智能支撑的智慧企业
苏宁很清楚地认识到，系统提供的只是工具价值，智慧一定不是系统创造出来的，而是人创造出来的，是人的管理思想的反映。但是系统提供了把这种管理思想更加智能化的可能性，使其变得更加迅速、快捷。
智能化的管理包括数据库，最终会涉及数据库的运用和分析问题。
以物流配送为例。在南京如果一天需要配送5000台货，订单到了系统中，会按照区域的标准进行划分，确定了区域之后再决定哪些货物可以装在一辆车上。由于事先在系统中内置了一些程序标准，比如订单货物的长宽高、车辆的装载率、车辆的限高等等，另外还有到底是先送距离最远的再回头送，还是先一路配送出去再空车回来，诸如此类的规则。
通过前置上述的相关规则，并进行不断地研究和优化，确定配送中的装车环节现在只需要3秒。而这个数据，在以前是3~4个小时。也就是说，派工的时间从以小时为单位计算节省到了以秒为单位计算。并且，经过同比测试，苏宁发现了更为合理的派送路程。以前5000台货在派工后车辆可能需要行驶2000公里才能送完，现在经过系统的计算，基本上平均能够节省30%的里程数。在系统的基础上融入苏宁的相关规则，带来的是人员、路程、成本等多方面的节约，效率也被大大提高了。
智能优化还表现在绩效管理上。每周，苏宁各地分公司的总经理都会开一个经营例会。在系统上，可以清楚地看到不同的店面、不同的产品在上一周的销售增长以及毛利情况、促销广告等资源的投入情况。通过对这些数据进行分析，可以预测出下一周，或者下一个月的经营状况，并且据此进行事先的调控，从而把未来可能的经营风险控制住，防患于未然。
在系统中，绩效考核也变得容易了，更重要的是变得科学、规范。比如，在对苏宁各地分公司的老总进行考核的过程中，以往可能会偏重于某一两个指标，从而出现不正确的导向，甚至失衡。但是在绩效管理中，通过定义多个指标，如库存周转、坏机率、毛利情况等，再将它们互相框定，就可以很清楚地定义分公司总经理的经营能力与绩效，同时，也能使他们对经营状况产生更清晰的认识，最终改进自己的工作，作出正确的决策。
比如，一家分公司的销售额可能很高，但却是其用大量资源换取得来的，从而导致毛利降低。在这种情况下，如果单看一个指标，他的销售额肯定是完成了。但是毛利率如果不理想，综合打分来看其月度考核还是不能通过。这样，分公司的总经理就会分析销售上去、毛利下来的原因，当他知道是用了过多资源的时候，在下个月的经营中他就会调整方向。再比如，也有可能一家分公司的销售额上去了，但是滞销货物却很多，可能就是在备货方面有问题，下一个月同样可以迅速纠正。
总之，通过一系列的相关指标，系统可以很清楚地告诉企业在运营中到底哪方面出了问题，需要进行哪些调整。
