在流量成本持续攀升的市场环境下，无论是新零售还是传统零售，单纯依赖“投放引流、快速转化”的策略已难以支撑品牌长期发展。商超渠道仍是零售业务的重要阵地，而如何高效落地品牌在商超中的陈列标准，已成为许多企业面临的现实挑战。
品牌入驻的商超数量往往庞大，从数万家到数十万家不等，企业为此投入大量资源用于获取货架位置。若陈列规范未能有效执行，将直接影响销售效果，造成资源浪费。
传统上，品牌通常依赖经销商或督导人员不定期进入商超进行人工检查。他们通过拍照、整理Excel表格的方式将结果提交至总部，再由专人审核。这一方式存在几个明显短板：
· 经销商的时间被行政类工作占用，影响其核心业务推进；
· 巡查周期不固定，数据覆盖不全面，难以形成系统洞察；
· 手动整理图片与表格易出错、效率低；
· 总部审核投入大，标准不一，且存在人为偏差风险；
· 整改指令通过电话或微信群下达，过程难以追踪，结果无法闭环。
针对上述问题，基于计算机视觉与人工智能算法的“AI货架陈列合规”解决方案，旨在实现对商超陈列的自动化识别与分析。
▍标准化管理：统一陈列规范与AI任务规划
总部可通过系统内置模板，为不同商品设定统一的陈列标准，如促销标签的张贴规范、地堆位置的选取原则及视觉呈现要求等。
系统支持一键派发巡检任务至督导端App，督导人员可清晰查看任务列表。AI将根据其地理位置与任务类型，自动规划巡检路线与日程，从而提升人效，降低差旅成本。
▍双轨巡检机制：商超自检与督导复查结合
对于日常维护类项目，如货架清洁度、商品包装完好性、价格标签清晰度及排面顺序等，可交由商超员工通过App完成自检。
员工依据预设模板拍照或录像并上传，系统支持设置循环任务，避免重复创建，提高常规检查的自动化程度。
▍AI自动审核：提升准确性与审核效率
系统集成的视觉大模型，能够理解每一条陈列规范，并在图片上传后自动比对识别不合格项。
审核人员因此无需逐张查验图片，可将精力集中于处理异常项与推动整改，显著降低人工审核成本，提高流程的客观性与执行一致性。
▍权责清晰：全程可追溯的任务流
运营负责人可随时登录系统查看巡检记录，包括各商超的得分、扣分项与复核结果等数据，全面掌握终端执行情况。
系统通过预设审批流，将任务派发、执行、审核等环节关联到具体责任人，形成闭环管理，确保问题可追踪、权责可落实。
▍数据驱动运营：定制化分析与报告输出
系统中的“分析仪表盘”提供全局视图，支持按管理层级展示巡检完成率与店铺得分情况，便于各层级管理者把握运营实况。
系统支持生成定制化巡检月报，用户可设定报告内容与发送周期。报告中的图表与数据均可导出，便于进一步分析或向上汇报。
通过AI技术实现对商超货架陈列的标准化、自动化巡检，品牌方能够更系统地将资源聚焦于策略优化与问题整改，从而在复杂的零售环境中提升终端控制力与运营效率。
审核编辑 黄宇
