【4-智能货架从0到1】
再往下，我们需要将这些缺货信息以品牌商更能理解的方式可视化的展示出来。这是对产品经理数据思维的考察。

在可视化之前，我们需要确定两点：1）元数据。这里的元数据，就是最小颗粒度数据。在智能货架中，就是每个商家每个门店每个货架每个位置在每个时刻的缺货数据。2）业务目标。我们将智能货架在1.0阶段的业务目标定为通过帮助品牌商解决缺货问题，将自己的商业价值做扎实。因此在可视化层面，缺货问题的直观呈现就是我们设计的目标。

确定了这两点，其实剩余的看板设计就是水到渠成了。

最后是补货任务下发，这是系统商业价值的闭环。在这个阶段，智能货架发挥的作用是有限的，它就像一个传感器一样，通过前面四步，定位到缺货现场。但补救措施如何做，还需要依赖其他的系统能力。

首先是任务生成，产品经理需要定义清楚，什么样的缺货信息组合会触发补货。如果少一件商品就补货，那消耗的人力成本是非常大的，如果要到80%的商品缺货了再一次性补货，那损失的销售是非常大的。因此产品经理需要根据历史经营数据定义清楚，任务生成条件。

其次是下发路径。对于数字化程度较高的商家，例如家乐福和沃尔玛，他们可以自研员工管理APP，通过APP将生成的补货任务下发给对应员工。但有些商家的数字化程度比较低，这时候通过微信群通知也不失为一种合理的下发路径。只要满足能够将特定的任务下发给对应的员工即可。

最后是任务核验。任务生成了，也通知了，对应人员完成的效果如何，需要有一个监督机制，否则就容易前功尽弃。个人认为，监督机制在当前阶段应该由管理手段完成，技术很难完全解决。从本质上说，任务核验也即二次拍照，但拍照的人可以不一样，身份不一样，职责不一样。

完成了这些，补货任务的路径就算是基本打通了。

而补货任务的完成，意味着智能货架可以作为一个比较基础的商业产品demo面向品牌商进行推广了。