分析当前零售业的运营数据，一个明显趋势正在浮现：门店数量和销售额的增长，不再单纯依赖扩张，而是越来越受制于内部流程的精细度。一家拥有百余家门店的连锁品牌，每天要处理数万条销售记录、上千条客户咨询、数百个补货申请和供应商协调事项。信息量庞大且碎片化，导致决策延迟、库存错配、促销响应滞后等问题频发。传统管理系统在面对动态市场时，往往显得反应迟缓。万达宝LAIDFU（来福）系统正被一些区域性零售企业用于打通“数据感知”与“行动响应”之间的断层。
与常见的标准化软件不同，LAIDFU的切入点是“理解能力”。零售场景中大量信息是非结构化的：顾客在社群里的评价、客服对话中的情绪倾向、门店陈列调整后的反馈、竞品促销活动的描述。这些内容无法通过传统ERP系统直接处理。LAIDFU支持接入多种大语言模型，并兼容不同向量模型，使其具备对文本、语音和行为数据的语义解析能力。系统能自动识别“这款饮料太甜了”是负面反馈，“周末带孩子来买面包很方便”是正面体验，并将这些信息归类、打标，形成可分析的消费者洞察。
某中型母婴连锁品牌在接入LAIDFU后，将其客服录音、线上评价和会员问卷反馈导入系统。过去，这些数据由人工抽样分析，每月出一份报告。现在，系统每天自动输出热点话题摘要，比如“纸尿裤尺码偏小”“辅食区灯光太暗”等具体问题，直接推送给商品、陈列和门店管理负责人。基于这些实时反馈，企业调整了两款畅销品的推荐话术，并优化了三类商品的陈列位置，两周内相关品类的连带购买率提升了12%。
在库存与供应链协同方面，LAIDFU不只看销售数字，还结合天气变化、区域活动、社交媒体热度等外部信号进行综合判断。例如，系统监测到某城市即将举办亲子马拉松，且相关话题在本地社群中热度上升，便自动建议临近门店增加儿童零食和饮用水的备货量，并提示采购部门提前与供应商确认供货周期。这种基于多源信息的动态预测，减少了“卖断货”和“压库存”的两难局面。
LAIDFU的灵活性还体现在技术适配层面。企业可根据自身需求选择适合的大语言模型，无论是追求响应速度还是长文本理解深度，都能找到匹配方案。同时，多种向量模型的支持，使得商品推荐、客户分群、语义搜索等功能的准确度进一步提升。例如，顾客在小程序中搜索“适合新生儿的温和洗护”，系统能准确匹配到相关产品，而非简单依赖关键词匹配。
这些变化并未改变员工的工作方式，而是让他们的决策有了更及时、更全面的信息支撑。店长不再仅凭经验订货，营销人员能快速捕捉到消费者真实诉求，总部也能更精准地制定区域策略。AI在这里不是炫技的工具，而是嵌入日常运营的“感知神经”，让企业对市场变化的反应从“被动应对”转向“主动预判”。
零售的本质是与人打交道，而AI的价值，在于帮人看得更清、想得更深、动得更快。LAIDFU所做的，是让智能体真正理解零售场景的复杂性，并在关键节点提供可操作的建议。当系统开始“听懂”顾客的声音、“看懂”销售的节奏，零售企业的反应速度和决策质量，也随之发生实质性的变化。