选品的尽头，是读懂你店门口的生活
氛围感、网红同款、社交货币、情绪价值……当这些热词席卷零售行业时，我们是否在喧嚣中错过了真正的需求信号？或许真正的精准，不在于追逐所有热点，而在于读懂你门店附近的那一方天地里，最真实的生活脉搏。
网络代有红人出，最近轮到“鸡排哥”。把“6元的鸡排卖出60元情绪价值”的“鸡排主理人”之所以走红，除了鸡排本身便宜又好吃之外，更在于他会在忙碌的间隙，给顾客提供一份超越商品本身的“情绪价值”。
“情绪价值”似乎成为商业的万能良方。从餐饮店精心打造的“社交货币”，到美妆品牌倡导的“拥抱自我”；从家居卖场营造的“梦想之家”，到潮玩店层出不穷的“IP盲盒”——零售行业同样置身于这股浪潮之中，努力用情绪的火花点燃消费的引擎。
然而，一个必须要被提出的疑问是：当所有品牌都在用类似的逻辑，争夺同一批“易感”的消费者时，这是否构成了另一种意义上的同质化竞争？更重要的是，当我们热衷于为顾客创造远方的诗意时，是否可能忽略了消费者真实的生活需求？
下午6:30，李女士走进小区超市，期望快速解决一家人的晚餐。入口处，“网红糕点”与“联名零食”占据着最佳位置，却无法回应她“30分钟内做好一顿家常菜”的现实诉求。冷藏柜里的半成品菜口味重复，旁边的蔬菜仍需清洗切配，她最希望找到的宫保鸡丁半成品或免洗免切的配菜组合，在货架上踪迹难觅。
这个场景揭示的其实是一种值得被关注的错位：当门店货架上的商品与顾客真实的生活需求脱节，再动人的“情绪价值”也显得苍白无力。
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问题的核心，并非“情绪价值”不重要，而在于——企业的选品策略能否与消费者的真实生活场景“深度关联并精准匹配”。
传统的选品模式，往往依赖于大盘趋势或采购的经验，然而若过于倚重既有经验，可能对新兴的趋势反应迟缓，错失增长机会；而全力追逐热点，又可能因缺乏对目标客群的深入洞察，导致商品与其真实生活节奏脱节，陷入“引进即滞销”的境况。
这背后暴露的本质，是深度的“场景错配”：当不同商圈、面向不同客群的门店，货架上却陈列着大量“同质化”商品时，就构成了一种表面的繁荣与实际的低效。一家位于大学城的门店，学生的“社交零嘴”、“潮流新品”是他们的高频刚需；而一家深入老年社区的门店，其核心诉求则侧重于“健康便捷”与“安全质优”。用同一套选品逻辑、同质化商品去应对，必然导致效率低下和资源错配。
真正的挑战在于：如何科学地识别出你的门店所服务的，到底是哪些人？他们生活中高频、真实的需求场景又究竟是什么？
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多点数智推出的“AI优品”，正是为了回答这个核心问题。它的使命，不是否定情绪价值，而是帮助零售企业超越模糊的经验与趋势跟风，精准识别出属于自己门店的“需求光谱”——无论是功能性的柴米油盐，还是情绪性的小确幸，都能被看见、被满足。
# AI优品如何成为门店选品的“超级大脑”？
1. 客观定义“谁在身边”
从立地条件生成客群画像
系统深度分析门店周边的商圈能级、人口密度、商业配套、交通便利性、竞争激烈度等立地数据（指一个商业设施所占据的位置以及该位置所承载的一切与经营相关的环境属性与价值的总和），客观勾勒出核心消费客群。是学生和教职工，还是家庭与通勤族？第一步先搞清楚“为谁服务”。
2. 智能识别“要什么”
从客群结构解码需求场景
基于明确的客群画像，系统通过分析其消费行为，识别高潜力需求场景，并与门店的现状进行交叉验证，精准发现供给与需求之间的差距。例如，当系统识别出周边核心客群是学生，但学生实际到店率却偏低时，表明门店未能有效满足这一群体的需求。同理，若发现通勤族是主要客群但到店频次不高，则意味着门店在“效率”服务上存在空白。
在精准识别需求的基础上，系统会提供选品策略，核心逻辑是：以全面的品类宽度，确保覆盖所有核心需求场景；以精选的单品深度，保证每个品类下的商品都具备高效率和高贡献度。
3. 数据驱动“怎么选”
智能评估与持续迭代
所有选品与汰换策略均基于多维数据模型智能生成，而非单纯依赖历史销量排名。系统通过对场景覆盖度、用户关联度、趋势匹配度等关键指标的综合评估，为每家门店输出精准的商品配置方案。
与此同时，建立持续的复盘与优化机制。根据最新的销售数据与市场动态，自动更新选品策略，确保商品结构始终与消费者需求同步演进，实现零售资源的高效配置与业绩的持续增长。
零售的终极竞争力，来自于与消费者真实生活的同频共振。“AI优品”的愿景，是赋能每一家线下门店，使其超越“货架”的角色，成为最懂周边居民的“生活提案者”。我们相信，最高的商业效率，源于对消费者最深刻的理解。无论是满足一顿温暖的晚餐，还是点亮一个愉悦的瞬间，都应恰到好处，直抵人心。
因为最好的生意，始于读懂你店门口的生活。