AI让线下零售可计算：从Aibee到电商运营的一体化打法

线下零售最常见的“盲区”，不是客流少，而是看不清客流：谁是顾客、谁是店员、哪些人只是徘徊、进店后走了哪条动线、最终在什么节点放弃购买。电商把这些问题解决得很早——点击、停留、加购、转化，每一步都可追踪、可复盘。线下过去做不到，于是运营只能靠经验。

Aibee（爱笔智能）被华润、K11、红星美凯龙等头部商业地产持续押注，本质上说明了一件事：**线下空间正在变得像电商一样“可测量、可优化、可自动化”。**这对做电商和新零售的人尤其关键，因为当“人、货、场、车”在同一套数据底座里打通时，线上线下融合就不再是口号，而是可执行的运营系统。

这篇文章我想把Aibee在商业地产的做法，翻译成电商团队能直接借鉴的语言：你会看到精准客流统计为何等同于线上行为分析、AI Mall OS为什么像“线下的电商中台”，以及它对智能推荐、需求预测、动态定价、智能仓储意味着什么。

线下数智化的关键：把“客流”升级成“行为数据”

线下数智化真正的门槛，不在摄像头数量，而在数据是否能用于决策。传统客流系统多停留在“识别与计数”，常见问题包括：店员与顾客混计、徘徊者重复计数、跨区域难追踪，最终得到的是“看上去很热闹”的报表，却无法指导招商、排班、陈列和促销。

Aibee的思路更像电商：不只统计“来了多少人”，而是把线下人的行为链路拆开，做成可分析的数据资产。例如：

• 区分角色：店员/顾客分离，避免运营指标被“内部流量”污染
• 识别徘徊与回访：把“路过”和“犹豫”作为独立信号
• 全场景全流程：从入口到店门口、从店内到停车场，链路可闭环

一个直白的判断标准：如果你的线下系统只能告诉你“今天2万人”，但回答不了“哪类人在哪个点流失”，那它就不是运营系统，只是计数器。

这对电商有什么启发？

电商做用户画像，经常陷入“标签很多、策略很少”的怪圈。原因之一是行为信号不够“结构化”。线下精准客流与行为识别的价值在于：它提供了更接近真实决策的信号，比如“在某价位商品区停留超过90秒但未进店”的人群，往往比“浏览过页面”更接近购买临界点。

对做全渠道的团队来说，线下行为数据可以成为线上画像的强补充：

• 线上：点击/搜索/加购（意图强）
• 线下：动线/停留/徘徊（犹豫与阻力更可见）

当你把两者合并，推荐、促销、会员运营会更像“对症下药”，而不是“广撒网”。

Aibee AI Mall OS像什么？像“线下的电商中台”

Aibee提出“OOO（Offline Online One-world）线下线上一世界”，我理解它的落点是：用同一套数据底座，把线下多个系统从拼装货变成协同系统。

商业地产过去的技术改造很像“买家电”：客流找一家、停车找一家、导览找一家、室内地图找一家。结果往往是数据版本不统一、口径对不上、部门各用各的，最后形成典型的数据孤岛。

Aibee的AI Mall OS之所以被称为“OS”，关键不在功能多，而在底层是统一的“人·货·场·车”数字化底座，让地图、停车、客流、推荐、导览等能力彼此调用。换成电商语言，就是：

• 统一身份：同一个人（会员/访客）在不同触点可被识别与归因
• 统一事件：进场、到店、停留、离开等事件口径一致
• 统一资产：动线热力、店铺转化、车位周转等可沉淀为可复用指标

电商团队最该学的是“系统观”

我见过不少增长团队把AI当作“一个模型”，比如上个推荐算法、做个智能客服，就希望指标飞起。现实是：没有数据底座和业务闭环，模型很难持续贡献。

Aibee在商业地产证明了一点：复杂场景里的AI，不靠单点聪明，靠的是“端到端可落地”。这对电商同样成立——推荐要和供应链联动，定价要和库存联动，营销要和履约联动。只做前台，很快遇到天花板。

从商场到电商：四个可复用的AI运营能力

线下空间数智化不是“线下专用”，它其实在验证一套通用方法：把业务变成数据，把数据变成决策，把决策变成自动化执行。放到电商与新零售，我认为最值得拿走的有四块。

1）用户画像：从“标签堆叠”到“决策链路”

线下的“进店率、停留时长、徘徊次数、动线深度”对应到电商，就是更细的漏斗事件。把画像从静态标签升级成动态链路，你才能做更精确的分层运营。

可执行的做法：

• 把用户分层从RFM扩展为“意图×阻力”二维模型
• 用“犹豫信号”（反复比较、停留超阈值、跨品类跳转）触发更温和的激励，而不是一上来就大额券

2）智能推荐：先做“场景推荐”，再做“千人千面”

线下导览与推荐系统的一个现实优势是：场景天然清晰——你在餐饮区还是服饰区、是刚进场还是准备离场，这些上下文能显著提高推荐命中率。

迁移到电商：不要只盯“猜你喜欢”，先把“你现在要解决什么”做对。

• 新客：用低摩擦路径（爆品/场景套装/快速决策）
• 复购客：用补货周期与搭配建议
• 临近大促（比如12月年终季、元旦前后送礼需求）：用“送礼场景”重组货架与推荐逻辑

3）需求预测与智能仓储：让履约成为增长的一部分

Aibee把机场、景区、商业地产等高复杂度场景跑通，说明其数据可以支持更强的预测能力。对新零售而言，预测的价值不止在“少缺货”，更在“缩短交付时间”。

落地建议：

• 把门店/商圈级需求预测与前置仓补货联动
• 用活动日历（周末、节假日、年终礼赠季）做“可解释的预测”，而不是黑箱
• 用预测结果反向约束营销资源：库存吃紧的SKU，别再硬推

4）动态定价：别把“调价”当成促销，把它当成供需控制

动态定价最容易被误用成“更频繁地打折”。正确姿势是：基于供需、竞争、库存、时段和人群价值做更细的价格策略。

线下如果能拿到更可信的“到店-进店-停留-离场”链路，动态定价与促销就能更克制：

• 对高意图但高阻力人群，用小激励降低决策成本
• 对低意图人群，减少补贴，改用内容与场景触达

一句话：价格是控制节奏的旋钮，不是只会往下拧的按钮。

数据安全与私有化：线下AI落地绕不过的“合规工程”

Aibee强调私有化部署与本地化自学习，其实戳中了很多企业不愿明说的现实：线下空间数据往往牵涉到更强的敏感性与合规压力，尤其涉及视频分析、身份识别、跨区域数据汇聚时。

对电商与新零售团队来说，这里有两条直接经验：

1. 先定合规边界，再谈模型效果：哪些数据可采、可存、可用、可共享，必须先把规则写清楚。
2. “可审计”比“更聪明”重要：能解释、能追溯、能管控权限的数据链路，才有资格进入核心经营系统。

当下很多企业在做AI应用时走捷径：数据乱、权限乱、口径乱，最后在扩张阶段必然返工。线下数智化的高要求，反而逼迫系统从一开始就更工程化、更可治理。

给电商与新零售负责人的三步落地清单（适合2026年预算季）

如果你正在做线上线下一体化，或者计划把AI从“试点”推进到“规模化”，我建议用三步走，避免一上来就买一堆工具。

1. 先统一指标口径：把“人、货、场”的核心指标定义成公司级标准（例如到店、进店、转化、复购的口径一致）。
2. 再做数据闭环：让推荐/营销/定价至少与库存和履约打通，形成“决策—执行—反馈”的最小闭环。
3. 最后才扩场景：把同一套底座复用到更多门店、更多渠道、更多业务线，而不是每条线重复造轮子。

线下被“算清楚”之后，新零售才真正开始

Aibee获得战略投资与大规模落地，释放的信号很明确：**线下空间正在电商化，电商也正在线下化。**当线下从“经验驱动”转向“数据驱动”，很多原来只能靠感觉的决策（招商、动线、促销、排班、库存）都会变成可验证的实验。

这也让“人工智能在电子商务与新零售”这条主线更清晰：AI不是用来做炫技Demo的，而是用来把经营变成一套可复制的系统。你能把商场跑通，就能把多渠道运营跑通；你能把复杂线下场景的数据打通，就能把电商的推荐、预测、定价做得更稳。

如果你准备在2026年把AI投入从“点状应用”升级为“经营中枢”，你会优先改造哪个环节：用户画像、推荐系统、智能仓储，还是动态定价？