可口可乐正在通过Coke Buddy平台，向马来西亚零售商推荐该进哪些货、每种进多少。零售商可以查看这些推荐，最终买什么、买多少仍由自己决定。

推荐逻辑：结合历史订单与外部信号

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Perfect Basket功能调用可口可乐的中央推荐引擎，分析零售商过去的订单记录、下单频率、季节性因素、天气状况，以及同类商户的采购规律。Coke Buddy此前已经会依据购买历史，提示零售商可能再次下单的商品；Perfect Basket在此基础上加入更多信号，在零售商完成订单前就给出商品和数量的组合建议。

可口可乐表示，销售团队依然会与零售商保持接触，数字订货系统只是并行存在的一环。履约环节则由马来西亚可口可乐装瓶公司或其供应商按既有销售和分销安排单独处理。

覆盖规模与使用数据

可口可乐披露，Coke Buddy目前在马来西亚支持约39000家零售网点。零售商可以通过应用、网站或WhatsApp在平台上自助下单，同时获得个性化订货建议和订单追踪。

Perfect Basket的推广数据来自一项名为“Perfect Basket, Perfect Ride”的活动。活动鼓励零售商在下单时使用推荐功能，最终收到来自马来西亚超过4000家零售商的4500多份参与记录。

在参与活动的网点中，83%采纳了Perfect Basket的推荐。可口可乐特别说明，这一比例只针对活动参与者，并不代表Coke Buddy全部约39000家网点的整体情况。

销售影响与未公开细节

可口可乐还表示，采纳推荐的参与网点，其销售收入增长高于可比零售网点。但公司没有披露差距的具体幅度，也没有提供详细绩效数据，用以说明单条推荐如何影响销售或库存水平。

现有公开信息中，同样缺少预测准确率、库存可得性、库存水平以及物流成本方面的数字。这意味着推荐系统对供应链效率的实际影响，暂时无法从公开信息中量化。

全球布局中的一环

类似的建议订货能力并非马来西亚独有。可口可乐在2024年第一季度业绩中披露，公司与装瓶合作伙伴已在全球连接近800万客户至B2B平台，AI驱动的建议订货能力在拉丁美洲覆盖超过300万家网点。

可口可乐称，这些系统把客户数据、外部信息和AI结合起来生成推荐。马来西亚的Perfect Basket正是这一逻辑在区域市场的落地样本，但公司尚未公布该系统在预测准确性和库存效率上的可验证结果。