用算法分析，预测需求，优化库存，精准营销。比如，根据历史数据，预测下个月哪些教材需求大，提前备货。或者，分析客户购买行为，推荐相关产品。”
“实现要多久？”
“自动化，三个月。数据化，半年。但需要投入。买设备，买软件，可能还要招人。”
“预算多少？”
“自动化，设备加开发，五万左右。数据化，主要是算法和服务器，三万左右。总共八万。”
陈诺心里算。八万，不是小数目。但能提升效率，降低成本，长期看划算。
“行。你做详细方案，包括预算、时间、预期收益。下周给我。如果可行，批。”
“好。我周末就做。”
周四，系统正式上线。早上八点，陈诺收到第一封数据简报邮件。
昨日营收：教材循环3200元，电脑销售18000元，内存条业务4500元，网吧充值提成600元。总营收26300元。利润：约8000元。现金流：正向。待处理订单：教材回收15单，电脑销售3单，内存条发货2单。库存预警：金士顿1G内存条库存低于安全线，需补货。
陈诺转发给团队，附言：“数据透明，大家清楚业务状况。库存预警，周浩跟进补货。今日目标：营收三万，利润一万。加油。”
很快，回复来了。
周浩：“收到。已联系电脑城补货一百根金士顿1G。”
杨帆：“收到。今天跟两个客户签合同，目标成交额五万。”
刘强：“收到。内存条测试今日目标两百根，坏品率控制在3%以内。”
林晓：“收到。客服电话今日目标接听三十个，转化五单。”
陆明远：“系统运行正常。有任何问题随时找我。”
陈诺看着邮件，有种踏实感。数据驱动，目标清晰，团队协同。这才是公司的样子。
上午，陈诺去教材循环仓库。学校提供的仓库在一栋旧教学楼的地下室，两百平米，月租五百。里面堆满了书，分门别类放在铁架上。两个兼职学生正在扫码入库，用陆明远开发的手机APP，扫书后的ISBN码，自动识别书名、作者、出版社、定价，然后系统给出建议回收价：三到五折。学生确认，系统生成回收单，打印标签，贴书上，上架。
“以前我们手动录入，一本书记录要两分钟。现在扫码，十秒钟。效率高太多。”兼职学生说。
“错误率呢？”
本章未完，请点击下一页继续阅读！