在过去的2020上半年，市场整体经历着疫情的考验，工厂停摆、市场封停，这迫使更多的消费品企业寻找更高效的发展模式，也为整个行业打开了更多蕴藏的可能。

随着钉钉和企业微信引爆了企业级服务市场，国内SaaS的发展，自2015年以来迸发出“第二春”的燎原之势。

作为行业风向标，勤策（原外勤365）早就深耕于AI研究之中。此前，品牌商的铺货数据，需要业务员手工上报，由于订单掌控在经销商手中，加上SKU数量过多，终端门店分布广泛，庞杂纷乱；而品牌商对数据的需求不光止于此，管理者更需要与竞品厂家作对比，SKU数量、铺市情况、摆放位置...数据获取不仅困难，同时难辨真伪。

直到AI技术的出现，以神经网络算法对消费品行业的目标物体进行检测，能够精确地检测出一张照片中所摆放的货物，并将数据分类，如：排面数、品种数、货架层数、地推、割箱、POSM、冰箱、价签......至此，消费品行业的信息才有了实现爆炸式增长的可能。

自2008年以来，电子商务对实体店的冲击越来越大，声称要颠覆快消品、取缔经销商的声音也越来越多，但电商在社会总零售额占比最多也不过维持在20%左右，始终难以逾越这条界限，反而阿里、京东从线上转到了线下。

如果把线上和线下做一个对比，会发现线下的流量成本更加便宜，维持在1/20左右。但是线下流量极其分散，想要聚拢形成规模优势，管理难度大了不止10倍。

7月17日，国家统计局发布报告，上半年，社会消费品零售总额172256亿元，反映出消费需求非常旺盛，其中79.3%来自于线下消费。

在中国，光小店就有600万，各式的消费品门店分散成上千万家。这就要求以信息为中心，构筑产品、流量、转化的经营法则，建立深度分销。

把不同的经销商、不同的门店、不同的SKU管理好，明确每个经销商适宜什么样的品类、每个门店适合销什么样的货物，就能点对点地将分散的流量集约，转化成产品的销售。