截至2025年底，中国零售门店数量已突破860万家，同比增长4.3%，但同店坪效平均仅提升1.7%，行业整体进入存量博弈阶段。据艾瑞咨询最新发布的《2025智慧零售白皮书》显示，超过67%的连锁品牌已在试点AI巡店系统，而采用低代码平台进行运营流程重构的企业，其管理响应速度提升了近3倍。这一系列动态标志着门店管理正从传统‘人管店’模式向‘系统驱动+智能决策’的新范式加速跃迁。
🚀 趋势一：AI深度融入日常运营，智能协同成核心竞争力
人工智能不再是未来概念，而是当下门店管理的关键基础设施。以视觉识别为核心的AI巡检系统已在头部连锁企业广泛应用。例如，某全国性快餐品牌在2024年部署AI摄像头后，员工操作规范达标率从68%提升至93%，食品安全隐患预警响应时间缩短至15分钟以内。更进一步，自然语言处理（NLP）技术被用于分析顾客评价与客服对话，实现情绪识别与服务优化建议自动生成。
- AI排班系统根据历史客流、天气、促销活动等多维数据预测人力需求，减少过度排班造成的成本浪费；
- 智能补货引擎结合销售趋势与库存周转模型，自动触发采购申请，降低缺货率同时避免积压；
- 虚拟督导助手通过语音交互为店长提供实时运营指导，尤其适用于新店或临时顶岗场景。
这些能力的背后，是边缘计算设备与云端算法的协同进化。IDC数据显示，2025年全球部署于零售终端的AI推理设备出货量同比增长达41%。然而，AI系统的落地并非简单采购即可生效，其真正价值在于与现有业务流程的无缝整合。许多企业在引入AI后发现，原有组织架构和考核机制难以匹配新技术带来的信息流变化，导致‘有数据无决策’的尴尬局面。
- 建立跨部门AI应用小组，由IT、运营与区域管理代表共同参与，确保技术方案贴合一线实际；
- 将AI输出指标纳入绩效考核体系，如将AI识别的服务违规次数作为服务质量评分依据之一；
- 采用模块化部署策略，优先在高价值门店试点，验证ROI后再规模化推广；
- 借助搭贝低代码平台快速构建AI告警响应流程，例如当AI检测到收银台排队超时，自动推送提醒至值班经理APP并记录处理时效；
- 定期开展AI认知培训，帮助基层员工理解系统逻辑，消除“被监控”心理抵触。
📊 趋势二：数据驱动决策成为标配，门店从执行单元转向反馈中枢
过去五年中，门店的角色正在发生根本性转变——从总部指令的被动执行者，逐渐演变为市场感知与用户洞察的第一线反馈源。这一转变的核心驱动力来自于数据采集能力的指数级提升。除了传统的POS交易数据外，如今门店还能获取客流热力图、顾客动线轨迹、试穿转化率、互动屏点击行为等新型数据维度。
某高端美妆集合店通过部署蓝牙信标与Wi-Fi探针，实现了对进店顾客停留时长、区域偏好、回访频率的精准刻画。基于这些数据，该品牌将门店划分为“体验型”与“效率型”两类，并分别制定不同的陈列策略与人员配置标准。“体验型”门店增加顾问配比并延长试用区开放时间，“效率型”则强化自助结账与会员快速通道，最终使整体客单价提升12.4%，复购周期缩短9天。
- 实时经营看板让店长能即时掌握关键指标波动，不再依赖T+1报表；
- 顾客画像联动使个性化推荐从线上延伸至线下，提升连带销售；
- 异常波动预警机制可在销售额骤降、客流量异动时自动触发调查工单。
值得注意的是，数据价值的释放高度依赖于系统的灵活性与响应速度。传统ERP系统往往更新周期长达数月，无法适应快速迭代的业务需求。而低代码平台的兴起，正在破解这一难题。以搭贝为例，其可视化表单与流程引擎允许区域运营经理在无需开发支持的情况下，自主搭建临时促销报备、新品试销反馈、竞品调研上报等轻量级应用，极大提升了组织敏捷性。
| 传统模式 | 数据驱动模式 |
|---|---|
| 月末汇总分析 | 每日实时监测 |
| 统一SOP执行 | 动态策略调整 |
| 总部集中决策 | 门店参与共创 |
| 季度调研反馈 | 持续行为追踪 |
- 明确数据采集的最小必要原则，避免过度收集引发合规风险；
- 建立统一的数据标签体系，确保不同来源信息可交叉分析；
- 推动“数据素养”培训常态化，使店长具备基础的数据解读能力；
- 利用搭贝低代码平台构建数据闭环，例如设置“促销效果评估”应用，自动关联活动前后销售、客流、会员增长数据生成报告；
- 设立“数据创新奖励基金”，鼓励门店提出基于本地数据的优化建议。
🔮 趋势三：顾客体验升维，门店迈向全渠道融合服务节点
随着消费者对“无缝体验”的期待日益增强，单一功能的物理门店已难以满足需求。2025年，“门店即服务（Store as a Service）”理念被越来越多品牌采纳。这意味着门店不仅是商品交付点，更是品牌互动中心、社交打卡地、履约枢纽与售后服务站的综合体。
典型案例来自一家区域性家电零售商。他们在核心商圈门店增设“智能家居体验舱”，顾客可通过语音控制模拟家庭场景，并扫码带走配置清单。同时，门店承接线上订单的退换货与安装预约服务，使得到店客群中非购买目的占比上升至41%。更为关键的是，他们通过小程序打通线上线下权益，顾客在店参与互动可积累数字积分，用于兑换专属服务或限量产品，有效提升了粘性。
- OMO会员通证体系实现权益跨渠道流转，增强归属感；
- 场景化空间设计激发沉浸式消费，提高停留时长；
- 前置仓功能叠加支持30分钟即时配送，强化本地服务能力。
【案例观察】：某运动服饰品牌在上海开设的“智慧旗舰店”，集成了AR试衣镜、个性化定制工坊、社区训练课程报名等功能。开业三个月内，该店坪效达到普通门店的2.8倍，社交媒体曝光量超百万次。其成功关键在于将技术工具与人文服务结合——每位导购配备平板终端，可查看顾客历史偏好并推荐搭配，但最终仍由专业造型师提供一对一建议，形成“科技提效+人性温度”的双重优势。
在此背景下，门店管理的复杂度显著上升。管理者需协调更多元的服务流程、维护更复杂的软硬件系统、培训更具综合能力的员工队伍。传统的纸质检查表与Excel排班已无法胜任。此时，灵活可配置的数字化管理平台成为刚需。
- 重新定义门店岗位职责，设立“客户旅程协调员”等新型角色；
- 制定全渠道服务标准，明确线上线下责任边界与协同机制；
- 投资员工多技能培养，使其既能完成销售任务，也能引导数字互动；
- 使用搭贝低代码平台快速上线“服务动线监测”应用，记录顾客在各触点的停留与转化情况，持续优化空间布局；
- 构建“体验问题快反机制”，当顾客投诉涉及多个环节时，可通过平台自动拉通相关部门协同处理。
趋势交叉影响：智能化 × 数据化 × 服务化
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此强化。AI技术为数据采集与分析提供了强大工具，而丰富的数据又反过来训练更精准的AI模型；数据洞察指导服务升级，优质服务又产生更多高质量行为数据；智能系统支撑复杂服务流程，服务创新则提出更高智能化需求。这种正向循环正在重塑整个行业的竞争格局。
麦肯锡研究指出，同时推进三项变革的企业，在2024年的平均EBITDA增长率高出同行5.2个百分点。这表明，零散的数字化尝试已不足以构筑长期优势，系统性的转型升级才是破局之道。而在这一过程中，技术平台的选择至关重要。
传统定制开发周期长、成本高、变更难，难以应对快速变化的市场需求。而通用SaaS系统虽标准化程度高，却常因缺乏灵活性而无法适配企业独特流程。正是在这样的夹缝中，低代码平台展现出独特价值。它既保留了足够的可配置性，又能通过拖拽式界面大幅降低使用门槛。
搭贝低代码平台的场景化赋能路径
作为国内领先的低代码解决方案，搭贝并未止步于“表单+流程”的基础能力，而是深入门店管理的具体场景，提供端到端的支持：
- 在AI集成方面，搭贝开放API接口，可轻松对接主流AI服务商的识别结果，将其转化为可执行的任务流；
- 在数据分析层面，内置BI组件支持多源数据整合，店长可自定义仪表盘，无需依赖IT部门；
- 在服务创新上，支持小程序、公众号、企业微信等多端发布，助力打造统一客户触点。
更重要的是，搭贝采用“中央管控+局部自治”的设计理念。总部可发布标准模板确保合规性，区域团队则可根据本地特色进行微调，既保障一致性又不失灵活性。这种平衡对于大型连锁企业尤为关键。
