大模型不断进化，Agent智能体也逐步落地商用

这些年做企业数字化项目中，老板们议论最多的论题就是关于一线团队成员“跟不上年代的问题”。

尤其是零售行业的老板吐槽最多，信任我们也都遇到过相似的状况，比方”门店一线店长、店员遍及年纪偏大、学历较低、不思进取，不明白得与时俱进，不会做新媒体运营、会员营销、私域运营、短视频引流等等，更看不明白后台数据报表……”。

可是因为都是是跟着老板一同打天下的，所以还有感情在，不想抛弃这些人。

这的确是当下的客观状况，身处这个快速开展的年代，不要说职工不具备这些技术，换位考虑，很多管理者自己也未必把握。那该怎么破局呢？十年前的我，确实对这个问题毫无条理。记得其时咱们构建数字化培训体系，一向为怎么完成柯氏四级评价中的行为改变和绩效提高而苦恼。但现在，大模型不断进化，Agent智能体也逐步落地商用，这一难题总算迎来了转机。

咱们要做的不是推翻式生意，而是要把杂乱的问题简略化，回归到生意本质，把杂乱的数据运营分析拆解成「一看就懂解决问题的办法」：

1. 当客流下降时，体系自动给出「今天商圈抢手爆品」「暴雨气候请提前准备一次性雨衣」等要害因子；
2. 发现买家转化率低时，弹出「黄金货架本期引荐产品清单」等运营主张面对ARPU下滑，推送「高价值客户唤醒客群」「套餐组合引荐模型」等社群营销策略。

假如有上述的归因分析准确的帮你找到门店当时提高成绩漏斗的最大瓶颈，且店长只需点点手指就能履行的动作，你还怕他不会么，10 年前，住在五环外的白叟还在不会用手机打字，现在却能熟练地在拼多多上囤货、在快手直播间抢购 “活驴”，原因无外乎是拼多多等网购平台变得满足简略，且使用场景满足刚需。

数智化赋能核心不是让店长成为数据专家，而是让数据主动告知店长：现在门店是什么问题？我该做什么动作？

咱们要把数字化能力封装成「一键式解决方案」——让50岁的店长也能像刷短视频相同，轻松把握门店运营的「武功秘籍」，毕竟在商业世界里，历来不存在学不会的履行者，而往往是赋能东西不够简略高效。

我来给我们共享我在曩昔的项目中遇到的一些案例

一、破除零售门店店长经验主义限制

在某连锁便利店项目中，从前遇到过某店长在连锁便利店范畴工作多年，对自身在零售行业的事务能力非常有自傲。

然而，自从美团、京东及外卖平台入局即时零售，其负责的门店运营状况却急转直下。到店顾客数量大幅减少，工作日日均进店人次从以往安稳的 200 人次骤降至 170 人次左右，呈现出显着的日活跃用户下降趋势；

顾客进店后的购买志愿也大打折扣，进店顾客的购买转化率从过往的 40% 降至 35% 左右；

顾客消费金额同样严重缩水，客单价从本来安稳的 30 元降至 28 元左右，每用户平均收入奉献下降。