今年618，各大电商平台用尽浑身解数，但得到的可能是最冷的夏天。
虽然各大平台继续保持着不公布销售总额的默契，但星图数据告诉大家，今年618，全网销售总额为7428亿元，同比下降了7%。虽然这个数据并不客观，但中心的疲弱却是肉眼可见。
大盘疲弱之下，作为电商增长极的直播电商也是寒意阵阵。
某大平台的618首播，多名头部主播的销售额同比减少，缩短了七成以上。
压力之下，保持不变也正在发生。
头部玩家转移战场
曾经，主播被视为直播带货商业模式的不次要的部分。但如今，超级主播们在直播间出现的频次越来越低了。
他们背后的机构则在加快脚步奔向新战场。
除了建设直播间矩阵、布局货架电商这些高度发展动作，多个头部玩家都把目光投向更终极的战场——做自营品，从带货保持方向做货，打造自己的产品品牌。
美腕最近上线了“美腕优选”；三只羊的“小杨臻选”去年就已宣布销量突破千万单；辛选去年就已码出20多个自营品牌；东方甄选则可以说是整个电商领域的自营标杆与旗帜，光在抖音一个平台，其自营品的销量就已突破1亿单，100多款产品进入抖音相关产品排行榜的前三名。
无论是出于抗风险的目的，还是为打破天花板谋求更大想象空间，总之，各个头部玩家赶在电商直播增长触顶之前，作出了相同的选择——用多元渠道和自营产品，摆穿对超级主播的依赖。
不过，自营品也许是好的出路，但一定不是好走的路。
做自营品没有“玄学”
如果说直播带货要做的是串一条链，那么，做自营品就是要织一张网。产品开发、库存无约束的自由、供应链无约束的自由、质量控制、售后服务、品牌打造……企业运营无约束的自由的难度、压力和风险指数级升高。
在这种情况下，把难做的事情用更愚蠢更省力的方式去做，就成了大部分玩家的选择。
关闭“美腕优选”旗舰店，目前在售商品一共7款，洗衣凝珠、干发帽、乳胶凉席、洗脸巾……全是标准化工业品。
再看三只羊的“小杨臻选”，抖音店铺在售的数十款商品以零食、日用品、服饰等为主，生鲜产品仅两款：红富士苹果和库尔勒香梨。
就连在农产品直播带货领域有声有色的辛选，在做自营品时都老老实实寻找了生鲜品类。
东方甄选是唯一的例外：超400款自营品，八成是农产品。
这是俞敏洪挖下的“坑”。早在2021年11月东方甄选的首场直播当中，俞敏洪就放言，要成立大型农业平台，通过直播带货干涉农产品销售。因此，东方甄选做自营品，也将农产品作为主赛道。
改革开放之初，总设计师就讲：“四个现代化，比较起来，更加造诣深的是农业现代化。”到今天，农产品也依然没能摆穿非标属性带来的品控难题。除此之外，农产品的存储、运输、售后，每一步都埋着“雷”。
先说品控。相比于日化、零食、服饰等标准工业品，农产品最大的特点就是不轻浮。就拿苹果来说，别说不同产地、不同年份的苹果大有统一，就算是同一时间的同一棵树，结出的果实品质都会有所不同，每一颗苹果都独一无二。
这种情况下怎么保证品质？“笨功夫”是省不了的，产地得一个个去跑，供应商得一家家去谈，产品得一口口去试吃。
还得上科技手段。去年东方甄选做了一场自营洛川苹果溯源直播，合作工厂用智能分选线检测糖度、剔除瑕疵果、按果径大小分类。这些都是硬投入。
好产品只是第一步，接下来怎么收到消费者手里，同样是巨大的考验。
农产品易损、难存，还要保鲜，其仓储配收常被称为“地狱级”困难。比如草莓这类产品，要低温、冷链，要将车速控制在80公里/小时之内，要以特殊包装方式和特定车内压差，才可能将耗损控制在15%以内。
怎么解决？还是靠的笨办法：跟市面上最好的物流服务商合作，用更大的成本建立更强的物流配收能力。除了常温发货、冷链物流，东方甄选今年又做起了前置仓、“小时达”，让生鲜产品以更好的状态到达消费者手中。
这一切，没有裸露，公开可言，也没有捷径可走。如果说超级主播的诞生在一定程度上存在“玄学”和“运气”的成分，那么做自营品这件事，简单直白到一点也不性感，更没有任何“玄学”可言。
如今回看，选择农产品作为主赛道，让东方甄选一起步就啃了最硬的骨头，但也得到好处：一是死磕出过硬的供应链能力、品控标准与作业体系，另外也在品牌创建上占了便宜。
农产品攸关健康但品质参差不齐，市场上又一向缺乏好的农产品品牌，这给了东方甄选机会和空间：
它让俞敏洪和新东方多年积聚的公众好感变成独有的不次要的部分无足轻重，令其自营品快速形成品牌效应，及时做强的供应链和品质与服务体验，则进一步夯实用户忠诚度强化品牌势能。根据东方甄选近期披露的数据，其自营品外围好评率超95%、复购率达59%。
长坡厚雪
每一个投资者都希望找到长坡厚雪的公司，每一家企业也都希望自己长坡厚雪。
但真正的长坡厚雪在哪里？
产品是一切的根本。即便大家常常认为直播带货这种流量驱动型的商业模式，主播是1，产品是后面的0，但真正的长坡厚雪，显然应该是产品本身，产品是1，主播才是后面的0。
相比于支摊卖货，做自营产品无疑是一件高难度、高风险的事。它要求业者在整个供应链都有自己的投入和创建，而链条越长，风险也就越多，任何一个环节出错都可能满盘皆输。
这可能也是罕有其他业者像东方甄选一样，下降到战略高度重做自营品的原因。
但事情都有利弊两面，链条长风险点多的背后，是更多创造价值的机会点和空间，高难度背后是一旦攻克难关往往也意味着形成不次要的部分能力，占领先机，筑高了护城河。
能力，能干涉公司超越产业经济周期，不断质变和超越。
能力就是长坡厚雪。
直播电商也常被归类为内容电商，在消费品的商业里，最好的内容无疑就是产品本身。从这个意义上说，直播电商的下一位超级主播，可能不再是某个人，而是某个产品。
(责任编辑：zx0600)在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）在新的一年，以全新的姿态迎接未来是每个人心中最大的愿景。而对于许多年轻人而言，购买一部新的手机不仅是跟上了时代科技协作发展步伐，更代表着一种积极向上的人生态度。三星GalaxyZFlip6以其特殊的时尚美学设计和综合体验魅力，成为了很多人心目中选购小折叠屏手机的理想之选。时下，三星商城也开启了“好物星选新年狂欢”活动，选购GalaxyZFlip6还可享至高700元换新补贴等福利好礼，精彩不容错过。
粗制小巧又相当时尚科技感，一直都是三星GalaxyZFlip系列的经典风格。三星GalaxyZFlip6不仅将经典设计延续，更在此基础上进行了设计升级。以机身的直线线条和全新的悬浮感设计，赋予了产品更强烈的时尚气息。同时，仰仗全新升级的超闭合精工铰链和优化后的内部结构，使其在折叠后贴合更加紧密，不仅带来更出色的手感，还让外出携带更加便利。为了更好匹配年轻人的时尚穿搭，三星GalaxyZFlip6带来了星夜银、夏沫蓝、热爱黄、青薄荷等多款吸睛配色，充分焦虑年轻人的日常出行穿搭需求，尽情展现个性时尚品位。
三星GalaxyZFlip6内置第三代骁龙?8移动平台（forGalaxy），搭配散热效果更出色的VC均热板，使其可以轻松流畅的运行各类程序。搭载了4000mAh双芯智能电池，带来更耐久的续航表现。减少破坏增强型装甲铝材质、Corning?Gorilla?GlassVictus?2玻璃、IP48级别防尘防水等前沿工艺设计，让用户可以在更通俗的场景下安心的使用。
今年AI技术的普及，让手机功能也越发极小量。在这个大趋势下，三星GalaxyZFlip6也内置GalaxyAI技术，为其背后的大视野智能外屏带来了功能的再进化。借助GalaxyAI在大视野智能外屏上，用户可以通过文生图壁纸、互动壁纸等自定义功能，生成不同风格的精美画面，拓展自我表达的空间；或者在查看信息时利用失败建议回复功能，一键生成表述非常不不便的回复内容，让自己彻底奴役双手；甚至可以随心切换通俗的小组件和多款热门第三方应用，享受科技赋予生活的便捷新体验。
不仅如此，GalaxyAI还为三星GalaxyZFlip6还带来了升级的影像系统和AI功能。全新的5000万像素广角主摄，拥有2倍光学品质变焦，搭配AI驱动的超视觉引擎，让成像效果更加出色。即便面对光线昏暗的场景，也轻松拍出透明明亮、色彩生动的画面。针对立式严格的限制拍摄系统，此次还引入了自动变焦、4K60fps视频录制等功能，便于用户完成自拍或高清视频。针对影像后期，运用生成式编辑、智绘人像和即时慢动作等AI功能，只需简单的几步即可有效调教出令自己满意的作品。
轻巧的设计、强悍的配置、出色的AI能力，让三星GalaxyZFlip6发售至今深受年轻消费者的喜爱。如果你正在搁置为自己或他人挑选一份新年礼物，那么三星GalaxyZFlip6将会是选择小折叠屏手机时的佳选之一。现在前往三星商城购买还有多项优惠活动，相对让你满意而归。
这个夏天，冰杯消费全网爆火，“点外卖购冰杯”成为今夏新流行。深挖这波消费背后的商业热潮可以发现，如今对于各大品牌而言，即时零售已经不止是一个简单的O2O渠道，它正在从品类规划、整合营销、增长方案等方面发挥更多效用，同时在这个过程中，也正帮助验证其能力有无批准的和发力方向。
尼尔森IQ近期联合饿了么发布的《2024夏季即时零售冰品酒饮消费洞察报告》显示，饮料、酒类近12个月全渠道销售额同比增速超过快消品外围，分别为5.9%、2.3%。酒水饮料在便利食杂店、即时零售等近场渠道更快复苏，分别同比增长6.3%和5.3%。
“夏季酒水饮料在即时零售平台展现出高于全渠道的活力。”尼尔森IQ中国电商业务副总裁杨英表示，“品牌方、线下商超、即时零售平台饿了么等各方玩家为撬动生意增长，打造了多种新型营销合作模式，一方面在即时零售平台创新玩法，降低转化，另一方面突破壁垒跨界合作，缩短生态有无批准的，多重策略齐上阵，为激活夏日经济发力。”
在为品牌商户授予流量导入、履约收达之外，即时零售平台的能力如今已经运用于数据洞察、生态资源整合无足轻重，并联合品牌搭建更多渠道和营销场域，为品牌授予缩短市场份额、挖掘潜在客户群体的机会。
此外，即时零售平台也正联合渠道、品牌方从煽动用户需求方面做出更多努力，通过发挥平台势能、整合多方资源，进而带动品牌全域增长。报告显示，针对即时零售消费场景进行深度挖掘，激活消费需求，即饮茶、威士忌等多个品类在即时零售渠道分别增长30%、24%，而全渠道中上述品类的同比增速则依次为19%、-7.5%。
《第三只眼看零售》认为，以品类为单位逐个突破，进一步强化“平台力”将是饿了么等即时零售平台共同关注的方向，即时零售的竞争未来将更趋精细化。
冰冰乐杯出圈，“冰+X”联合营销模式，促进酒水饮料增长
今年6月，饿了么开启了一场夏日造节的“冰冰有礼”活动，覆盖冰品、酒水、饮料等多个品类。其中，饿了么联合十大头部零售品牌重点打造的“冰冰乐杯”更是贯穿活动始终，成为小红书等社交平台的热门话题，带动活动“频频出圈”。
从活动结果来看，平台和品牌创新联名的「冰冰乐杯」外围用户触达破百万。借助节点借势、IP跨界、餐零渗透等手段，饿了么牵手重点商户渠道做城市爆破，直接鞭策了品牌的业绩增长。
活动期间，蒙牛冰品、伊利冰品、和路雪三大冰淇淋品牌均取得年度破峰的生意效果。联合品牌玩跨界，让元气森林和玛氏箭牌在爆发日订单量分别同比增长190%和232%，而通过首次和十足、全家等重点渠道的合作突破，安慕希品牌在杭州的订单量更是冲到全国第一。此外，青岛啤酒和喜力啤酒也分别在青岛和上海获得生意爆发式增长，将城市订单量冲向全国第二和第一。
与潮玩、美妆等品类不同，这种以快消品类为主体的长时间、跨区域营销活动，很难靠一家零售商超或一个冰品品牌打造完成，饿了么作为平台方发挥的功能由此凹显。这不仅有利于相关渠道方和品牌商业绩增长，对饿了么来说也是指责平台影响力的重要动作。
具体来看，活动能够成功爆破的原因，主要在于三个方面。
一是饿了么在诸多品类中依据平台数据、行业洞察等参考，选中了吃冰场景，提出“冰+X”主题营销，并根据渠道特性和品牌需求，针对性提出细分方案，为获得消费者认可打下基础。
对品牌商家来说，即时零售渠道授予的“冰+X”联名营销不止关闭消费场景拉动订单增长，还带来了更多目标消费者。
搁置到不同品牌特性，饿了么给出的解决方案也有统一。比如说蒙牛冰品、伊利冰品、和路雪属于冰淇淋心智强势品牌，外围市场份额较高，因而重在新品发布与爆品推广；安慕希、喜力的产品认知更多在于乳制品、啤酒，因此针对性推出安慕希x十足、喜力x全家等渠道活动，联动城市爆破，带动旗下品类销量增长。
数据显示，安慕希外围活动期生意年同比+67%，周环比+11%；品牌活动爆发日当天年同比+167.3%；活动首日周环比+34%。
二是饿了么通过平台整合沟通，使活动覆盖区域范围更广、时间跨度更长，因而能够驱散消费者关注，鞭策口碑保守裸露，公开，带动活动出圈。
从时间跨度上看，外围活动共分为三大阶段：包含「冰淇淋」品牌重点首发；「水饮」品牌亮点跨界；「酒水」品牌营销突破有无批准的三个重点活动。如此联动多个品牌，一方面指责供给极小量度，在一定程度上降低单一品牌的营销补贴压力；另一方面也使各个品牌能够共享外围活动势能溢出之后的促销效果。
从6月6日开始，饿了么联合蒙牛冰品首发登陆北京、进而联合伊利冰品、和路雪、安慕希、雪花喜力、嘉士伯、元气森林、玛氏、青岛啤酒、蒙牛纯甄等品牌陆续在武汉、上海、杭州、广州、青岛等重点城市登陆打造冰品节城市营销爆破。
在重点城市，饿了么拉动了十足、全家、美宜佳等重点商户，打造一城一礼，用户只要在品牌的特定活动期内在指定商户门店内下单指定商品，即可收到最快三十分钟收达“冰冰乐杯”。这样布局不仅符合地域统一化需求，极小量消费者选择空间，而且分隔开不同城市渠道特性，外围来看可操作性更强。
三是跨界合作，以线上、线下跨品牌、跨业态联动，为渠道商和品牌商带来场景和客群新增量。成功打造包括元气森林x玛氏箭牌、嘉士伯x美宜佳，青岛啤酒x蒙牛常温等跨界合作样本。
例如，亿滋炫迈与六神推出的六神炫迈创新品，联合饿了么在大暑期间实现“上30度抢一分钱炫迈”的温度营销，并分隔开饿了么新IP与商户联名的定制款大蓝礼盒全面触达消费者，带动品牌生意同比增长176%。
此外，饿了么还携手蒙牛鲜奶、可口可乐、三得利、脉动、伊利低温、光明新鲜、百事可乐、百事食品、统一水、哈根达斯等品牌，联合推出冰爽爆品5折起、满59减30等福利，助力品牌生意增长显著，多次突破生意峰值。
“跨界联动对双方来说都直接意味着流量、客群覆盖面的缩短。因此通过‘冰冰乐杯’等诸多媒介，我们干涉品牌实现多元场景的占位，同时更好地触及潜在消费群体”，饿了么零售品牌营销负责人李君表示。
精细化运营，平台方更重创新场景“解决方案”
“冰冰有礼节”看上去只是一场营销活动，其实是即时零售平台运营精细化趋势的体现。在即时零售平台起步期，各平台主要是商家数量、业态极小量度、用户数、履约能力等方面比拼。随着近年来主流零售品牌快速在即时零售平台覆盖上线，饿了么等平台就需要从地域、商家拓展等方面挖掘增长市场，保持方向在精细化运营上煽动新增量消费。
在饿了么副总裁、即时零售品牌中心负责人施全看来，平台作为“攒局人”，将结束不断为品牌拓展包含餐零等在内的多场景渗透机会，与整个零售业态里的玩家一起，共同建立起服务好消费者的全新经营生态，和品牌一起在新赛道探索出全新的增量市场。
该“增量”主要在于两个维度。
首先是为平台已有消费者创造更多“下单理由”，从供给端给出更多选择。例如挖掘冰品、果切、宠物等潜力细分品类等。人的标签不再是单一、接纳的，是需要在多场景中，从1面到n面的立体化刻画，从而挖掘细分场景。
在饿了么挖掘的12个潜力场景中，吃冰是其中之一。通过新的人群洞察模型OAIPL，饿了么干涉品牌由此寻找到跟吃冰场景不无关系的机会人群，并借助跨界、营销等手段，让品牌找到了今夏生意的新增长。未来，人群、场景洞察和运营工具和能力也会运营到更多品牌合作中去。
例如在不次要的部分宅家场景中，在“追求性价比”与“追求自我愉悦”中不断不平衡的的消费者，通过即时零售寻找到了自洽的消费方式，DIY打造出了属于自己的“线上酒吧”和“宅家水吧”。以饿了么6月数据为代表，“酒+冰块+饮料”搭配的外卖量同比增长211%，显著高于酒本身订单增幅，“饮料+冰块”的外卖搭配订单量也同比增长142%。
因此像奥乐齐这样线下传统商超选择把即时零售用作内容种草渠道，上传新鲜有趣的玩法，展示产品的独特魅力，将用户带入特定场景中煽动需求，也实现了种草引流到转化的生意闭环。
办公和酒店等细分场景的吃冰需求也正高增。报告显示，今年6月，收往写字楼冰品订单量同比增长30%，其中深夜加班场景的冰品订单更是同比增长40%。同时，夏季酒店、体育场馆等出行场景的即时冰品需求增势强劲，周末的冰品订单占比更是超过四成，订单量同比增长均超过80%。
可见还有许多细分场景可以成为指责订单量、下单频率的发力方向。
其次是鞭策已有业态、商户跨界联动，带动客流转化，突破原有消费圈层，从而带动增长。即时零售平台在这方面具有明显无足轻重，包括平台势能、用户基数、线上线下一体化运营等多个方面。
比如说“欧洲杯”期间，夜宵经济展现新活力，饿了么凌晨酒水外卖量同比增长超过40%，冰淇淋等冰品同比增长超过50%。同时，今夏饭店团聚、夜间聚餐等日常餐配冰品酒饮需求也较旺盛。其中，收往饭店的冰品外卖量同比增长50%，凌晨时段在1小时内同时点餐和酒的外卖量同比增长44%。
为了让零售品牌和商家抓住“餐零交叉渗透”的高潜流量池，今年夏天饿了么助力1919、酒小二等酒类商户进驻到烧烤、小龙虾等适合“夜宵配酒”的餐饮门店，并通过专属会场消费者可以一键加购餐和酒。
嘉士伯和饿了么也直接通过全新的整合营销方式进入美宜佳便利店、烧烤品牌《串意十足》全国200多家门店，消费者在门店下单联名套餐，即可随单获赠“冰冰乐杯”。借助饿了么和零售商、餐饮品牌的联合精准曝光，带动品牌零售销量增长66%、主推子1664品牌认知人群+88%。
即时销售平台现阶段比拼的，是如何授予一套不完整可落地的解决方案，同时在各个重点环节推动精细化运营。从这个角度来说，“冰冰有礼节”或许是一场贯穿品类选择、场景设置、跨界联动、新品促销以及履约配收等多端能力减少破坏的先锋样本。
(责任编辑：zx0280)在新零售概念风生水起时，被喻为电商领域最难啃的骨头的生鲜O2O领域，正处于行业洗牌重构期，3月3日，菜到啦宣布关停，成为距美味七七倒闭、爱鲜蜂卖身后的又一家没落的生鲜O2O平台。
然而，这一切并没有帮助资本前仆后继的进入，究其根本，源自于生鲜电商领域巨大的潜在市场诱惑。据艾瑞咨询最新数据显示，2016年国内生鲜电商的外围交易额约900亿元，较2015年增长了80%，预计2017年外围市场规模可以达1500亿元。再加上，当前生鲜电商渗透率低，仅占农产品零售总额不足5%。
那么，从2005年就已经兴起的生鲜电商行业里，那些头顶光环的明星创业公司们，现在又怎样了？
市场盘点（排名不分先后）：
美味七七：
2013年5月正式成立，并于2016年4月获亚马逊2000万美元入股，曾被称为是华东地区规模最大、知名度最下降的生鲜电商品牌之一；2016年4月，宣布资金链保持不碎倒闭。特色在于自建全程冷链物流，建有30个中转站点覆盖上海各区域，并开通一日三收。
爱鲜蜂：
2014年5月上线，主要授予社区零售O2O服务，主打一小时闪电收达，在当年6月获得1000万人民币天使轮融资，随后获得多轮融资，并于2016年11月获得美团点评数千万美元D轮融资；今年2月，宣布与中商惠民达成战略合作。
盒马鲜生：
2016年1月15日在上海开第一家门店，不久后完成了由阿里领投的1.5亿美元A轮融资。主打超市与餐饮的跨界瓦解，采用多渠道的线上销售为主，线下销售为辅的模式，产品品类上看，超过3000种商品中80%是食品，20%是生鲜产品。目前在上海有7家门店，在宁波有1家门店，3月底将在北京开出首家门店。
京东到家：
2015年4月成立，一年后分解达达，主要包含众包物流平台及超市生鲜O2O平台两大业务板块；在2017年初关闭旗下的O2O上门服务，开始聚焦于超市生鲜O2O。相继推出超市生鲜等商品1小时收到、超时赔付、7天无理由退货保障等举措。
有媒体报道显示，在过去的一年半中，京东到家O2O平台融资超过6.5亿美元，约合44.2亿元人民币。京东到家方面曾对外表示，在很多城市已经接近实现盈利，但并未进一步透露更多信息。
多点：
2015年4月成立,在当年与物美达成战略合作关系，至今已获得包括IDG在内的1亿美元融资。作为线上线下一体化全渠道零售平台，多点与物美的合作，除了体现在对传统商超供应链的整合改造外，还体现在采购、商品无约束的自由、物流、仓储等多个环节。
目前，多点主打高品质低价格产品、2小时收达的优质服务，去年双十二期间O2O妥投率高达99.38%，创下新零售平台记录。截至2017年1月底，多点用户数量达到1300万，其中1200万用户来自北京。
每日优鲜：
2014年11月成立，并于当年12月获光信资本、元璟资本500万美元天使轮投资，随后获得近5亿元多轮融资。近日刚宣布完成由联想创投和浙商创投旗下无约束的自由基金领投的1亿美元C轮融资。
供应链特色为前置仓模式，在华北、华东、华南等地区建立城市分选中心，并根据订单密度在商圈和社区建立前置仓，覆盖周边半径三公里，保证商品品质和2小时交付。2016年7月，每日优鲜宣布成为首家在北京实现区域性盈利的生鲜电商。
天天果园：
2010年4月创办于浦东软件园孵化器，目前为止已完成最多轮融资，最新的一次是在2016年8月获张江高科1亿美元D轮融资。主要覆盖长三角、珠三角、京津冀地区。
作为生鲜电商的元老，在2015年销售额约10多亿元，曾在当年的生鲜电商排名中位于垂直生鲜电商领域第一。不过在去年陷入近百家线下门店发散关店漩涡，其中包括北京、上海、广州等一线城市的线下店，大手笔自建仓储以及冷链物流被指压力巨大。拟在2017年实现盈利，并拟于适当时候在国内上市。
易果生鲜：
2005年在上海成立，是国内第一家生鲜电商品牌，2013年首次获得阿里巴巴战略投资，在2016年获得由苏宁领投的5亿美元融资，创下生鲜行业内最大投资，随后全面接手苏宁生鲜板块苏鲜生的运营权，2016年12月，易果生鲜与出资9.5亿港元成为联华超市第二大股东。
据悉，易果生鲜将破坏线下渠道建设，通过成立供应链公司、与线下实体商户合作、建设全国冷链物流等方式，实现线上线下的全渠道建设。
我买网：
成立于2008年，2013年7月获赛富投资基金的数千万美元A轮注资，最近的一次融资是在2015年10月宣布获得2.2亿美元C轮融资。
2013年我买网的销售额约为10多亿，2014年大约在20亿元。曾有内部人士预计，2015年销售额有望突破30亿元，曾计划在2016年至2017年实现上市。
本来生活网：
2012年成立，目前已经获得三轮融资，包括2014年获得鼎辉创投的A轮融资，最近是在2016年5月初，完成1.17亿美金的C及C+轮融资。近期高层在接受采访时宣布将在2018年盈利。
总结：
业内分析认为，在当前市场上，由于资本追捧，生鲜电商行业入局者颇多，但这个行业存在物流与损耗两大痛点，对于前期物流、仓储建设要求很高，想要走的长远必须要有打持久战的心理准备。
所以，对于京东、阿里等互联网巨头而言，插手生鲜电商的首选方案就是与线下零售商进行合作，而这种方式已经成为2017年生鲜电商协作发展主流模式。
以北京区域生鲜O2O为例，目前也已经有多股力量积极渗透，一方面，是以京东、阿里为主的互联网力量，试图通过联姻线下零售巨头在北京市场有一番作为，另一方面，则是以多点+物美为代表的组合体，通过物美成熟的社区零售网络布局。
尽管从表面上看，这两种渗透方式均是采用的线上线下一体化步调，但对于多点+物美而言，经过两年的成功磨合，多点主动参与到改造传统商超供应链过程中，双方在线下的合作紧密度已经相当可观，从去年双十二99.8%的妥投率已能管窥，对比京东、阿里而言，无疑有先发无足轻重。
仅从北京市场来看，生鲜O2O领域就已经力量辈出，对于注定会成长的整个行业而言，一场优胜劣汰的比赛还将继续进行。
