在高端化妆品零售领域，“新品即流量” 已成行业共识，但 “上新快” 与 “卖得好” 之间，隔着一道供应链的鸿沟。某本土美妆连锁曾因新品分货全凭经验，导致一线城市门店断货、三四线门店滞销，单季损耗超 300 万元；而 集团旗下的标杆企业丝芙兰中国，却凭借与观远数据联手打造的 AI+
BI 智能分货体系，实现
有货率提升 25%、分货效率跃升 60% 的突破性成果。
作为拥有 300 + 线下门店、覆盖 APP / 小程序 / 电商旗舰店的全渠道化妆品零售巨头，丝芙兰中国要应对全球 200 + 品牌的高频上新、消费者需求的快速波动，以及进口产品的冗长链路。其成功实践证明：化妆品零售的下一轮竞争，本质是 “
数据驱动的供应链竞争”，而 AI+BI 的融合，正是破解供应链难题的核心钥匙。
化妆品零售的供应链特殊性，源于 “产品迭代快、需求多变、链路复杂” 三大本质属性，叠加全
渠道运营与合规要求，形成了四大核心痛点：
化妆品零售行业年均新品迭代率超 30%，丝芙兰中国每年需上新数千 SKU，涵盖护肤、彩妆、香水、美发仪器等多个品类。传统分货依赖 “历史销售经验 + 区域人口基数”，导致：
- 爆款新品在核心门店快速断货，补货周期长达 2-4 周；
- 小众新品在下沉门店滞销，库存周转天数超 90 天，占用资金成本。
后化妆品消费场景从 “线下体验” 转向 “线上种草 + 全渠道购买”，需求波动呈现 “瞬时爆发、区域不均” 特征：
- 某网红彩妆在小红书爆火后，线上旗舰店 1 小时售罄，线下门店却库存充足；
- 敏感肌护肤品类在北方干燥季需求激增，南方门店却积压严重，传统分货模式无法实时调整。
丝芙兰中国 200 + 合作品牌中，超 70% 为进口产品，从品牌方备货、国际运输到国内入库，全链路长达 4-8 周，远高于本土品牌的 2-3 周补货周期。一旦分货失误：
- 爆品断货后无法快速补仓，单 SKU 损失超百万销售额；
- 滞销品占用仓储空间，清仓成本高达原价的 30%-50%。
《化妆品监督管理条例》实施后，进口产品备案、追溯要求严格，叠加全渠道海量数据（门店销售、线上订单、库存动态、促销活动），传统人工分析模式面临双重压力：
- 合规数据统计需耗费专人 1-2 周，易出错；
- 多维度数据分散在不同系统，无法快速联动分析，导致分货决策滞后。
面对上述挑战，丝芙兰中国于 2021 年启动与观远数据的深度合作，打造 Allocation 智能分货平台，通过 “AI 预测 + BI 可视化” 的深度协同，重构化妆品零售供应链分货逻辑。
- 需求对齐阶段（2021Q1）：明确核心业务痛点 —— 解决新品分货精准度、全渠道库存均衡、分货效率三大问题，完成观远数据方案 POC 验证，确定项目范围与时间表。
- 数据打通与模型搭建（2021Q2）：观远数据团队对接丝芙兰全渠道数据（300 + 门店销售数据、线上订单数据、库存动态、品牌方供货周期、促销计划），构建基础 AI 分货模型，植入化妆品零售专属因子（如季节、区域肤质偏好、网红种草热度）。
- 试运行与产品打磨（2021Q3）：从单一品牌试点扩展至多品牌，双方团队面对面协同优化，开发辅助功能模块（如门店铺货策略配置、异常库存预警），验证模型在不同品类（护肤、彩妆、香水）的适配性。
- 全面上线与调优（2021Q4）：完成全品类回测与模型调优，开发 BI 可视化 dashboard，打通分货 - 补货全流程，实现 “预测 - 分货 - 监控 - 补货” 闭环运营。
- 多因子建模：整合 “历史销售数据 + 促销计划 + 季节趋势 + 区域消费偏好 + 线上声量”5 大维度，针对彩妆、护肤等不同品类优化算法（如彩妆受网红营销影响权重更高，护肤受季节影响更显著）。
- 智能分货决策：自动生成 “门店 - SKU” 分货建议，支持按门店类型（旗舰店 / 社区店）、客流等级、库存容量自定义规则，确保分货均衡性。
- 全景 dashboard 看板：实时展示新品分货进度、各门店库存状态、有货率达成情况，业务人员无需技术背景即可快速洞察。
- 人机协同调整：支持 planner 在线修改分货方案，实时查看调整后的库存预测结果，还能通过 “What-if 分析” 模拟促销、补货等场景的影响。
- 合规数据联动：内置进口产品备案追溯模块，分货过程中自动校验合规信息，避免违规风险。
- 有货率提升 25%：通过 AI 精准预测，核心门店爆款新品有货率从 70% 提升至 95%，某网红口红上线首周全渠道无断货，销售额同比提升 38%。
- 分货效率跃升 60%：传统人工分货需 14 天完成全渠道新品铺市，智能分货仅需 5 天，旺季新品上线周期缩短近 2/3，抢占市场先机。
- 库存与协作优化：库存均衡度提升 20%，滞销品清仓成本降低 18%；通过 BI 看板打通品牌方协作链路，补货响应时间从 7 天缩至 3 天，零供协作效率提升 50%。
案例点睛：丝芙兰某进口香水新品上线前，AI 模型通过分析华东地区线上种草数据与门店客流趋势，预判上海、杭州旗舰店需求旺盛，提前倾斜 30% 库存；同时通过 BI 看板实时监控销售动态，发现成都门店需求超预期，24 小时内完成库存调拨，最终该新品首月售罄率达 82%，远高于行业平均水平。
丝芙兰的实践并非个例，而是化妆品零售供应链数字化的必然趋势。结合其经验，总结出 4 步落地框架，中小美妆零售企业也可复用：
- 核心动作：聚焦 1-2 个关键问题（如新品分货、库存预警、补货协同），避免盲目搭建复杂系统。
- 案例参考：丝芙兰初期仅聚焦 “新品分货”，待模式跑通后再扩展至补货、促销优化，降低落地难度。
- 核心动作：
- 整合全渠道数据（门店 POS、线上订单、库存、品牌供货、促销计划）；
- 植入化妆品专属因子（品类差异、季节影响、合规要求）；
- 选择轻量化方案（如观远数据轻量版），无需一次性投入巨资。
- 关键提醒：优先对接核心数据源，避免因数据繁杂导致项目延期。
- 核心动作：
- 设计简洁易懂的 dashboard，突出核心指标（有货率、库存周转、分货进度）；
- 支持人工调整，保留业务团队的灵活性；
- 开展简单培训，确保运营、供应链团队 30 分钟上手。
- 丝芙兰经验：BI 看板是项目成功的关键 —— 让 “看不见的 AI 模型” 转化为 “看得见的决策依据”，业务团队才愿意主动使用。
- 核心动作：
- 每季度根据新品上新、促销活动调整模型参数；
- 收集门店反馈，优化分货规则（如节假日、区域营销活动的影响）；
- 逐步扩展功能（从分货延伸至库存预警、补货预测）。
- 数据支撑：丝芙兰与观远数据持续合作至今，模型每季度调校 1 次，分货精准度保持在 85% 以上。
答：完全可以，核心是 “轻量化切入、聚焦痛点”。
中小品牌无需搭建复杂系统，可选择观远数据轻量版等工具，先聚焦 “新品分货” 或 “库存预警” 单一场景。例如，某本土美妆连锁（50 + 门店）通过观远数据轻量版，仅整合门店销售与库存数据，搭建简单的 AI 分货模型，分货效率提升 40%，有货率从 68% 提升至 83%，年投入仅 5 万元，ROI 达 300%。关键是优先解决核心痛点，而非追求 “大而全”。
答：不会替代，而是 “AI + 人工” 协同增效。
AI 的核心价值是处理海量数据、快速生成基础分货方案，而业务团队的经验（如区域消费偏好、门店特性）仍不可或缺。丝芙兰的实践中，AI 生成分货建议后，planner 会根据门店实际情况（如装修闭店、本地营销活动）进行 10%-15% 的调整，最终实现 “数据精准 + 经验灵活” 的双重优势。
答：可以，主流方案已内置合规适配模块。
以观远数据为例，方案支持导入进口化妆品备案信息、追溯码数据，分货过程中自动校验 “产品合规状态”，避免违规产品流入门店；同时生成合规报表，满足监管部门检查要求。丝芙兰通过该模块，合规数据统计时间从 1 周缩至 1 天，准确率达 100%。
答：快速落地，3-6 个月即可见成效。
参考丝芙兰的节奏：2 个月完成数据打通与模型搭建，1 个月试点优化，3 个月全面上线，上线后首季度即可实现分货效率提升 30% 以上、有货率提升 15% 以上。中小企业因数据量小、需求简单，落地周期可缩短至 2-3 个月，例如某美妆电商（线上 + 10 家门店），2 个月完成上线，首月库存周转天数减少 12 天。
答：可覆盖供应链全链路，核心延伸场景包括：
- 库存预警：实时监控门店库存，设置 “安全线” 自动提醒补货；
- 促销预测：模拟促销活动对销量的影响，优化备货量；
- 新品选品：通过分析线上声量、历史销售数据，预测新品爆款潜力；
- 区域运营：通过 BI 看板对比不同区域门店表现，优化运营策略。
丝芙兰目前已将合作延伸至 “促销备货预测”，促销期间库存周转率提升 28%，无效备货减少 30%。
从丝芙兰的实践可以看出，化妆品零售的供应链竞争，已从 “人力密集型” 转向 “数据智能型”。AI 解决 “精准预测” 问题，BI 解决 “高效决策” 问题，两者结合不仅能破解新品分货、库存均衡、零供协作等核心痛点，更能为企业构建长期竞争力。
无论是拥有数百门店的连锁巨头，还是刚起步的中小品牌，都可通过 “轻量化切入、聚焦痛点、持续迭代” 的方式，落地 AI+BI 方案。正如丝芙兰中国供应链总监赵苏所言：“数字化的核心不是工具，而是让业务用起来，让决策更智能。” 未来，谁能率先打通 “数据 - 洞察 - 行动” 的闭环，谁就能在化妆品零售的激烈竞争中脱颖而出。