自动售货机运营，核心不应该是人为干预去运作，而是利用系统自动化运作让自动售货机真正的自动化起来，利用大数据+智能对运营进行优化。

自动售货机运营，核心的几个指标：

1）设备日均客户指标，访客量越大怎么点位的流量价值越高

2）设备日均订单数指标，订单数越高说明与消费需求约匹配，越受周边人群欢迎

3）点位盈利指标，不盈利的点位都是扯谈

要实现以上指标，我们需要通过以下手段去完成。如：

1）保证每台自动售货机持续有货卖，持续供给。

2）根据消费需求调整商品结构，保证商品有效流动。

3）合理安排各个点位补货路线，降低补货成本，增加补货效率。

4）引流促销，保证客流量与订单量。

持续供给与降低补货成本是相互约束的，补货不能经常去，去多了补货成本就高了，如果去少了就会缺货，这个是跟时间、距离、销售情况三个因素进行分析的工作。

商品结构与补货效率是成反比的，结构越复杂补货效率就越慢。但是结构越单一可导致用户不消费，越复杂用户可选择性越多，用户购买的机率就越高。所以在此需要分析，有所权衡。另外，商品结构还与季节、周期性相关，同一个商品热销了1个月未必下个月就是热销，因为大家都会吃腻的或者受网络的影响会随之改变；大冷天也不会去买冰冻的水……；

促销理论上可以增加销量，但是促销过多导致盈利下降、销量的提升导致补货增加，继而补货成本增加；引流理论上可以增加销量与访客，但是同样会消耗成本导致降低盈利能力。所以这个环节要做好的就是ROI 。

综合以上，运营的几个参数：补货效率、商品结构、促销、引流、库存比，是自动化运营的核心计算参数。

目前市场上自动售货机几个的不同运营方式：

1）固定商品结构同步所有点位、半年甚至更久一迭代更换商品结构。粗暴简单快捷，一个运营人员开个小面包可以玩转所有点位。

2）精细化运营，每个点位进行分析，差异化商品结构，运营复杂但是深得用户喜欢。问题是补货慢、商品复杂备货量大，一个运营人员补一点点位的货头都晕乎。

3）两者结合，部分货道是固定商品结构，部分货道精细化运营。

现实情况下，还是1）与3）实操性高。 用2）来运作的暂时不多，如果没有自动化与智能化的系统支撑简直就是找死。方式1与方式2最直接的区别就是商品结构的差异，到底一个自动售货机需要多复杂的商品结构？回归自动售货机的使用场景：自动售货机不是一个商店，不能应有尽有；你去售货机购物不会是冲动性消费，不会是因为有了一台机器在你附近就会触发你必须去买点什么，而是因为你需要一些东西正好附近有一个机器，你可以方便地购买。或者是你知道附近有一台机器，你渴了想去机器买点喝的，至于喝什么你不会很care具体某款产品，反而care的是距离。所以商品结构要简单，但不能单一。

实战了这么多，我总结一下自动化运营解决方案。

基础建设（系统）

1）建立标签特性与商品的关系模型，通过系统匹配每个标签对应的商品结构与排名。如：点位具备的属性是：员工宿舍、夜场员工，则员工宿舍与夜场员工2个属性都会对应不同的商品top10，进行匹配计算后可以给出推荐的top10.

2）建立商品结构自动升级模型，通过每次迭代补货计算滞销商品，使用1）的推荐算法更换商品，直至机器所有商品销售速率达标。

3）建立补货效益分析模型，根据地理位置、库存率、销售速度进行计算，得出补货路径。

4）动态促销模型，根据滞销商品、时间、消费高低峰值时间等因素进行动态进行调价；

自动化流程

1）运营人员设置点位（属性、位置等）

2）根据推荐算法得出首批配货商品清单。

3）迭代2次补货商品结构修正并自动生成补货清单，人工干预第三次商品结构是否销售速率达标，不达标继续进行迭代或者终止投放。

4）系统自动生成每日配货路线与商品清单。

5）运营人员打包装车去点位补货。

运营工作

1）根据系统给定的商品结构优化建议，对商品供应链进行整合。

2）解决系统无法迭代出最优化的点位商品结构。

3）点位补货、日常维护。

4）根据商品结构与点位场景进行局部或者整体引流。

自动售货机/无人自助售货机，应该就用无人、系统化的思维去解决运营问题，如果你是这个行业的产品经理你应该更多的考虑场景、需求以及自动化运营的思维去做好这个产品。

目前很多自动售货机的管理后台/运营支撑平台都是厂家设计的，没有任何产品设计，都是一堆技术工程师拍脑袋设计出来的产品，用起来虽然不是太多问题，就是感觉太不顺畅；

如果你是运营人员，你应该规划你的运营团队往这个方向发展，更集中在个别点位而非每个点位进行人为地精细化运营。

我们以前尝试过每个点位都视图满足客户需求，商品结构复杂不说，供应链做得也累，然后实际上只是为了小部分用户，这样运营的效率非常低。运营自动售货机最主要的是效率，补货如何做到快恨准才是致胜关键；