成都翎语品牌管理有限公司是一家专注于女性内衣及服装销售的连锁品牌，在四川省内拥有22家线下门店。品牌定位精准，目标客群清晰，对门店运营的标准化和智能化管理有着极高的前瞻意识。 当前，翎语内衣正从传统管理模式向数字化、AI驱动的智慧门店转型。

痛点

员工纪律监管难

离岗、玩手机等行为难以实时发现

关键业务场景无法量化

“交衣检测”无法形成统计报表

总部对门店”失明”

信息传递衰减，执行情况无法保障

特殊管理盲区

员工”打掩护”导致全店空岗难发现

解决方案

监控汇聚

总部实时查看各门店任意角落

数据报表化

自动生成交衣检测统计报表

AI视觉算法

7×24小时自动纠察违规行为

算法迭代

计划增加"员工数量识别"功能

效果

老板可通过PC端或手机端一键直达门店现场，发现空岗立即提醒

可按日、周、月展示每个门店的交衣事件发生次数、时间分布

全天候自动监测玩手机、离岗等行为，识别并记录大量异常事件

确保在任何情况下都能准确监控在岗人数，解决管理盲区

01 内衣零售的”隐秘战场”，服务细节决定成交率

内衣零售是一个特殊的消费场景。顾客进店后，往往需要专业的导购建议、私密的试衣空间、及时的尺码调整——这些服务细节直接影响顾客的购买决策和品牌忠诚度。

翎语内衣深谙此道。作为成都本土的内衣连锁品牌，翎语在四川省内拥有22家线下门店，凭借精准的定位和清晰的目标客群，在区域内建立了良好的口碑。

然而，内衣零售的服务体验高度依赖现场执行。员工是否在岗、是否及时接待顾客、是否主动推荐产品、试衣间是否整洁——这些细节难以通过传统的管理手段有效监控。当门店数量开始增长，如何确保每一家店都能提供一致的服务体验，成为摆在管理层面前的核心命题。

02 22家门店的”人货场”管理难题

翎语内衣总部运营团队总结了规模化扩张中的三大核心痛点：

痛点一：员工纪律监管难，小动作影响大体验

员工离岗、玩手机等行为难以实时发现。尤其是在顾客进店高峰期，员工短暂离岗可能导致顾客无人接待，直接流失商机。更有甚者，部分门店存在”打掩护”现象——当一名员工离岗时，其他同事会帮忙遮掩，传统的抽查方式完全无法发现此类问题，导致管理形同虚设。

痛点二：关键业务场景无法量化，管理无据可依

例如”交衣检测”（收银台人员聚集≥2人），现有系统只能在视频时间轴上标记，无法形成统计报表。管理层无法得知每天发生了多少次交衣事件，也无法分析哪些时间段、哪些门店是高发区，更无法将此类数据与门店销售、顾客满意度关联分析。

痛点三：总部对门店”失明”，信息传递衰减

总部对于22家门店的真实运营状况缺乏有效的实时监控手段。总部制定的运营规范、新品话术等指令，传递到一线门店后，执行情况无法保障，难以形成管理闭环。

03 从”凭感觉”到”靠数据”的管理升级

面对上述挑战，翎语内衣以已签约的两家门店为起点，开始部署并验证”监控汇聚+AI视觉算法+数据报表”的解决方案。

第一步：监控汇聚，让总部拥有”千里眼”

智睿视界协助客户完成了试点门店的摄像头部署与系统接入。现在，翎语内衣的老板钟总可以通过PC端或手机端，实时查看任意门店的任意角落。以前需要巡店才能看到的场景，现在一键直达。

实时巡查功能让总部管理人员可以随时抽查门店情况，特别是员工在收银台、货架区等重点区域的在岗状态，发现空岗或玩手机现象可立即通过电话或系统消息提醒店长。事件追溯功能则可以在顾客投诉或员工之间产生纠纷时，直接调取录像，快速还原事实真相，避免各执一词。

在项目初期，部分门店员工对摄像头存在抵触心理。智睿视界与钟总共同制定了沟通话术：强调系统不是”监控”，而是”店长助手”和”防内卷工具”。它能帮助店长科学地管理员工，避免因个别员工偷懒而导致团队士气低落、业绩受损。同时，系统记录的客观数据也能成为员工绩效评定的依据，让管理更公平、更透明。

第二步：AI视觉算法，7×24小时自动纠察违规行为

针对翎语内衣提出的核心痛点，智睿视界为其定制部署了多路AI视觉算法，实现全天候自动监测。自算法上线以来，系统已识别并记录了大量异常事件。例如，通过玩手机检测，总部发现某门店在下午3-4点时段玩手机事件高发，经过分析发现是该时段为交接班空档期，管理松散。通过针对性培训，该行为得到了有效遏制。

针对”全店空岗”的深度需求，客户提出由于部分门店有2-3名员工，经常出现一名员工外出，其余人”打掩护”的情况，导致”全店空岗”算法无法有效识别。针对此，智睿视界已记录下这一特殊需求，并计划在下一阶段迭代算法，增加”员工数量识别”功能，确保在任何情况下都能准确监控在岗人数，真正解决管理盲区。

第三步：构建巡检+数据报表闭环，让管理更精准

除了AI实时监控，客户还希望通过数据报表来量化管理，尤其是”交衣检测”这种需要事后分析的业务场景。

落地方案包括：建立巡检模板，总部统一制定”营业中巡检表”，将AI无法覆盖的检查项（如卫生、陈列、灯光等）纳入其中，形成”AI巡检+人工自检”的双重保障；数据报表化，针对”交衣检测”需求，开发专门的统计报表功能——系统自动按日、周、月生成”交衣检测统计报表”，可以展示每个门店的交衣事件发生次数、发生时间分布，以及与其他客流数据的关联分析，报表支持导出为Excel或PDF格式。

通过报表，钟总可以清晰地看到：哪个门店的收银台聚集现象最频繁，是否与客流高峰重合，是否存在收银效率瓶颈。这些数据为优化排班、提升收银效率、甚至调整门店动线提供了客观依据，实现了从”凭感觉”到”靠数据”的管理升级。

第四步：打通信息传递”最后一公里”

总部通过系统公告功能，高效下发《冬季工装规范》等通知，确保信息100%触达。同时，系统记录了每位员工的学习和考试情况，为员工培训与考核提供了数据支持。