萬店掌攜手DeepSeek大模型：重塑連鎖門店智能巡店新標桿
近日，萬店掌已陸續在進行DeepSeek大模型的對接，即將在其巡店軟件、客流分析、企業培訓等核心產品上完成接入。基于萬店掌已服務的四千多個連鎖品牌的標準化管理、連鎖運營等項目經驗與數據沉淀，公司充分挖掘了大模型能力在門店日常管理數據分析等方面的創新應用，通過智能分析、量身匹配等一系列技術創新，持續升級連鎖門店管理的智能化內核。
萬店掌：連鎖行業數字化運營底座與標準構建者
在零售連鎖行業，標準化管理是提升運營效率、降低損耗的核心命題。然而，隨著門店規模擴大、業態多元化，傳統依賴人工巡檢和經驗判斷的管理模式已難以滿足需求。萬店掌作為零售數字化領域的領軍企業，憑借深厚的行業積累和技術實力，正通過視頻、AI與場景化解決方案的深度融合，為連鎖企業構建智能管理新范式。
行業深耕：4000+品牌的信任背書
萬店掌自2016年成立以來，已服務超4000家知名品牌、覆蓋40萬家門店，客戶遍及藥店、便利快消、餐飲、鞋服美妝等全域零售業態。這一成績的背后，是萬店掌對零售場景的深刻理解：通過長期服務積累，萬店掌沉淀了覆蓋商品陳列、服務流程、衛生管理、客流分析等全鏈路的運營標準庫，并針對不同業態（如藥店需合規性管理、餐飲食安管理）形成差異化解決方案。例如，針對便利店鮮食管理，萬店掌通過AI鮮度檢測算法，可自動識別臨期商品并觸發促銷提醒。
技術硬實力：全棧式AI能力構建管理閉環
萬店掌以“AI場景識別+SaaS平臺”為核心架構，打造了涵蓋智能硬件、算法中臺、運營系統的完整生態。其自研的AI智能攝像機、客流分析儀等設備，結合多項發明專利技術，實現了從數據采集到決策優化的閉環：
AI貨架巡檢：通過商品SKU識別與陳列規則庫匹配，實時監測缺貨、錯擺問題，準確率達98%；
動態風險預警：基于行為識別算法，實時捕捉店內標準化（如未戴口罩、玩手機），告警實時觸達；
標準化輸出：讓管理經驗“可復制”
對于連鎖企業而言，規模化擴張的最大挑戰在于如何將總部的管理標準快速落地至千家門店。萬店掌的核心優勢在于其產品“標準化+可配置”的雙輪驅動模式：一方面，基于海量行業數據構建標準運營模型庫；另一方面，通過模塊化設計支持企業自定義規則。這些標準在進入模型庫前，已得到了高頻與廣泛的成功應用，這些寶貴的經驗還可根據不同的企業進行再輸出與復制。
引入DeepSeek大模型：讓AI巡店從“感知”邁向“認知”
如果說萬店掌對AI能力的應用，解決了連鎖企業管理層“看見問題”，那么與DeepSeek大模型的深度融合，則讓系統進一步“理解問題并自主決策”。這一合作標志著門店管理從“規則驅動”升級為“數據智能驅動”。
多模態融合：打通管理決策“最后一公里”
DeepSeek大模型的核心突破在于其多模態理解與生成能力。通過整合萬店掌的視頻流、語音數據、客流熱力圖等多元信息，系統將可實現：自動將巡檢結果高效轉化為結構清晰的報告；智能關聯并分析各類異常數據，精準定位問題根源；為店長提供基于歷史數據與行業知識庫的智能決策建議與優化方案，助力店鋪運營優化等。
自適應學習：讓標準“因店制宜”
傳統AI模型往往依賴固定規則，難以適配不同門店的個性化需求。DeepSeek大模型可通過萬店掌積累的400萬+真實巡檢案例，模型可自動提煉最佳實踐。例如，針對區域消費差異，系統會建議北方門店冬季增加熱飲陳列面積，而南方門店則側重冷飲SKU擴充。
人機協同：賦能管理者的“超級助理”
對于企業管理者，萬店掌對于DeepSeek的引入不僅在于發現問題，更在于降低決策成本。通過自然語言交互，管理者可直接提問：“本月客訴TOP3門店的問題是什么？”系統即刻調取視頻片段、生成對比圖表，并附上改善建議。這種“對話式管理”將原本需要3天的人工分析工作壓縮至3分鐘，讓管理層更聚焦于戰略決策。
AI賦能：開啟零售管理“預測性運營”革命
萬店掌與DeepSeek的協同創新，正在引發連鎖行業的管理范式變革。這種變革體現在三個維度：
標準化升維：從“人工經驗標準化”到“算法驅動標準化”，確保千家門店執行結果的一致性；
效率躍遷：巡檢效率提升80%，管理成本降低60%，讓企業資源向用戶體驗傾斜；
模式創新：基于實時數據流的動態優化，推動門店從“被動響應”轉向“預測性運營”。
未來，隨著大模型持續進化，門店管理將進入智能化新階段：AI不僅替代基礎巡檢工作，更將成為實時決策中心——自動調整排班、預測爆款商品、優化營銷策略。在這場變革中，萬店掌與DeepSeek的生態協同，正為零售企業鋪設一條通往智能時代的“超級快車道”。
在零售業競爭日益白熱化的今天，智能化已非選擇題而是生存題。萬店掌與DeepSeek的深度融合，不僅重新定義了巡店管理的技術高度，更昭示著一個新規則：那些率先將AI轉化為管理基因的企業，必將贏得規模化與精細化的雙重競爭優勢。
