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现场案例

澳洲乳企:货出了国境,卖得动不动不再是黑箱

一家奶酪品牌,货经经销商卖到中国和越南。总部自己一个零售点都没有,货一出国境就不知道卖得怎样。

市场费用里能发现的问题,大约从不到 10% 提高到约 30%。数字做过脱敏,只保留这个量级。

不是百分之百自动判定。审核的人仍点头,但不用从零翻每一笔。

第二层变化是:判断不再只活在某个负责人身上。

先把「发了多少货」和「实际卖得怎样」分成两张表,再谈预测。

现场
总部管品牌和供货,经销商管当地卖。很多人以为把 Excel 接进来就结束。
原来怎么做
费用靠人审,熟悉那个市场的人能看出异常,人一换就不会看了。
卡在哪
对不上的不是格式,是总部看不见货在渠道里怎么动。
AI 放在哪
用历史活动和区域对照,先把异常费用标出来,人决定认不认。经验写成可重复的规则。

可以照着看的几步

  1. 1.先收一个市场、一个品类的经销商表。
  2. 2.异常用历史活动对照,不靠一句感觉。
  3. 3.标出的问题由人确认,系统不直接否掉费用。
  4. 4.规则写下来,换人还能用同一把尺子。

整理自 Datawhale《FDE案例100》(2026-09-06)。这里只留场景、原来的做法、AI 放在哪、结果和坑。

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