从外卖大战到AI门店助手: 小团队如何切出即时零售红海?

在巨头林立的即时零售战场，小团队是否只能沦为看客？本篇文章从外卖平台的拼杀写到AI助手的崛起，试图还原一条属于小团队的突围路径。

为什么要聊外卖大战？因为它背后藏着新一轮“即时零售”浪潮的启动信号。从餐饮到全品类零售，从补贴到链路建设，我们正处在一次全新「零售基础设施重构」的前夜。

0元奶茶只是开始

餐饮服务作为LBS（基于位置服务）的核心业态，在这场“即时零售”大战中承担着压力测试的角色。

平台通过对餐饮商户的履约能力、库存能力、人员调度能力进行压力测试，从而获取用于后续品类扩展的链路能力。这场战役的目标从来不只是卖奶茶和炸鸡，而是：

打通“点+送”体验，把这套即时履约系统复用到快消、数码3C、教育、健康等高频刚需场景中。

“即时零售”的底层逻辑，是用平台的系统化履约能力+用户心智教育，把线上流量反哺线下门店，从而构建新一代本地零售生态系统。

所以我想说：

如果上一轮互联网开店热潮你错过了，这一轮的LBS即时零售店铺，你真的还要错过么？

创业者机会：别再迷信“基础大模型”了

有些朋友可能是做AI创业的，最近又看热闹上头了，喊着“我们也搞大模型”“我们要做推理加速”……我劝你：

苦海无涯，回头是岸。

基础设施这块，从来不是小公司能吃下来的“泼天富贵”。就像高速公路、高铁、5G，最终都需要国家和超级平台来统一推进。小团队在这片红海里，不但“上不了桌”，反而容易成为社媒舆论的炮灰。

你真正的机会，只有一个：

回到用户场景，解决真实问题。

案例参考：Starbucks的GreenDotAssist

星巴克在2025年上线了一个非常有代表性的系统——GreenDotAssist，本质上是一个运行在iPad上的门店AI虚拟助手。

它的目标不是高科技炫技，而是很务实地帮助员工完成门店内的高频任务：

查询饮品配方、原料、过敏原；

播放标准操作视频，辅助新员工快速上手；

故障排查，触发自动报修流程；

提供智能搭配建议，提高点单转化率；

协助排班、优化人力调度。

这个产品背后的本质逻辑非常简单但高效：

用AI帮助每一个前线员工提升履约能力，让“人”成为零售系统最稳定的变量。

目前GreenDotAssist已在35家门店试点，并计划在2026财年完成北美大规模部署。

小团队切入的机会在哪？

如果你是一个资源有限的小团队，我建议你从以下三个维度审视你的能力结构和切入路径：

技术能力维度

不要试图自研模型，直接调用GPT-4、Claude、Gemini等API；

搭配你自建的门店知识库（菜单、配方、手册、SOP），即可快速上线原型；

接入语音/文字输入，低成本就能做出门店级“AI店员助手”。

商业资源维度

如果你有门店或零售资源，可以围绕“配方查询+故障排查”做试点；

如果你有运营经验，可以用数据驱动的方式做“智能搭配推荐”“排班助手”等精细化运营模块；

如果你有SaaS系统经验，可以整合POS、会员、排班系统，打造轻量AI插件。

商业化路径维度

可按门店数订阅收费（如每店每月199元）；

可按使用量计费（例如每日查询次数）；

可与客户约定KPI提升抽成（如提升客单价、减少投诉率、缩短培训周期等）。

可行方案参考

小团队的优势

落地快：产品小、试点周期短、验证周期快；

定制强：更懂场景，可以根据每个门店需求灵活定制；

成本低：不卷模型训练，只卷“是否解决问题”；

商业弹性：可以SaaS，也可以做轻服务，还能分成。

写在最后：你的下一步？

“即时零售”的未来，不是某家平台一个人的胜利，而是千千万万个门店、服务商、开发者的共同机会。

你现在是哪个角色？你手里有哪类资源？你最懂的那个行业，是不是正好就是“AIx零售”的下一个爆点？