随着技术的不断进步，零售行业正经历着由人工智能（AI）引领的转型浪潮。人工智能（AI）的应用前景广阔，以多种创新方式重塑行业的运作模式。通过全方位提升购物体验，···
随着技术的不断进步，零售行业正经历着由人工智能（AI）引领的转型浪潮。人工智能（AI）的应用前景广阔，以多种创新方式重塑行业的运作模式。通过全方位提升购物体验，优化运营效率，推动零售业迈向智能化、个性化和自动化的未来，推动整个行业的持续增长和创新发展。
本文将探讨人工智能（AI）在零售行业的实践应用、成功案例、未来展望及面临的挑战。
01人工智能（AI）在零售行业的应用方向
人工智能AI可应用在从研发、生产、管理到市场营销、销售的生命周期各环节。
根据研发、市场营销和销售流程中的内部自动化水平以及面向消费者界面的自动化程度高低，可分为四种运营模型：
全自动化：产品生产销售全流程均受数据驱动，并享有产品与营销的高度个性化水平。
用户驱动：企业内部尚未广泛使用数字化操作，但强调多渠道与个性化的客户互动。
提效增益：企业内部业务流程自动化程度高，但较少强调与顾客/用户的互动。
传统依赖：主体业务较为依赖手工工序，其影响力主要依托传统零售渠道的深耕与运作。
企业追求自动化水平提升的同时，优化客户体验同样至关重要，两者需共同推进。人工智能AI可以从用户购物体验、平台支持、供应链订单管理等方面全链路提升零售企业的运营管理，也能为顾客提供更加丰富、便捷和个性化的购物体验。企业从成本导向转变为客户/用户体验导向的过程中可达成更佳的投资回报率。
1、提升顾客购物体验
对话式AI技术能够模拟并增强实体店内的购物体验。顾客可以利用AI聊天机器人预订商品、查询库存状况、了解店铺信息，进行个性化预约。对话式AI技术为顾客提供了随时待命的个人购物助手。
2、简化客户反馈分析，告别人工筛选大量客户反馈的时代
3、实时订单追踪
4、个性化购物协助
AI通过分析客户的偏好、购买历史和可用数据，提供个性化的购物协助，不仅改变购物体验，提高客户满意度，还通过精准的产品推荐和服装建议等推动销售增长。
5、快速获取产品信息
对话式AI使顾客能够通过对话界面快速查询产品的详细信息。AI聊天机器人能够从零售商店的数据库或产品目录中检索信息，帮助顾客做出更明智的购买决策。
6、全天候可用性
02AI大模型：在零售企业中的主要应用
1、内部：推进全面智能化改革
企业通过使用AI大模型，推进企业内部的全面智能化改革。这不仅需要模型本身，更需要全栈的生态能力作为技术支撑。需要强大的插件生态和底层能力。既提升AI模型的性能，也为企业的长期发展提供了持续的动力。
以蒙牛的全面智能化改革为例，分为3个层面：
（1）打造技术中台（AI中台）
作为支撑整个智能化革新的基础设施，在模型的调度层到模型相应的精调和适配能力。
（2）构建智能调度系统（企业大脑）
智能调度系统能够对企业内部的API进行高效管理。通过能力调度层，蒙牛能够将原有的数字化能力整合并优化，从而提升整体的运营效率。
（3）搭建企业知识“银行”
在知识银行，蒙牛将所有的结构化和非结构化数据进行了沉淀，形成了一个AI友好的知识库。这不仅为蒙牛的AI模型提供了丰富的学习材料，也为未来的创新和发展奠定了坚实的基础。
2、内部：替代大量重复劳动、打造超级个体
消费行业尤其是餐饮业，长期以来面临着人力密集型的挑战，大模型的应用场景也由此展开。一类是替代大量重复的劳动力所做的体力工作；另一类则是打造“以一挡百”的超级个体。
（1）星巴克通过人工智能AI替代大量重复的劳动力所做的体力工作。
（2）蒙牛通过生成式AI提高效率，在内部打造“超级员工”。
3、外部：服务消费者
在消费行业中，企业的难点之一是与海量的消费者建立联系，满足其千差万别的需求。通过深度学习，AI能够理解每位消费者的偏好和行为模式，从而提供定制化的推荐和服务。存量时代，客户经营呈现出了精细化、场景化、私域化、一体化、智能化五大特征。
营销全链路的客户转化问题可归纳为三个：营销精准性问题、营销效率性问题、营销最适化问题，可以分成5步解决问题：
（1）数据开发治理
解决不同平台入口和营销渠道数据的全量、及时、准确的采集与整合，打破数据孤岛。
（2）客户画像构建
及时、准确绘制高精度营销专属客户画像数据标签，为客户经营分析和客户需求洞察和奠定数据基础。
（3）AI智能客户洞悉
支持营销策划人员通过自然语言交互方式，快速定位客户经营异常原因，定位造成经营异常的目标客群特征画像。智能客户洞悉工具、应用大模型增强分析技术，自助分析并定位业务问题，实现营销分析与客户洞察效率提升。
（4）AI智能客户筛选
以客户营销场景为出发点，构建智能营销数据挖掘模型体系，从海量数据中识别客户潜在价值、预测客户的潜在产品需求。自动化建模工具、应用机器学习/深度学习算法预测，自动化预测客户潜在需求，实现营销的名单精准性提升。
（5）AI智能自动化营销
支持营销策划人员从定义的业务目标出发，快速筛选营销活动目标客群，经过营销Offer配置、选择联系渠道、分析营销活动结果，对营销活动的方案进行调整。
营销自动化工具应用大模型AIGC技术自动产生营销内容，营销优化策略，并实现全流程营销闭环自动化，助力营销资源最适化与营销效率提升。
应用案例1：蒙牛借助“AI营养师”，提供个性化和增值的服务
2023年8月，蒙牛推出了“AI营养师”服务，这一创新举措旨在为消费者提供更加个性化和增值的服务体验。
蒙牛在产品包装上增加了二维码。当消费者买了产品后，扫码都可以带回去一个定制化的AI营养师。这个营养师了解消费者、了解消费者家人的需求，可以定制化需求，管理各种营养跟健康的场景。这种一对一的服务模式不仅增强了消费者的购买体验，还帮助他们更好地了解和管理自己及家人的营养状况。
通过AI营养师，蒙牛成功地将传统的产品销售转变为提供综合营养解决方案的服务模式。
应用案例2：零售餐饮企业利用AI，复购率提升20%
业绩下滑原因和制定对应的提升业绩营销策略是企业管理者亟需解决的问题。该集团先是采用了传统的BI报表分析工具，经过两周分析，得出来的结论仅为2023总体销售趋势下滑严重，各渠道的销售金额均出现大幅的下降，原爆品销量下滑严重。下滑的具体原因仍未得知。
应用AI大模型智能决策平台，营销人员仅2天就分析出了导致业绩下滑的根本原因。仅1个季度即实现商家线上渠道复购率提升20%，GMV提升10%，彻底扭转了业绩下滑趋势。
应用案例3：户外服装品牌利用AI营销年营收提升12%
某户外服装品牌，一直以来主要依赖传统线下门店和线上商城获客，2020年其将会员从线下转到线上。从公共领域到私人领域的过程中，发现消费者的复购率相比同行数据明显偏低，整体收入不及预期。如何持续提高会员的活跃度和复购率，挖掘会员潜在需求，并提升营销效率，成为该企业的难点和痛点。
通过使用AI大模型，其营销策划人员实现了从定义业务目标出发，快速筛选营销活动目标客群，不断实施及优化营销活动方案，并应用大模型AIGC技术自动产生营销内容，营销优化策略，实现了全流程营销闭环自动化。最终该企业实现了年营收提升12%，复购率提升19%。
03生成式AI（AIGC）：在零售业中的主要应用
生成式AI（AIGC）通过提高生产效率、推动创新能力和改变竞争格局三大方式，有望解锁万亿级美元价值，也是当前企业最重要的赛道之一。
到2030年前零售和消费品行业，生成式AI将为零售和消费品行业创造4000亿至6600亿美元的价值，价值潜力占行业总收入的1.2%至2.0%。
1、生成式AI的具体应用场景
（1）客户支持
自动化零售商通过整合生成式AI驱动的聊天机器人和虚拟助理，能够简化客户服务流程，实现自动化的客户支持任务，如自动回答常见问题，从而释放客户服务代表去处理更复杂和创造性的任务。
（2）在线购物体验增强
对话式AI能够模拟实体店内的购物体验，通过零售聊天机器人和虚拟助理，客户可以在线预订产品、查询库存、了解店铺信息，甚至从名人照片中识别产品，从而在数字环境中重现实体店铺的便利性。
案例展示：丝芙兰
（3）订单追踪与管理结合
（4）个性化购物体验
AI聊天机器人和虚拟助理能够根据客户的偏好、购买历史和其他数据提供个性化的购物协助，包括产品推荐、着装建议、尺寸选择和礼物推荐等，以提升客户满意度和销售额。
案例展示：H&M和沃尔玛
H&M通过引入充当虚拟造型师的人工智能聊天机器人，引领零售创新。他们的聊天机器人会引导用户参与风格测验，根据他们的回答来策划个性化的服装推荐。聊天机器人还会根据用户的喜好进行调整，如果用户不喜欢建议的选项，则提供替代服装；如果用户认可某套服装，则建议互补的服装和配饰。凭借其卓越的智能，H&M的聊天机器人功能重新定义了在线购物，使其更加个性化、互动性更强且令人愉悦。
沃尔玛作为全球最大的零售商之一，沃尔玛采用对话式人工智能来增强客户的店内购物体验。随着语音激活智能虚拟代理“沃尔玛语音订单”的推出，消费者可以轻松地将商品添加到购物车、重新订购产品，甚至只需使用语音命令即可接收个性化推荐。通过利用对话式人工智能的力量，沃尔玛简化了购物流程，提高了便利性，并增强了其在电子商务领域的竞争优势。
沃尔玛的生成式AI购物助手测试页面
（5）个性化促销活动
利用客户数据分析，对话式AI能够为每位客户定制个性化的促销和折扣，通过提供有针对性的优惠和激励措施，提高客户参与度和忠诚度。
案例展示：屈臣氏
屈臣氏知名连锁零售商屈臣氏在自己的私域小程序内引入了AI聊天服务来实现精准营销。当用户描述自己的消费需求或者痛点之后，AI可以为用户一对一推送满足其需要的产品。这既提高了用户的购物效率，还有助于品牌实现个性化促销。
（6）产品信息获取
AI驱动的聊天机器人和虚拟助理能够快速访问并提供产品详细信息，帮助客户做出更明智的购买决策，增强购物体验。
（7）支付与退款处理
对话式AI还能够协助处理支付和退款事务，为客户提供便捷的交易管理方式，同时确保交易的安全性和用户友好性。
2、生成式AI的有效应用路径
零售企业要想在一些业务场景中引入生成式AI，必须进行科学设计和引导，以下是我们对于企业有效设计生成式AI的路径建议：
（1）确认和引导
确保对话中的每次交互都能确认用户所说内容，能通过明确理解并给予反馈来引导对话继续。这种策略不仅可以增强用户的信心，也能确保对话顺利进行。
（2）战略性脚本编写
并非所有客户交互都需要自动化，也不是所有交互都应升级至人工客服代理。零售企业可以根据查询的复杂性和性质，设计对话路径，战略性地引导用户至自助服务解决方案或实时支持，以优化资源和提升效率。
（3）积极且简洁的语言
使用积极、简洁的语言进行沟通，以主动语态吸引用户，使说明易于理解和遵循。这种沟通方式有助于减少用户的挫败感和困惑。
（4）设计上的同理心
（5）持续的测试与优化
3、生成式AI重塑购物体验以提升销售额和投资回报率
（1）AI购物助手
家乐福推出了一款基于ChatGPT的智能辅助聊天机器人Hopla。根据预算、饮食偏好和菜单想法提供实时产品建议。Hopla充当智能礼宾，提供产品、服务和商店信息的及时可靠支持。
（2）个性化客户旅程
生成式AI能够帮助企业提供个性化的客户旅程。例如，该技术可以通过分析每位购物者的个人购买习惯和偏好，提供个性化产品推荐，创建定制促销活动和优惠。
生成式AI可以用来开发高度个性化的忠诚计划，这些计划会根据每个会员与品牌的互动而不断发展，显著提高营销投资回报率。会员可能会得到个性化挑战、根据其偏好量身定制的奖励，或者专门策划的独特体验，而不是只通用的积分系统。
亚马逊的推荐引擎利用AI驱动的推荐，推动销售并提高用户满意度。生成式AI还可以预测客户未来的需求和偏好。所有这些功能都作为增强购物体验的推动力。
（3）个性化产品设计帮助客户设计独特、个性化的产品。
时尚科技专家SpaceRunners开发了一款生成式AI工具，让人们可以通过简单的文本提示设计自己独特的服装。这款名为Ablo的AI设计工具让个人有效地成为自己的时尚品牌，对于品牌来说，Ablo为他们与客户之间提供了令人惊叹的共创机会。
（4）视觉搜索与虚拟试穿
生成式AI创新零售行业，提供视觉搜索和虚拟试穿体验。由AI驱动的系统使客户能够在虚拟环境中预览服装和化妆品等产品。使购物体验更加互动和便利。
丝芙兰（Sephora）通过SephoraVirtualArtist应用，消费者使用面部识别技术尝试各种化妆品产品到目前为止，虚拟试穿功能一直相当基础。例如，从一个小列表中选择身体形状，看看特定服装在客户身上会是什么样子。
谷歌把视觉搜索与虚拟试穿功能带到了新高度。谷歌推出了使用生成式AI展示服装的虚拟试穿技术，可以在“多位真实模特身上展示服装”。生成式AI模型只需一张服装物品的照片，就能准确展示它在各种真实模特身上的紧贴、披肩等效果，这些模特的尺码从XXS到4XL，代表不同肤色和种族。该功能适用于Anthropologie和H&M等品牌。
（6）元宇宙商店
生成式AI可以帮助创建沉浸式、互动和个性化的虚拟购物体验。这与元宇宙沉浸式虚拟世界的概念相吻合。
耐克是元宇宙领域的真正领导者，其在Roblox元宇宙平台上的部分游戏、部分展厅Nikeland。Nikeland包括建筑物、竞技场和游戏，以及一个配有数字产品的虚拟展厅。借助生成式AI技术，使虚拟商店和体验更具响应性。当用户浏览虚拟商店时，AI可以生成个性化的产品展示位置，甚至为用户定制购物历史和偏好的虚拟销售助手。
（7）实体门店AI化
生成式AI可以改善实体店的购物体验，根据实时数据变化的响应式商店展示。
以服装店为例，如果一股冷风正在移动到某个地区，服装店数字窗口展示可能会调整以展示冬季装备，并生成一个实时的雪景背景来吸引人们。将这与个性化客户数据结合起来。
（8）改善库存管理和供应链
生成式AI可以帮助零售商进行供应链管理和库存优化。首先，基于历史销售数据、市场趋势和外部因素预测需求模式。交易商可以主动优化库存水平，避免缺货或库存过剩。实现节省成本，确保产品有足够库存。
其次，生成式AI技术将库存优化提升到新的水平。需求预测数据使得确定每种产品的理想库存水平成为可能。因此，它可以为最大效率微调供应链。随着特定产品需求的激增，AI动态调整库存水平，交易商可以迅速应对市场动态变化。
最后，生成式AI技术通过自动化任务（如订单履行、货物跟踪和处理退货）简化物流运营。这种自动化加快了流程，释放了人力资源，提高了客户服务。
04未来前景
未来，企业面临针对创意内容、媒介多元、数字化转型和渠道模式改变的主要趋势，同时需进行端到端整合实现通过自动化、高度个性化和动态透明度来提升企业整体运营效率。
包括：评估AI驱动的端到端自动化机会，以提升面向消费者界面的综合效率；厘清AI所涉及的赋能场景与交叉的业务流程，致力于降低运营全局的复杂性；对标提升技术部署（包含观念转变、人力储备与组织转型），最大程度实现智能化与自动化。
1、全面智能化购物体验
未来，AI技术将在零售业中得到更加广泛和深入的应用。全面智能化的购物体验将涵盖从商品推荐、客户服务到库存管理、供应链优化的各个环节，提升消费者的购物满意度和零售商的运营效率。
2、无人店铺与自动化
无人店铺和自动化技术将进一步发展，减少人力成本，提高运营效率。智能货架、自动结算和机器人导购等技术将使购物过程更加便捷和高效。
4、可持续发展与绿色零售
AI技术在供应链优化和库存管理中的应用，将推动零售业的可持续发展。通过减少库存积压和浪费，提高资源利用效率，AI将帮助零售商实现绿色零售和可持续发展目标。
05面临的挑战
1、数据隐私与安全
在个性化推荐和客户行为分析中，大量的用户数据被收集和分析。如何保护用户数据隐私和安全，防止数据泄露和滥用，是AI应用中的重大挑战。
2、技术成本与普及
尽管AI技术在零售业中展现了巨大的潜力，但高昂的技术成本和设备费用是普及的主要障碍。如何降低技术成本，让更多零售商受益，是一个亟待解决的问题。
3、技术适应性与可操作性
不同零售商的业务模式和需求差异较大，AI技术需要具备较高的适应性和可操作性。如何根据具体的零售环境和需求，优化AI技术和解决方案，是一个重要的技术挑战。
4、人才与技能
AI技术的应用需要专业的人才和技能。如何培养和吸引AI领域的人才，提高零售从业人员的技术水平，是推动AI技术在零售业中应用的关键。
06结语
正蓬勃发展的人工智能（AI）作为一项突破性技术以惊人的速度改变着消费品与零售行业。激烈的商业竞争要求企业必须不断适应新的技术与变化的市场需求。在零售业中的应用展示了其巨大的技术潜力和广泛的应用前景。从个性化推荐、智能客服到库存管理和智能门店，AI正在全方位提升购物体验和运营效率。
尽管面临数据隐私、技术成本、技术适应性和人才技能等挑战，AI在零售业中的未来依然充满希望。通过技术创新和制度完善，AI将为零售业带来更多的变革和创新，推动未来购物体验的智能化、个性化和自动化发展。
企业需要保持敏捷性、做好准备迎接人工智能驱动的未来浪潮：只有灵活应对技术变革和市场动态，企业才能够在竞争中立于不败之地，并实现持续的创新与增长。