在连锁品牌的经营体系中，看得到数据不等于看得清问题。

总部每日接收的报表数量庞大，但多数无法直接支撑决策，尤其在三个核心管理盲区上始终难以突破：

1. 巡店任务的推进节奏是否合理？当前的风险点与执行卡点究竟在何处？

2. 门店得分高低的差异源头是什么？该如何据此实现分层管理？

3. 门店违规项的发生频次、持续时长，是否存在规律？怎样才能做到科学治理？

如今，InfiSight 智睿视界全新推出「巡检洞察」模块，通过 3 大核心巡店数据看板打通总部与门店间的信息壁垒，推动AI巡店管理从被动接收报告转向主动洞察问题，帮助管理者点亮管理盲区。

📈新看板 01：巡店任务概况——实时全局管控巡店进度

以往总部了解巡店进度，多依赖人工汇报或周期性报表。

门店越多、链路越长，信息就越滞后。当总部发现异常时，往往已经错过最佳处理时机。

InfiSight 智睿视界全新「巡店任务概况」看板，将总部视角下众多巡店任务执行进度与任务类型自动汇总呈现：

· 自动汇总任务规模、类型及覆盖范围，确保巡检无遗漏；

· 支持分区域监测任务推进情况，精准识别进度瓶颈与风险节点；

· 重点聚焦逾期任务，细分类型及完成情况，并支持点对点督促执行。

这些数据让总部能够动态监测巡店的推进节奏，从任务量的扩张收缩，到执行效率的阶段性变化，都能清晰可见。 从等待报表，到即时洞察——总部第一次能“看见行动本身”，让执行真正被管理。

📈新看板 02：店铺得分概况——让差异化管理有据可依

过去总部只能看到一连串门店得分数据，却难以看清分数背后的逻辑。分数高低只能说明结果不同，却无法回答为什么不同。

InfiSight 智睿视界全新「店铺得分概况」看板，让分数从静态指标转化为动态洞察，助力总部科学识别门店差异：

· 掌握店铺巡检整体质量水平，呈现店铺质量分层结构，为运营策略调整提供依据；

· 基于门店排名及其得分详情，识别 “优秀标杆店” 和 “不合格待改进店”，帮助管理者针对性开展奖惩、帮扶；

· 定位具体问题环节，量化问题严重程度，为资源投入（如培训、督导）提供量化依据。

有了这一看板，总部可以由“谁得分高”，追溯至“为什么高”“差距在哪”“该怎么优化”等核心命题。

因此，店铺得分不仅是结果，更是优化资源配置与精细化运营策略的科学参照。

📈新看板 03： AI 点检概况——让问题治理更精细

AI 巡店早已成为识别违规的标配，但在过去，这些数据多停留在事件清单层面——知道哪家出问题，却无法了解问题严重程度的差异。

InfiSight 智睿视界全新「AI 点检概况」看板，很大程度丰富了对 AI 异常事件的监测与统计维度：

· 汇总展示 AI 视觉算法部署及 AI 事件发生情况，一屏了解 AI 自动化治理概况；

· 自动统计各类违规事件的发生频次与持续时间，帮助管理者量化问题严重程度；

这意味着，总部能判断同一个问题在不同店铺中的严重程度差异，也能判断是否有问题会高频发生在众多店铺，并据此调整管理重点与督导策略。

🚀上述数据看板均支持 Rimo 智能生成效率诊断报告：

1. 对所选时间周期、所覆盖店铺的整体巡店表现进行总结评价；

2. 以时间维度对关键指标及表现进行趋势分析，生成情况说明；

3. 对比往期数据生成未来运营管理优化建议。

从数据到洞察，让总部-门店巡店协作更高能！

3 大看板相辅相成，它们共同构建起一个“动态、可回溯、可多维对比”的门店督查管理体系，帮助总部在复杂的多店运营中，真正做到看得清楚管得明白。