剖析快消行业增长困境与中顺洁柔具体挑战

中顺洁柔作为国内A股上市的主营生活用纸龙头企业，拥有2000+合作伙伴及200万+终端销售网点，销售网络覆盖全国（数据来源：中顺洁柔企业概况）。 在合肥16000多家社区门店中筛选出900家高潜门店，并定位其中未覆盖的300家空白门店（数据来源：中顺洁柔合肥社区门店筛选项目）；2.用户画像洞察：依托腾讯CDP用户洞察工具，识别门店用户为非价格敏感型客群 通过精准识别未覆盖的高潜门店、匹配目标客群需求产品、智能化决策工具赋能执行，中顺洁柔验证了全域数字化工具在提升渠道渗透率、优化资源配置及刺激终端动销方面的价值。 ——杨森林，中顺洁柔CIO总结腾讯全链路能力支撑价值中顺洁柔的实践表明，选择腾讯智慧零售的核心在于其全域数字化工具与运营方法论的协同能力：腾讯DRTM、CDP、AI决策及商品码工具形成从门店选址、用户洞察 、策略制定到全链路追踪的闭环，同时提供从技术基座到运营方法论的全链路支持，助力企业实现全域经营增长（数据来源：腾讯智慧零售与中顺洁柔合作项目总结）。

中顺洁柔利用全域数字化挖掘结构性增长

作为拥有2000+合作伙伴和200W+终端销售网点的生活用纸龙头企业，中顺洁柔亟需通过全域数字化挖掘结构性机会，以解决以下核心业务痛点：●提升渠道执行一致性：日化行业渠道链条长，传统经销商仅做分销覆盖， 实施全域数字化与AI智能决策中顺洁柔通过与腾讯智慧零售合作，将数字化工具与企业组织能力深度结合，围绕“店在哪里、针对什么人提供什么产品、怎样落地实施”进行全链路改造：1.精准选址(腾讯DRTM)：基于腾讯 例如在合肥16000多家社区门店中，精准筛选高潜门店，并识别出品牌尚未覆盖的盲点。2.画像洞察(腾讯CDP)：利用数据细分不同人群（如价格不敏感、愿为高价值买单的精致妈妈），针对性提供产品组合。 驱动区域生意增长与精准拓店通过数字化工具的应用，中顺洁柔在试点区域实现了从“人找店”到“数据找店”的转变，并取得了量化的业务增长：●高潜门店识别：在合肥试点中，系统成功从海量门店中识别出中顺洁柔从未覆盖的 ——杨森林，中顺洁柔CIO提供全链路技术底座与运营方法论中顺洁柔选择腾讯作为数字化合作伙伴，主要看重其提供的从技术基建到运营方法论的全链路支持，能够实现“人、货、场、组织”的全面数字化协同：●场(腾讯DRTM

中顺洁柔通过全域数字化实现区域市场精准增长

企业挑战：作为覆盖全国2000多个城镇、拥有超200万个终端销售网点的生活用纸龙头企业，中顺洁柔在深化区域市场时面临具体瓶颈：1.经销商能力参差：渠道链路长，传统经销商动销能力不足，主要依赖品牌团队，但团队能力不均 ——杨森林，中顺洁柔CIO构建“人-货-场”联动的数字化经营体系中顺洁柔与腾讯智慧零售合作，将数字化工具与企业组织能力结合，构建了一套从策略到执行的闭环解决方案，核心解决“店在哪、卖什么、怎么做”的问题 ：●精准选址（店在哪）：基于腾讯DRTM门店选址产品的海量数据及自身业务数据，在海量社区门店中筛选高潜门店。 ●门店筛选精度：从合肥16000多家社区门店中，精准筛选出900家高潜门店。●市场覆盖扩大：在筛选出的高潜门店中，发现其中300家为中顺洁柔此前未覆盖的新门店，有效指引了渠道拓展方向。 腾讯智慧零售提供可复制的全域经营模式腾讯智慧零售的解决方案为中顺洁柔带来了关键能力：腾讯DRTM门店选址产品提供海量数据支持，实现高潜门店的精准定位；决策式AI能力将头部经验沉淀为可规模化应用的策略“智能大脑

中顺洁柔区域市场数字化增长实践：腾讯智慧零售合作全拆解

直面行业增量瓶颈：三大核心痛点●行业背景：2023年，78家快消品上市公司中26家营收下滑、29家净利润下滑，占比超三成；增量时代终结，全域数字化（全渠道+全链路）成增长破局关键。 ●中顺洁柔具体挑战：经销商能力参差：传统经销商仅负责分销覆盖，动销依赖品牌自身团队，能力差距显著；○门店管理低效：16000+社区门店分散且层级复杂，决策层无法精准评估区域潜力、覆盖率及投入产出；○消费需求多元化 全域数字化破局：腾讯智慧零售合作落地技术工具矩阵表格解决方案核心作用腾讯DRTM门店选址工具基于海量数据+企业自定义指标，从16000家门店中精准筛选900家高潜门店，并识别300家未覆盖点位腾讯CDP ——杨森林，中顺洁柔CIO量化增长：区域试点验证数字化效能●精准拓店：在合肥16000+社区门店中，精准识别300家未覆盖的高潜门店；●业绩跃升：合肥试点3个月，挖掘100家高潜门店并实现区域生意76%

腾讯云携手行业专家走进中顺洁柔，共探渠道数字化与AI创新未来

11 月 1 日，由腾讯云 TVP 与中顺洁柔联合主办的「渠道数字化与 AI 创新，驱动商业生态重塑——腾讯云 TVP 走进中顺洁柔」活动成功举办。 在活动最后，与会者实地参观中顺洁柔的数字化建设现状。通过主题演讲、交流互动、实地考察等多种形式，本次活动为与会者提供全面而深入的数字化转型视角与洞察。 开场致辞 中顺洁柔副总裁兼 CFO 高波 在开场致辞中，谈及零售业面临的市场收缩、价格竞争加剧和行业内卷等问题，中顺洁柔副总裁兼 CFO 高波提出三点建议：首先，我们需认识到企业数字化转型已成常态，未来要向数字化 破局六大挑战 洁柔的数智化之路 中顺洁柔 CIO 杨森林 中顺洁柔 CIO 杨森林在《洁柔的数智化之路》的演讲中，阐述当前零售业面临的巨大挑战：如竞争对手的变化、消费者行为的变化、供应链管理的挑战、 结语 本次「渠道数字化与 AI 创新，驱动商业生态重塑——腾讯云 TVP 走进中顺洁柔」活动，为不同领域的专家、开发者提供面对面交流学习的平台，共同探讨零售业渠道数字化与 AI 创新之路。

决策AI重构零售人货场：中顺洁柔全渠道业绩跃升与供应链降本实战

中顺洁柔在全渠道业务扩张与供应链精细化运营中，遭遇了具体的业务管理极点： 终端门店管理失真： 当门店数量从10家扩张至 10,000家 时，依赖人工管理“人、货、场”匹配的传统模式失效，面临门店选址难、 部署基于“博弈论+神经网络+贝叶斯”的决策AI引擎 为实现业务规模化增长，中顺洁柔跨越基础工具层，从“全局视野”重构业务架构，引入决策AI技术，构建了深度融合业务场景的算法模型： 构建人货场营销算法模型 驱动核心区域营收高倍增长与物流履约降本 通过决策AI引擎的深度介入，中顺洁柔在终端零售与后端供应链均实现了可量化的业务价值增量： 核心试点区域销售额大幅攀升： 在智慧零售合肥试点项目中，业务达成率逐月突破 —— 杨森林，中顺洁柔 CIO 依托底层数字底座支撑复杂算法模型落地 决策型AI决定了未来消费行业的生意走向，其核心竞争力在于复杂算法模型的构建、数据清洗与实时分析能力。 (数据及案例来源：2024腾讯全球数字生态大会 - 中顺洁柔CIO杨森林《决策AI如何助实体企业破局》主题分享)

决策型AI赋能实体零售：中顺洁柔实现营销增长84%与物流成本下降5%

IDC调查进一步指出，尽管全球1000强企业中的 67% 和中国1000强企业中的 50% 将数字化作为战略核心，但传统企业的失败率仍徘徊在 70% 至 80% 之间。 中顺洁柔 CIO 杨森林指出，企业在推进数字化时通常面临五重关卡： 盲目崇拜咨询公司，缺乏自主判断。 将数字化视为短期项目而非长期战略。 业务与技术脱离，误认为数字化仅是IT部门的职责。 部署决策型AI与数智化模型 针对零售行业“人、货、场”的复杂匹配难题，中顺洁柔采用了基于决策AI（博弈论+神经网络+贝叶斯）的技术架构。 量化业务指标与实战成效 通过算法模型的应用，中顺洁柔在营销增长与成本控制方面取得了具体的量化结果： 营销增长： 在合肥试点区域，2024年8月份销售额同比增长率达到 84%（参考5月份增长率 68%，6 —— 杨森林，中顺洁柔 CIO 构建持续竞争优势的核心逻辑 为何选择腾讯及该数字化路径？

决策AI驱动实体零售人货场精准匹配，实现业绩量利齐升

中顺洁柔CIO杨森林指出，失败主因包括将转型视为IT部门职责、业务与技术脱离、追求短期效应等战略误区。 构建“系统-流程-人”三位一体数字化基础 数字化转型成功关键在于系统、流程与人的有机结合。 —— 杨森林，中顺洁柔 CIO 腾讯技术支撑复杂算法模型落地应用 腾讯提供决策AI所需的复杂算法模型构建能力，涵盖战略沙盘、费用投流、实时营销决策等核心场景。 资料来源：麦肯锡分析报告、IDC调查数据、中顺洁柔实战案例

腾讯云联合多行业头部企业落地AI与数字化解决方案，驱动业务指标增长

零售渠道拓展： 中顺洁柔面临多层级组织与冗长渠道链路的挑战，无法直接洞察指定区域的潜力门店与投入产出比，导致新售点评估与开发缺乏数据支撑。 第二章：实施AI中台与云原生技术融合方案 针对上述痛点，腾讯云通过私有化部署、大数据融通及云原生架构提供针对性解法： 构建城市级AI监测中台： 为宝安区私有部署AI中台，利用算法模型自动生成内涝告警，并将确认后的信息推送至职能部门 数据驱动的售点开发模型： 融合腾讯海量大数据与企业售点信息，为中顺洁柔构建“合肥市高潜空白售点推荐模型”，结合售点360度客群标签升级推荐算法。 零售区域增长： 中顺洁柔在合肥地区筛选100家高潜门店试点三个月，实现区域生意76%的大幅提升。 “在为期数月的试运行中，该系统累计应对内涝事件529起，AI智能识别内涝点的准确率高达83.5%，相较传统人工巡检模式，其有效强化了基层防汛排涝的处置时效与精准度。”

android view 中各函数的执行顺数

顺丰科技面试

抽象类中可以有普通成员变量，接口中没有普通成员变量，它的变量只能是公共的静态的常量 一个类可以实现多个接口，但是只能继承一个父类，这个父类可以是抽象类。 抽象类中可以作方法声明，也可以做方法实现。 InnoDB页的大小默认是16KB： 假设一条记录大小为1KB，则一个数据页中可以存16条数据（忽略页中的其他数据结构） 假设主键为int，又指针大小为6B，则一个索引页中可以存储16KB/(4B+6B 因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之一，而Redis是 内存中操作数据，不涉及IO，因此使用了跳表； 创建索引需要注意些什么？ 这道题，也可以用在问你会哪些SQL优化的时候。 每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。 虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定，因此具体的虚拟机可以自由实现它。 为什么需要Survivor区?

腾讯地图数字底座：产品定位、核心能力与行业应用概览

案例四：中顺洁柔（零售） 背景：中顺洁柔面临渠道数据获取难、缺少以消费者为中心的评估模型来指导新售点开发的问题。

跟随腾讯云TVP走进泸州老窖的探香寻智之旅

当从错觉中回神，忽然发现那些串接起过去和现在的，唯一不变的不就是数据吗？原料是数据，工艺是数据，参数是数据，物流和营销也还是数据。 所以产业的现代化智能化一定是要将企业实实在在的数据充分用起来，才能打造其在行业中独特的品牌和价值主张。 在探讨产业AI发展时，智普AI首席生态官刘江老师分享了《大模型最新进展与产业影响》，中顺洁柔CIO杨森林老师分享了《决策AI助实体企业破局》，老窖数字化发展中心副总经理余秀强老师分享了《泸州老窖AI建设规划及落地探索

Cisplatin顺铂肾损伤模型构建｜Cisplatin顺铂溶解方案｜MCE

Cisplatin (CDDP) 是一种抗肿瘤的化疗剂，它与 DNA 交联引起癌细胞中 DNA 损伤。Cisplatin 可激活铁死亡 (ferroptosis) 并诱导自噬 (autophagy)。 纯度: 99.30%；别名：顺铂; cis-Platinum; CDDP; cis-Diaminodichloroplatinum。 氧化应激是顺铂诱导的 AKI 损伤的主要机制。 (3) 顺铂可以溶解在无菌盐水中来制备注射工作液，注意避光。 细胞实验溶解度：DMF 中的溶解度 : 10 mg/mL (33.33 mM）；H2O 中的溶解度 : 1 mg/mL (3.33 mM)。

DNSPod十问顺丰科技唐恺：为什么顺丰快递那么快？

唐恺/TK，顺丰科技CMO。 1 吴洪声：顺丰在快递物流领域已经处于头部地位，顺丰科技则致力于做科技赋能，还创造性地提出了LaaS（物流即服务）。 有人猜测，顺丰科技做科技赋能，深层原因是因为顺丰的快递业务增长乏力，需要走出第二曲线，你认同这个说法吗？ 在某些应用场景里，我们把能力放在前端的SaaS产品中；如果这个行业没有成熟的SaaS，我们自己来提供；我们还会提供核心能力的SaaS版本，例如OTWB（OMS订单管理系统，TMS调度管理系统，WMS仓储管理系统 你看好无人驾驶在物流中的应用吗？ 唐恺：目前来说，无人驾驶其实在未来5年之内都很难产生能够实际落地的应用，但是我们肯定会持续关注这个方向，现在也在跟很多头部企业一起研究观望。

顺丰科技：在变局中寻找物流供应链“最优解”

而这些，正是顺丰自身从信息化、数字化到如今智能化几次关键转型中，总结的切身经验。 本期 InfoQ《超级连麦. 数智大脑》，由顺丰科技大数据总监林国强，对话极客邦科技创始人兼 CEO 霍太稳（Kevin），和 InfoQ 极客传媒数字化主编高玉娴，一起探讨顺丰是如何在变幻莫测的市场环境中，寻找物流供应链“最优解” 举例来说，顺丰业务运营中主要的成本有两方面，一是人的成本，二是车的成本。 3 挖掘数据价值，技术工具不能解决一切问题 问：您怎么看数据治理在顺丰数字化转型中的价值？ 林国强：数据治理在顺丰是非常核心的项目，具体来说，数据治理包括了几个方面。 在所需的各个因素中，工具往往是最不重要的，更重要的反而是围绕数据的制度和组织。

FreeSwitch:群振、顺振研究

在呼叫中心系统中，有二类特殊的应用场景，即所谓的“群振”（也叫“共振”或“同振”）以及“顺振”。 群振的业务场景： 当客人电话进线时，希望呼叫中心的所有客服都能响应（即：假设呼叫中心有5个客服在接线，客人来电时，这5个客服的电话一起响），任何1个客服都可以接听（注：该客服接起来后，其它客服的分机就不再响了） 顺振的业务场景 仍然继续振铃 1000接听，1001的来电振铃将自动消失 1000接起来，然后FS_Cli再发1次 originate user/1000,user/1001 &echo 这时候，1000话机已在通话中， 优先弹出来电提醒的将是1001（即：FS内部应该有号码平均轮训的机制，保证每个号码都有机会雨露均沾，不知道这个特征是否与FS的版本有关，非1.10.11版本建议大家以实际验证结果为准） 如果1000正常接听，持续通话中， FS_Cli再发1次 originate user/1000,user/1001 &echo，由于1000占线通话中，将会弹出1001的来电提醒 第2种测试结果，1000振铃超时后，无法继续呼叫1001

顺丰科技数据治理实践

导读：本文介绍顺丰科技在数据治理方面的实践。分享分为两个部分，第一部分总体介绍顺丰科技在整个数据治理过程中的心路历程：我们做了哪些工作，在数据治理各个领域，分别做了什么事情。 第二部分分享数据治理中关键的主数据管理在顺丰科技的实践和落地情况。如下： 1. 顺丰数据治理总体介绍 体系建设演进路线 顺丰数据治理框架 数据治理各领域能力介绍 2. 02 顺丰数据治理整体框架 顺丰数据治理的整体框架中，最顶层的设计战略主要是政策规范。 首先从实际的解决数据应用过程中的数据质量问题入手，然后去看它具体属于数据治理领域当中的哪些问题，识别其属于数据标准的问题、或者是元数据、数据服务，亦或主数据管理的问题。 像合同数据，我们有销售类合同、非销售类合同、成本类的合同、销售类的合同等，合同分散在不同的系统中，它在主数据管理平台上，首先进行统一标准的整合和标准的 Mapping，然后再提供给下游的系统使用。

腾讯云 AI 驱动业务的量化增长：九大行业实践路径

构建可量化的智能解决方案 腾讯云针对行业核心痛点，提供基于 AI 中台、数智人、云原生架构的定制化方案，实现数据处理、用户交互、运营效率的闭环优化。 关键业务指标实现突破性增长 中顺洁柔：通过腾讯地图渠道数字化与决策式 AI 算法，在合肥 100 家试点门店实现 区域生意提升 76%（来源：自云效账本）。 深圳宝安区：AI 中台监测 165 个易涝点，内涝识别准确率 83.5%，累计处理事件 529 起（来源：实践者说）。

顺丰、菜鸟“较劲”末端物流

而近期，随着电商巨头们“双11”大促战略的陆续发布，快递物流行业又将迎来旺季，这一行业的玩家们也纷纷摩拳擦掌，企图在这场“双11”大战中突出重围。 而对“送货上门”服务的加码，能在强化既有的服务水平的同时，延伸出更细化的产品结构和更丰富的物流场景，透过这一差异化服务，无形中能够更进一步地拉开企业与竞争对手在高端件业务上的差距，不仅能提升品牌溢价能力 顺丰“精益求精”其实，上门派件一直都是顺丰的特色服务，也可以说是其多年以来所构建的竞争壁垒。 而就在前不久，顺丰又对自己提出了更高的要求：顺丰宣布从9月5日开始，在全国50个主要大中城市推出“派件不上门，顺丰必赔付”的承诺。 如今越来越多的快递企业都不再固守单一的商业模式，因此除顺丰和菜鸟外，中通标快、圆通圆准达、韵达智橙网，还有抖音等都纷纷推出各自的高端产品，以突出自身时效优先、送货上门、专属客服等服务标签。