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title: "一家烈酒集团如何用 AI 告诉每位销售代表本周该去哪里，从而提升营收"
metaTitle: "为烈酒集团打造 AI 销售推荐，覆盖 11 个市场"
who: "全球葡萄酒与烈酒集团"
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industry: "葡萄酒与烈酒，大型企业"
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metric: "已部署 11 个市场"
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  value: "11"
  label: "个市场已部署"
teaser: "我们把一家烈酒集团的 AI 推荐交到其销售代表手中：11 个市场，50 多个应用，每个市场的部署只需两到三个月。"
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  alt: "朋友们围坐桌旁分享威士忌"
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    label: "个市场已部署"
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    label: "个月部署一个市场"
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在一个国家做销售，就要了解那里的终端网点，而它们从不停歇：酒吧和商店每天都在开张和关门。销售代表这周该去拜访哪些网点？在那里该卖什么？

一家全球葡萄酒与烈酒集团的答案是一套算法：为每位销售代表推荐去哪里、卖什么，并按优先级列出目标和任务。借助我们的应用，各市场的业务规划人员制定策略，销售代表则根据手机、平板或电脑上的推荐来执行。

## in-place

烈酒集团很少直接卖给酒吧或商店。它卖给经销商和批发商，再由他们卖给终端网点。所以，它看不到的部分只能购买：向数据供应商购买区域数据，向经销商购买销售数据。

数据已经有了，算法很快也有了。但没有任何东西把它交到销售代表手中，也没有任何办法让集团把一项策略落实到某个区域：比如推出一款新产品，并设定它应当率先在哪些地方销售的目标。

## objectives

1. 快速部署新市场，再根据每个市场的反馈改进推荐和使用体验。
2. 让业务规划人员把业务策略落实到自己的区域。
3. 支持销售代表实现目标，让他们以尽可能好的体验使用推荐。
4. 更早拿到每个市场的成果。

## did

**融入项目的团队。** 我们每天与数据科学家、数据工程师、数据分析师、顾问和业务团队并肩工作。我们带领一支分布在法国和美国的团队负责这些应用，还为其中许多人提供了平台培训。

**控制塔。** 面向每个市场的业务规划人员：决定主推哪些产品、设定怎样的周目标和月目标、需要多少网点铺货、哪些连锁渠道排除在外；然后运行一次算法，比较结果，把其中一个版本发布到一线。

**一线应用。** 面向销售代表：要拜访的网点、每个网点该卖什么、目标，以及已完成的工作。

**每个市场专属。** 各市场的数据、成熟度以及销售代表使用的设备（手机、平板或台式电脑）各不相同。因此每个市场都有自己的应用，迄今已超过 50 个，并建立在共享模块之上，让下一个市场从上一个市场的基础上起步。

## result

如今，每个市场的规划人员都能把自己的策略变成一次算法运行，并下发到一线。我们两到三个月就能部署一个市场，项目也能更早拿到每个市场的成果：销售代表执行了 85% 的 AI 推荐，销售额视市场不同提升了 1.5% 到 4.5%。

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