內(nèi)地零售數(shù)字化第一股多點DMALL（多點數(shù)智）赴港股上市倒計時，發(fā)行價30.21港元，募資7.79億港元。

“未來零售是在全面數(shù)字化的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的線上線下一體化?！倍帱cDMALL創(chuàng)始人張文中曾在2015年提出了這一論斷，隨后多點正式誕生。

如今已走過九個年頭的多點，正在中國和東南亞等地區(qū)圍繞著人、貨、場進(jìn)行數(shù)字化變革，幫助零售企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

作為一家零售SaaS公司，多點DMALL聚焦零售企業(yè)對于商品和服務(wù)的真實需求，為零售企業(yè)提供端到端、全渠道的零售云解決方案。在此期間，多點憑借其技術(shù)實力，推出了一系列創(chuàng)新技術(shù)，涵蓋從商品管理決策到商品智能陳列，再到一體化門店作業(yè)的全鏈條。

以商品管理決策技術(shù)為例，多點通過“一物一碼”的方式，打造商品從生產(chǎn)到消費的全流程數(shù)字化、在線化的監(jiān)控和管理能力，結(jié)合運籌優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，為商品的采購、效期管理、商品溯源各環(huán)節(jié)提供智能決策支持，大幅提升了零售商的商品管理效率。

商品管理決策技術(shù)的主要創(chuàng)新點又包括商品全鏈路信息采集和跟蹤技術(shù)、商品自動補貨技術(shù)、商品有效期管理技術(shù)等。

其中，商品補貨是零售企業(yè)至關(guān)重要的運營環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到庫存管理的效率、商品銷售的連貫性以及顧客滿意度的提升。有效的商品補貨不僅能夠確保貨架上商品供應(yīng)的充足，滿足消費者的即時購買需求，還能優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)，減少滯銷商品的積壓，提升資金的流轉(zhuǎn)效率。

據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，多點DMALL智能補貨技術(shù)這項“黑科技”的運用，讓缺貨率管控、庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)大幅改善，門店庫房面積釋放了60%。

多點DMALL智能補貨技術(shù)的背后科技感滿滿。據(jù)了解，多點的自動補貨系統(tǒng)基于AI銷售預(yù)測，預(yù)測過程中采用了機器學(xué)習(xí)模型與深度學(xué)習(xí)模型兩類算法技術(shù)多點創(chuàng)新型地將二者結(jié)合使用，將模型各天對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果按照確定比例加權(quán)平均(權(quán)重可以調(diào)節(jié))，達(dá)到1 1>2的效果，使模型預(yù)測效果更好。

另外，多點針對暢銷品、長尾品、新品、促銷品等核心業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行多維度的測算及模擬演練，構(gòu)建更貼合、更精準(zhǔn)的細(xì)分預(yù)測模型，建立更具針對性的補貨運算，對不同場景定制輸出合理的補貨建議。

例如，針對生鮮品，側(cè)重考慮商損的影響；長保品將最大陳列量納入考量因子；針對促銷品，則結(jié)合行業(yè)特點、商家歷史數(shù)據(jù)和銷售目標(biāo)進(jìn)行波動預(yù)測等?；谝陨霞?xì)分模型引擎，能快速適配大賣場、標(biāo)超、便利店等不同業(yè)態(tài)及其細(xì)分場景，打造開放、靈活、敏捷的柔性供應(yīng)鏈模式。

除此之外，多點DMALL還擁有智能購物車、電子價簽、智能秤、智能購設(shè)備、多點APP、手機工作臺等眾多軟硬件產(chǎn)品與設(shè)備，切實為零售企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供全方位的支持。

值得一提的是，AI時代來臨，危機感籠罩著各行各業(yè)?！岸帱c能否在這種背景下持續(xù)給零售企業(yè)帶來顯性、可量化的效果，甚至是起死回生般的幫助，是我們需要持續(xù)奮斗的課題?！倍帱cDmall首席營銷官劉桂海曾表示，多點的初心或者說是愿景是致力于通過幫助企業(yè)打贏數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)爭。

即使未來充滿挑戰(zhàn)，但敢于創(chuàng)新、勇于創(chuàng)新的多點已經(jīng)收獲眾多客戶的信賴。資料顯示，多點的業(yè)務(wù)已經(jīng)覆蓋多個國家及地區(qū)，包括中國香港、中國澳門、柬埔寨、新加坡及波蘭等。其服務(wù)的國內(nèi)外知名零售商，包括麥德龍中國、廣東7-Eleven、DFI、歐洲麥德龍集團、羅森、奧樂齊中國等。