在时下热门的技术中，人工智能、云计算、物联网、大数据当选无疑。新一代的信息技术崛起后，将加速行业洗牌进程，为传统企业参与市场竞争形成巨大冲击。但技术的价值绝不体现在机器将取代人类不切实际的预测，而在于智能技术不断地迭代精进，以致于更客观地辅助人类做分析与决策。
在近期亿欧对超盟数据创始人兼CEO李思贤的采访中，他表示，商业模式上的突破来自新技术的成熟。在企业的经营管理中正在进行着由经验决策转向科学决策的变化，其中，大数据和人工智能等可以为现有商业模式提供良好的技术支撑。
超盟数据是一家基于人工智能和大数据技术为线下超市、连锁便利店提供决策解决方案的服务商。服务范围覆盖连锁便利店高频决策场景，如用户画像分析、选品选址、精准营销、订货预警等。
具体而言，超盟数据的产品线包括AI智能预测平台、BI辅助决策平台、PUSH预警与推送、API数据接口，分行业应用场景（以新零售为主、辅以金融和泛互联网行业）和角色应用场景（CEO、运营总监、区域经理、督导、店长等从业者）输出不同解决方案，在选品、运营、库存、促销层面助力产业发展。
任何一个零售场景都离不开人、货、场三个要素。零售业作为与人密切打交道的行业之一，其最大特征是“以消费者体验为中心”，新旧零售的本质差别便在于能否结合先进技术，充分唤醒沉睡的数据资源。亿欧认为，基于大数据的价值创造主要体现在大数据技术对用户数据和运营数据的智能化处理和分析，最终起到提升企业运营效率和降低运营成本的作用。
超盟数据创始人李思贤做出预判，他认为，2020年人口红利期将基本结束，单纯做线上的零售商将难以摆脱发展瓶颈。而线下的服务和体验的优势将越来越凸显出重要地位。未来，在零售业态中，将是一个线上+线下深度融合、共存的状态，线下在运营效率和数据化方面向线上学习，线上在服务质量和履约方向要多向线下学习。
在线下零售领域，数据常呈现碎片化、割裂的特征，如商品、会员、库存、订单等各个系统间信息呈“孤岛”状态，各线下数据链条无法整合，这一方面加大了线下商店的管理运营难度，另一方面，各环节配备大量的人力协同，也加大了企业成本。
基于线下超市和连锁便利店存在的数据痛点，超盟数据从数据收集、数据分析、数据决策等环节为客户提供消费者画像分析、智能选品、门店运营分析、精准营销等大数据决策服务。
超盟数据创始合伙人兼CSO毛日宏介绍道，不同的职位角色在经营管理中所遇到的痛点问题也不尽相同。领导层面临着无法实时掌握多家门店运营数据，协同管理难度大的困扰；执行层常因选品、补货不科学，遇到爆款产品出现断货，滞销品大量积压库存等问题。
大数据应用的价值取决于为不用层级的数据使用者提供对应的服务。超盟数据将客户主体分为领导层和执行层，为领导层提供PC形态的BI辅助决策、AI智能预测预警等服务，执行层（督导、店长）提供移动端可直接输出具体操作的结果方案。李思贤表示，超盟数据的产品设计思路会针对不同职位的工作内容做适配。
便利店最早诞生于美国，成功于日本，是大型商超发展相对成熟后，从中分化出来的一种零售业态。便利店在中国的发展起步较晚，相比国内的大型超市、百货店等业态，便利店所占市场份额仍较少，特别是在三四线城市，发展还不够成熟。
但近些年，随着消费升级和消费群体的变化，人们在购物中更加关注便捷、个性、高品质等性能，便利店凭借着密度大、高频消费、品类优选等优势深受消费者青睐，增长态势强劲。
根据中国连锁经营协会与波士顿咨询公司最近在上海联合发布的《2017中国便利店发展报告》显示，目前中国连锁品牌化便利店门店数已接近10万家，年销售额达1300亿元，增速达13%。 目前，中国便利店市场的逐渐出现分化：一种是以7-11、全家等为代表的中高端便利店，另一种则是可多、天天便利等本土便利店。
据亿欧了解，超盟数据主要面向二三四线城市的本土便利店提供大数据解决方案。目前服务的连锁便利店包括北京超市发连锁集团、邢台天天连锁便利店、西安每一天连锁便利店、内蒙古利客连锁便利店等，累计覆盖30000+门店。
纵观目前在零售布局的B端服务商，有从精准营销、引流到店、智能选品、会员管理等不同细分场景做切入，无论提供哪种服务形式，最终的目标客户大多都落在了商超、便利店、品牌商等线下零售主要场景。当服务产品在应用场景上无法明显体现差异化，实则更加考验产品所带来的实用价值。
对于便利店而言，需要以消费者需求为核心不断优化品类，充分运用大数据来整合和完善日常运营的各个环节，最终达到价值最大化和提高竞争力的目的。零售业态不缺乏技术的支持，近年来计算机视觉、人工智能、大数据纷纷涌入到行业中，创业者除积极拥抱技术外，还应对技术的商业落地效果进行理性地思考。
