CEO+一群数字员工：这家零食店的终极AI野望。

作者｜安心

编辑｜晓晴

你还在养龙虾吗？

时至今日，相信很多人的答案是否定的，他们已经迅速走完了从装龙虾——养龙虾——卸龙虾的完整闭环。

今年3月，开源智能体OpenClaw（中文网友戏称“龙虾”）突然出圈走红。英伟达创始人黄仁勋的惊世论断，更是将其推上了神坛。他公开宣告：OpenClaw是个人AI的操作系统，每家公司都必须制定OpenClaw战略。

GitHub星标2个月破36万，NPM周下载150万，微信指数近2亿，这些都是龙虾在今年初引发全民狂欢的证明。

龙虾（OpenClaw）微信指数陡增陡降

然而，龙虾热潮来得快去得也快：30天内超67%的用户选择卸载，甚至催生了299元上门代卸载的生意。

而在零食连锁企业良品铺子，龙虾已经被用成了好员工。

2026年春节刚过，良品铺子CIO罗轶群一回到办公室，就和团队研究如何快速在公司业务中把龙虾用起来。

他和他的团队迅速与几个业务部门主管开会，对齐龙虾落地的事。在过去，很多新技术出来后，他们都会主动把新技术与业务结合，为业务部门提效。所以，这样的协作他们已经推进得“非常丝滑”。

很快，财务团队、会员团队、电商运营团队就成了第一批“吃龙虾的人”。

财务人员通过对话，就能让龙虾把需要的报表自动合并，同时还解决了税务、票务方面的难题，极大节省了时间。

当会员日复盘的活被龙虾接管，几分钟就干完了，这让会员团队感到“非常惊讶”。过去，相同的工作他们需要几个员工，花四、五天的时间才能完成。

电商运营岗忙活一整天的工作让龙虾跑一遍，几分钟就完成了一半以上，而成本还不到一杯咖啡的价格。

整个三月，良品铺子的技术团队陆续将龙虾落地到20多个业务场景。效果如何？用罗轶群的话说，现阶段他们没有刻意评估AI的ROI（投资回报率），但实际上ROI非常高。

这不禁让人好奇：面对AI新技术风口，一家零食企业为何能走在前列，快速实现落地应用？

“AI不能凭空解决问题”

龙虾是一种智能体，但并不万能。要玩转龙虾，你得消耗算力，你要喂它数据，你要有使用场景，还要对权限进行管控。这些缺一不可。其中，如果说算力是“躯壳”，那么数据底座便是灵魂。很多个人和企业当下用不好龙虾，一个很重要的原因就是不具备上述条件，尤其是数据。

良品铺子对龙虾的部署，是直接接入了自己的系统，通过API接口与数据中台打通，让龙虾直接调用数据；在此基础上完成一些更细节或以前没有预想过的任务。令人意外的是，在将龙虾应用到多个业务场景的过程里，他们甚至没遇到什么阻力或困难。

龙虾智能体只是AI浪潮中一朵显眼的浪花。无论有没有用好龙虾，所有企业都需要思考的是：AI时代，如何才能不断将新技术、新工具落地，驱动业务增长？

罗轶群认为，AI作为新技术物种，它不是凭空就能解决企业的问题；如果没有很好的数字化系统、完备的业务系统，甚至有些企业连内部运作流程都不健全，这种情况下AI很难发挥作用。

良品铺子对AI技术的快速落地，得益于过去十几年一直在做的信息化、数智化建设；尤其是瓴羊的数据中台Dataphin，提供了“非常坚实的基础”。

用罗轶群的话说，如果没有Dataphin，AI所有需要调取的数据，特别是标签类的、整合后的数据，便没有来源。早在2020年，良品铺子就正式引入了Dataphin，启动数据中台的搭建。

这里有必要认识一下Dataphin了。Dataphin 是瓴羊旗下的一款数据中台产品。阿里自己深耕数据治理十多年，把内部沉淀的实战经验，以及服务各行各业客户积累的经验和踩过的坑，全都融进了这款产品的设计里。它可以把企业分散在各个系统里的零散数据全部串联起来，借助AI自动进行数据梳理、清洗和质量管控；再结合低代码和智能分析功能，即便是不懂技术的员工也能轻松上手用数据。

简单来说，Dataphin的目标就是帮企业把数据从“存着”变成“真正用起来”，用数据帮助企业发展。

2020年之前的十多年里，良品铺子一直在建造信息系统，从全渠道订单系统、会员系统、供应链、物流、财务系统，整个体系已经比较完备了。为什么还要引入Dataphin？

核心原因在于，此前的多个系统彼此独立，如同数据孤岛。系统每天产生的大量数据都有各自的标准，即便同一个产品在不同系统里连名字都可能不一样。这导致他们在数据分析或运营过程中面临巨大的挑战。因此，打造数据中台就成了一个迫切的任务。

如果说Dataphin是“数据中枢”，负责把分散的数据整合、规范，那么瓴羊的另一产品Quick BI就是“数据分析引擎”，它负责数据的分析、处理，把数据转化成可落地的业务指导。

引入Dataphin，对数据进行全面的清洗、标注和分层建模后，再使用Quick BI，也就是企业级智能商业分析与可视化工具，就可以精准地进行数据指标的提取、分析和推理。

当Dataphin与Quick BI深度协同，不仅为后续龙虾智能体的快速落地扫清了障碍，也让良品铺子在AI风口到来时，能够快速接住机遇、实现突破。

20年，从信息化到数智化

良品铺子的数智化不是从近年才开始的。创始人杨红春一开始就深谙零售业“效率为王”的法则，创业之初就重视打造信息系统，并坚持了近20年。

2006年，良品铺子在武汉开出第一家店。2008年，门店达到100家时，他们就一次性拿出全部利润（1000万元）上线了门店信息化管理系统。

这套系统不仅实现了所有门店对商品、价格、订单的统一管理，也支撑良品铺子未来4年门店从100家店扩张到1000家。

当电商突飞猛进，系统再次成为制约良品铺子发展的“绊脚石”。罗轶群至今记得2014年双11的遭遇。当时，良品铺子一夜成交几十万订单。第二天他们发现，高兴早了。由于系统不能与电商平台自动对接数据，他们只能人工一点点导出订单；由于数量太大，最终导致大批用户退单。

2014、2015年两年，良品铺子投资1.8亿，打造全渠道信息化平台。目的就是解决线上线下割裂、数据分散、效率低下的问题。

依托这套系统，良品铺子订单处理速度、发货能力、库存周转效率等都有了明显提升，2015年全渠道销售额实现近翻倍增长；之后几年也保持了快速增长。

回望过去十多年，罗轶群把良品铺子的数字化建设分为三大阶段：第一阶段是业务流程化——把所有业务变成可操作的流程规范，这也是管理的基础。然后是流程信息化，即用信息系统固化业务流程，让所有动作都在系统中可见。第三阶段是信息数字化。这个阶段企业需要建设数字化中台，有数字化应用，并以此为基础在AI时代实现数智化。

其实，三个阶段也契合了国内休闲食品行业的发展历程。

据中国食品工业协会的数据，2004-2014年，我国休闲食品行业年产值从1931.38亿元暴增至9050.18亿元，2019年约达到19925.28亿元。2020年疫情以来，国内零食行业增速放缓，竞争加剧，即便是头部零食品牌也面临增长压力。

如果说良品铺子借助数字化的前两个阶段，接住了行业爆发式增长的红利，信息数字化和数智化则是在消费低迷、竞争加剧的大背景下，帮助其精细化经营，降本增效的重要手段。

瓴羊是良品铺子数智化转型阶段的核心技术伙伴。在这个阶段要助力良品铺子提高效率，逆势增长，关键在于先找出核心痛点，再“对症下药”。

良品铺子业务遍布全国23个省市，高峰时线下门店3000+，线上布局了天猫、京东、抖音等全渠道电商平台，商品SKU超过1200个，不同城市、不同商圈的消费者偏好差异巨大。

众口难调，更何况良品铺子全渠道累计可触达会员过亿，VIP会员数千万。这导致选品铺货成了一项高难度工作。

过去，商品企划团队依赖经验选款，同一款产品往往“一刀切”地在全国门店上架，结果就是有的门店库存积压，有的频繁缺货，严重影响了坪效和消费体验。

针对这个痛点，瓴羊通过“Dataphin + Quick BI 智能小Q解读Agent”实现智能选品。Dataphin负责打通良品铺子线下POS系统、线上天猫/京东/抖音等多电商平台的数据，构建统一的商品×渠道×区域数据模型。

Quick BI小Q解读Agent则能够自动生成“区域商品热力图”，可以直观地呈现哪些SKU在哪些城市、哪些渠道表现好。商品企划人员通过跟小Q解读Agent对话，即可快速获得诸如“成都门店辣味零食销售占比较全国均值高35%，建议加大辣味SKU铺货比例”这样可执行的洞察建议。

随着智能选品的应用，良品铺子的库存状况不断改善。2023年库存同比2022年下降30%，2025年同比2024年下降约18%。

大促复盘也是一个核心痛点。过去主要靠人力复盘，营销投入ROI无法实时追踪，渠道效果也难以量化。通过Quick BI 小Q归因Agent，营销团队可以实时拆解各渠道在大促期间的贡献度。更重要的是，系统可以根据历史大数据在大促前30天就给出渠道预算分配建议，帮助营销团队精准调配资源。

良品铺子数千家门店区域跨度大、门店类型多，每天都会产生海量的销售、库存、客流数据。过去，区域经理需要逐一翻阅Excel报表，才能发现业绩异常的店。但等到月底复盘时，可能问题已经累积成难以挽回的损失。

用Quick BI 的小Q问数 + 归因Agent管理门店，区域经理只需在手机端问：“上周华东区哪些门店坪效低于均值20%以上？原因是什么？”系统便能实现秒级跨门店数据查询，自动拆解原因，并提前30天感知业绩风险，在萌芽期就能发现问题。

在罗轶群看来，数据应用在良品铺子的经营活动中“不能说非常重要，那简直是每天都离不开。”而高效和灵活的特点使得Quick BI成了良品铺子日常经营中“非常有用”的存在。

他认为，Quick BI最大的特点和价值是实现了“技术平权”。所谓“技术平权”是指，过去做报表和数据分析的人，至少要懂一门脚本语言；有了Quick BI，只要用自然语言把诉求讲清楚，就能得到想要的结果，这就像是聘了一个懂数据的AI分析师。

AI时代：保持开放，保持大胆

过去，一个企业要上一个软件或系统，通常要有规划、有立项，还要有明确的投入产出目标。对于AI应用，良品铺子没有这些条条框框。

“AI作为新物种，我们更多的是鼓励大家去拥抱它，认识它。在应用过程中发现它的优缺点和适用场景；最后再挖掘更多的价值点”，罗轶群说。

积极拥抱新技术，大胆投入不设限，这在良品铺子的发展过程中一以贯之。

早在2023年半年报中，良品铺子就明确谈到了AI。财报这样写道：公司坚定致力于将AI技术融入数字化建设，在业务决策、数据分析、客户服务等领域发挥巨大作用。未来公司将进一步融合AI的应用场景，最终夯实公司的数字化先发优势，构建更加智能、高效的数字化生态系统，巩固公司在行业中的领先地位。

良品铺子小程序四月中旬上线的“一句话AI下单”功能就是一个不设明确ROI的项目。其初心是希望通过这个创新，给消费者带来更好的体验。

实际上，“一句话下单”正在成为一种新消费趋势。越来越多的消费者在下单前会问大模型要推荐。阿里、字节等互联网大厂都在通过“一句话下单”抢占未来消费入口。

作为零食连锁企业，良品铺子也希望在未来的C端购买链路的变革中，抢得先机，成为一种入口或者至少从流量上降低对平台的依赖。

至于“一句话AI下单”能带来多大效果，只有试了才能知道。令他们欣喜的是，目前这个功能转化率是小程序大盘转化率的5到6倍。

除了C端，良品铺子自身的企业组织也在经历“AI革命”。

随着数智化应用的推进，技术部门高峰时人员规模接近200人，目前只有50出头。去年他们整个团队写的代码里，接近50%是AI写的，但团队效率和对业务的支撑力度并没有减弱。

图片来源：良品铺子财报

类似的变化发生在更多部门：财务部门的人员精简了50%，设计部门精简了60%。

良品铺子技术部门下一步要做的是，直接从底层系统开放读写权限，让龙虾自己去找相应的表，找相应的字段，去做数据的抽取和加工。这样就可以完全替代人的工作了。

他们的终极畅想是实现这样的场景：凡是坐在办公室操作电脑的岗位都应该被AI取代。未来一家公司的组织架构很可能就是CEO+一群数字员工。到那时，企业在市场上竞争和存活最终只能靠更好的产品、更好的服务。

“AI的想象空间非常之大，我们目前要做的就是敢想、敢做。”罗轶群说，他们期待与阿里、瓴羊这样的厂商更加紧密地互动与合作，挖掘更多应用场景，找出更多解决方案。