI自动拼接还原技术】

常温奶堆头/货架面积/数量识别：超长堆，一张照片无法拍全；超长堆，一张照片无法拍全；背景中的商品误检为堆头内的商品。

【解决方案】

通过拼接算法，生成长边侧的完整拼接图片；通过专用检测算法检测提箱表面，并进行图像智能化校正；通过堆头场景识别，精准识别堆头内商品的图像范围。

【场景4 细颗粒度价签识别及大模型语义整合技术】

价签多样性、命名多样性、价签与SKU错位。

【解决方案】

基于OCR和版面分析算法提取价签结构化信息，依据自研朗镜priceGPT品-价匹配方案，基于价签内容进行语义级分析，准确匹配价签正确所属的商品，帮助业务发现价签错摆问题。

解决方案基于AI智能识别照片场景，高效分类，快速识别。不只关注于主货架，AI能覆盖几乎店内所有场景，并且能从照片中自主识别场景类型。可以帮助乳制品企业及时掌握渠道铺货率、货架真实数据以及竞品情况，迅速作出针对性策略调整布局，优化门店执行，抓住货架份额，提振终端销售。

国内一些成功实施的案例：

某全国领先的乳品企业，为了快速看到市场的真实情况，通过朗镜科技（Trax中国）AI 智能化采集平台获取指定渠道本品和竞品陈列信息，对全国的渠道门店进行全面的掌控。用AI识别技术，从消费者视角出发，对产品铺市、陈列、促销、新鲜度四个方面洞察终端门店本竞品表现，挖掘改善机会，帮助铺货决策，优化终端执行。

通过这种端到端数字化解决方案，该乳品企业每月顺利完成对全国门店渠道400余个竞品SKU的全面掌控，快速取得了市场铺货表现和终端执行质量的真实情况以及关于竞品的有效洞察。

经连续月度跟踪后挖掘可改善的机会点：

• 需要提升终端货架份额和堆头覆盖率

• 需要提升促销物料覆盖率，尤其是大超市需重点改善

优化铺货决策、终端执行后的门店改善率：

• 跟踪上期无铺市门店，本期有门店已有铺市，改善率为29%

• 跟踪上期货架份额低于竞品门店，本期已有门店反超竞品，改善率为27%

• 跟踪上期堆头数量低于竞品门店，本期已有门店反超竞品，改善率为30%

可以看到，通过对标核心竞品的铺货水平，该乳品企业快速调整了市场策略，拓展了未铺货门店，提升了货架份额与堆头数量。正是平台对店内数据的快速采集与分析，帮助该企业实现了终端门店全面洞察，及铺货率提升和终端执行质量的提升。

以AI驱动零售企业，通过对每个实体门店零售场景下从“场”到“货” 的黄金店铺挖掘，货架数据智能化采集，打造“完美市场”解决方案，为零售企业赋能，让企业依赖技术实时掌控终端真相！

当有一套完整的信息在系统的各个模块里面流通，才能真正形成PDCA（Plan，Do, Check, Action）这样一个闭环，最后实现的是让所有的企业都获得一双店眼，这双眼睛可以看到所有覆盖的渠道以及潜在渠道里面发生的事情，释放每一个店铺每一个货架的潜力。

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