精细化运营有多重要？超盟数据创始人兼CEO李思贤用曾经在几家门店的实践举例：
“北京一些单体门店，根据地理位置、消费群体等维度，更换了100个SKU，销售额用一个月时间涨了30%，这在零售行业里非常夸张。”
这里的单体门店是指我们常见到的夫妻店，因为运营方式较为传统，所以无法理解消费者的消费需求和喜好。超盟数据的目标受众除了夫妻老婆店，还有全国范围的连锁门店，涵盖便利店、社区生鲜、校园超市等，利用数据挖掘和分析帮助门店选择新品。
具体谈到超盟数据在做的事情，李思贤用一个金字塔表格向品途商业评论展示：
最底层是标准商品数据库，里面涵盖所有快消品的信息，包括商品图片、规格、口味、保质期、产地等等。一般来说，线上电商都会自建商品库，而超盟数据要做的是帮助线下零售线上化，在便利店智能化的过程中一定需要这样的数据库。
除了数据采集，超盟还将数据库中的所有数据进行清洗，使其标准化，建立超盟标准数据库。很多便利店具备数据分析的能力，但是没有数据采集和清洗的能力。对于单体门店和连锁便利店，超盟数据都有采集数据的独特方法。
第三部分是BI，即给便利店的选品工具——超盟快选。超盟快选拥有庞大的线上、线下快消品真实数据，结合清晰的门店及用户画像，快速发现消费者真正想要的新品，并将它放到具有强代表性的门店进行试销，试销结束后由超盟出具详尽专业的试销报告。
这也是超盟数据的核心能力，在面向广大商家，尤其是夫妻店的时候，这款工具可以大幅缩短选品时间以及科学性。“以往的选品全部是靠采购部门的经验，未来超盟快选工具有足够的能力可以替代掉一部分采购人员了。”李思贤表示。
即使地理位置相同的两家店，也有可能存在消费群体不一样，商品摆放也会不同。根据超盟之前监测中关村的两个门店，这两家门店仅300米距离，但是一个门店都是白领人群光顾，另外一个门店则是社区居民购买居多。所以两家店的上架商品和摆放应该是完全不一样的。
从选择新品可以延伸到后面的品类管理。超盟数据的打算是从选品切入，实现各个场景的应用，用场景化算法完成品类管理的闭环。
在金字塔的顶端是AI，即超盟推荐。这套AI工具根据门店的特性和标签推荐十款新品，表面上是一套搜索工具，背后则蕴含着强大的计算能力。这项功能将在一个月后正式上线。
在金字塔的四层结构中，越向上，客户的开发能力越弱。AI、BI主要适用于连锁便利店和高校商超，其余两层则是超盟数据的行业壁垒：数据采集和清洗、用户画像的描绘，这也是产品能够立足的基础所在。李思贤告诉品途商业评论，最难的是将数据标准化，本身夫妻店的数据已经很杂乱，标准化之后才能跨区域、跨品类分析，超盟数据用了半年时间专门做了一套机器学习工具，用机器学习方法自动解析标准化数据。
相比正规的连锁便利店，夫妻店在数据方面更让人头疼，不过李思贤非常看好这块市场：夫妻店数据比较多样化，上新速度比连锁店还要快（连锁店走新品流程需要三个月左右时间），因此夫妻店更加灵活、更加贴近消费者，也更加清楚消费者的需求。
实际上，在便利店没有在大陆兴起时，夫妻店几乎是标配。直到现在，巨头高喊着革命夫妻店的时候，小型超市依然有它存在的理由，其中数据的价值更不必多说。当前国内有大约680万家夫妻店，它们急需被改造升级。
超盟数据Pre-A轮投资方山行资本表示，2015年中国零售市场年销售额约30万亿，全国有600万家社区超市，7万多家经销商，7000家快消品品牌商，线下升级已经迫在眉睫。超盟的技术型轻方案能够为零售行业带来全面的商业互联网化变革。
2013年全球前250家零售企业的年销售额总计约$4.4万亿，服务于该行业的全球顶尖市场研究服务的公司Nielson成立于1923年，市值$193亿，而其使用的数据采集方法依然非常依赖人工、统计推断等，显然不适合新形势下占比87%的线下市场。
