该博客解决了各种规模的餐饮服务分销商进入人工智能世界并​​使用他们的数据来改进他们如何定价产品、了解客户的购买行为和利用他们的销售人员的需求。这些能力对于他们在一个大型企业已经在迅速采用数据驱动解决方案的行业中竞争是必要的。餐饮服务分销行业明显受到大流行的影响，其客户也是如此。我们知道人工智能可以帮助其恢复和前进。
餐饮服务分销商 (FSD) 在批发分销领域有些独特，因为他们的许多产品保质期短、温度要求高和运输限制，使他们的日常业务运营复杂化。所有这些复杂的层次使得 FSD 很难灵活应对市场的快速变化。


例如，Broadline 食品分销商销售数千种产品，并为非常多样化的客户组合提供服务。他们有能力提供餐厅、学校、医院或其他机构可能使用的大多数种类的食物——从新鲜农产品到加工产品。客户和产品的结合创造了一个非常复杂的业务，具有一些固定成本和一些高度可变的成本。

定价被认为是 FSD 可用于增加销售额和保持利润的最容易获得和最强大的工具之一。像许多企业一样，他们设定了必须满足的利润率才能继续经营。然而，无论上游发生什么，最终的结果都是保持这些利润。但对于 FSD 而言，定价挑战很复杂。为了确定每种产品的价格，他们必须不断计算其可变成本。必须每天对每个产品或至少每个产品类别执行此操作，以避免定价过低（失去利润）或定价过高（失去销售）。

尽管最大的 FSD 对 AI 驱动的解决方案进行了投资，但其他人仍然有些犹豫是否加入。我们观察到，大多数 FSD 继续依赖定价矩阵方法，其中计算复杂、耗时且涉及很多猜测。这些计算基于市场竞争力、产品类型（例如，易腐食品与非易腐食品）、上岸成本和其他因素。例如，在一个中型分销商中，可能有 25 到 30 种不同的产品类别和数百个单独的产品矩阵需要不断更新，以及在保持利润率的情况下需要考虑数千个潜在的价格差异。

更复杂的是，每个客户都是不同的，由已知和未知的力量驱动的不同购买行为。然而，人工智能有能力深入研究销售数据，以完善 FSD 对客户购买行为的理解。人工智能通过分析可见和不可见的相关性和依赖关系、模式和异常情况而发现的数据中隐藏着大量的“智能”。人工智能模型可以检测购买模式的变化并调整定价，以最大限度地提高在新情况下以给定价格销售的可能性。

大量 SKU、客户偏好和业务规则的复杂性转化为大量数据——通常从未使用过。借助人工智能驱动的定价解决方案，可以在几秒钟内分析数百万个数据点，以提供优化的定价建议。AI 模型还可以考虑来自外部来源的影响客户购买行为的数据点，例如季节和当地天气和事件等因素。

FSD 利用自己的数据和 AI 的力量带来的好处是巨大的：AI 模型为工作流程提供速度（通过自动化）、准确性（通过持续学习）和连续性（最小中断），因为它们可以在异地执行在云中并通过 API 部署在您的基础架构中。此外，如果做得好，人工智能驱动的定价解决方案可以将典型的 SaaS 解决方案的 ROI 时间范围从几年缩短到几个月。

Analytics2Go 为食品配送行业配置了价格优化解决方案，价格实惠且易于实施。Price-Right AI 已经在批发分销和在线零售环境中进行了测试，允许 FSD 每天优化价格，在几周到几个月而不是几年内将销售额提高 3%，毛利率提高 5%。   

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