零售 AI 的 8 大优势
Michael Hickins | 内容策略专家 | 2024 年 7 月 15 日
鉴于利润率微薄，零售商通常在技术支出方面较为保守，但他们正开始积极采用近代史上最热门、也可能是最重要的技术进步：人工智能。
据 Fortune Business Insights 称，随着零售商部署人工智能技术以帮助增加收入、提升客户满意度并减少浪费和成本，零售行业在人工智能上的支出将在 2024 年达到 90 亿美元，到 2032 年达到 850 亿美元，复合年增长率为 32%。
AI 如何助力零售行业？
零售商可以出于各种原因使用 AI。他们可以利用它快速分析客户购买记录、浏览历史记录和聊天文字记录，识别客户的兴趣领域，从而帮助创建面向个人而非人口统计细分群体的营销活动。AI 还可以帮助零售商创建引人注目的货架标签和在线内容，并推荐实体店中的理想商品陈列布局，从而改进实体货架或电子商务网站上的产品展示方式。AI 在零售领域的另一个应用是为更准确的需求预测提供信息，帮助避免降价促销并优化可用存储空间。
它还通过分析交通模式、天气状况、施工路障和其他变量相关数据，用于选择更高效的配送路线。零售商还可以利用 AI 改进客户服务的诸多方面，包括提供提示以帮助销售人员增加交叉销售和追加销售，以及提供建议以帮助服务专员提供相关的售后指导。
零售 AI 为企业带来的 8 大优势
零售商正在其业务中采用 AI，包括帮助自动执行重复性的后台任务，以及通过实时为门店员工提供销售提示来帮助提升收入。例如：
一、任务自动化
零售商可以利用 AI 帮助自动执行容易出错的重复性任务，例如从多个内部和外部来源收集和分析数据，以计算需求预测，从而确定应采购哪些产品组合、采购数量以及应分配到哪些门店。零售商还可以使用 AI 来帮助自动执行定价相关数据的收集和分析流程（包括内部成本和竞争对手价格），并将其与需求预测相结合，以设定价格，甚至设定降价阈值，以便在需要清理过剩库存时使用。他们还可以使用 AI 帮助自动回复某些类型的客户查询，从而减少人工介入。
2. 员工赋能
一家零售商使用生成式 AI 为门店员工汇总各类信息，例如如何重启出现故障的收银机，以及如何帮助客户注册加入该零售商的忠诚度计划。该技术使用 AI 聊天机器人，让员工提出问题，然后从相关数据存储中提取信息以提供正确答案。鉴于零售行业员工流失率较高，此类详细的“速查表”显得尤为重要。
3。 防损
零售商始终在与损耗以及供应商多收费所造成的损失作斗争。零售商正开始借助 AI 来帮助减少这些损失。例如，他们使用 AI 将每个供应商的订单与发票进行匹配，以帮助确保只对实际交付的货物收费。AI 也正成为零售商用于识别收银员在销售点发起的欺诈性交易的重要工具之一，它通过分析每位收银员的店内视频和交易日志来实现这一目标。零售商还可以使用 AI 分析来自多个门店位置的视频，并在检测到异常行为或活动时发出警报，包括店铺后区、储藏室、过道和收银台等区域。此外，它还可以与传统分析结合使用，进一步关联 RFID 数据和其他传感器数据，以解释商品是如何离开门店的。
4. 减少废弃物
消费者对可持续发展的认知和重视程度不断提升，这也是零售商聚焦减少浪费的又一原因。零售商利用 AI 识别容易变质的商品类型，并建议在其到期前进行打折销售（或捐赠）。自行包装预制食品的杂货零售商利用 AI 来帮助确保尽可能高效地切割或挑选商品，例如计算标准包装中应装入多少肉类。
5。 供应链优化
零售商及其供应商利用 AI 优化配送路线，AI 会基于对实时和历史数据的分析，综合考虑天气状况、交通模式、施工改道以及阻断街道、港口或海上航道的突发事件等多种因素。虽然传统数据分析已被用于部分此类工作，但 AI 能够以独特方式将所有这些要素关联起来，并提供切实可行的建议。零售商还利用 AI 根据配送计划协助装载卡车，使货物能够轻松卸载，卡车也能快速前往下一个配送地点。
6. 客户满意度
AI 可以帮助零售商提升客户满意度，只需创建让客户感觉零售商的商品组合仿佛专为自己量身打造的优惠，而不是面向一大群与他们相似的人群。零售商通过多种方式实现这一点，包括使用生成式 AI 创建定制化优惠电子邮件，以及在常客登录时，基于每位客户的购买历史，使用 AI 呈现其商务网站的个性化版本。零售商还可以利用 AI 来帮助确定哪些激励措施（价格、产品组合、个性化协助）可能会影响特定客户。在更基础的层面，零售商使用融入 AI 的聊天机器人，快速回答客户关于产品、价格、门店布局及其他事项的简单问题。
7. 减少错误
零售商可以利用 AI 自动化数据收集，从而帮助降低手动或重复性任务中的错误率。鉴于许多零售商仍然从电子表格中手动整理报告，这一点尤为重要，因为这可能会引入错误，导致销售和需求预测不准确，进而造成错失销售更多商品的机会，或导致库存商品过多。
8. 降低成本
AI 可以帮助零售商比早期分析应用更有效地应对需求波动，从而带来在几乎所有业务环节降低成本的机会。例如，通过帮助零售商更准确地按门店预测销售额，AI 分析可以帮助降低库存持有成本、低效补货相关的人工成本，以及在需要较少门店员工时的人工成本。零售商还可以使用基于数据分析并由 AI 增强的销售预测，帮助他们订购足够数量的热门商品，从而能够与供应商协商更高的批量返利。AI 还可以通过减少客户服务专员处理低级别咨询所花费的工时、降低损耗和浪费（见上文）、减少错误（见上文），以及基于销售量的时间分析建议调整营业时间以降低能耗，从而帮助降低人工成本。
八个零售 AI 用例
全球零售商正以多种方式运用 AI，包括帮助门店员工提高客户客单价，为服务人员提供相关信息以便更好地服务回头客，以及帮助后台员工在人员配置、库存分配、商品规划和采购方面做出正确决策。以下是八个真实示例。
1. 店内导航
一家大型美国百货公司使用 AI 驱动的聊天机器人，帮助客户在其各个门店中找到所需路线。客户在智能手机上打开应用程序，向聊天机器人查询门店货架上特定商品的位置，或询问所需商品是否有库存。聊天机器人甚至可以通过分析客户使用的语言来检测客户是否感到沮丧，并提醒人工门店员工前来协助。
二、智能商店
服装零售商利用 AI 帮助客户找到合身的服装。其中一项应用使用 AI 驱动触摸屏镜子，让顾客在试衣间即可浏览服装商品，并查看上身效果，而无需费力脱衣试穿多件不同商品。另一家服装零售商开发的一款 AI 驱动应用可让顾客在需要将其他尺码的商品送到试衣间时通知门店员工，并根据顾客已试穿的商品向门店员工推荐顾客可能喜欢的其他商品。
3. 智能货架
美国一家杂货零售商利用店内货架上的传感器，并结合其应用中内置的 AI，基于对已收集的每位客户数据进行实时分析，向购物者提醒他们可能想要购买的商品，例如面向有饮食限制人群的无麸质产品。
4. 融合数字与实体体验
一家家具和家居装饰零售商利用 AI，根据客户在 Pinterest 图板上固定的内容所体现出的设计品味，提供店内产品推荐，帮助其将浏览者转化为购买者。
5. 认知计算
一家户外服装和鞋类零售商推出了一款基于认知计算（旨在模拟人类思维方式）的应用，该应用会询问客户打算在何地、何时使用某件特定商品，并给出建议，帮助他们找到适合其活动的装备。
6. 计算机视觉
一家奢侈品百货商店利用 AI 搜索店内库存，查找与客户拍摄的商品照片相匹配的商品。如果没有该商品的现货，甚至该品牌并未销售该商品，门店应用也会推荐可能吸引客户的类似商品。
7. 无收银员购物
一家仓储式会员购物俱乐部使用由 AI 提供支持的应用，帮助顾客规划最高效的店内路线，找到购物清单上的所有商品；随后，顾客可通过该应用付款并直接离店，无需排队等候。
8。 Inventory Management
一家全球快时尚零售商利用 AI 分析门店收据和退货情况，以评估每家门店的商品组合。其算法可帮助商店了解应促销哪些商品、哪些商品应增加库存，甚至判断某种潮流是否比预期更快消退，从而减少对此类商品的采购，帮助零售商降低降价处理和浪费。
借助 Oracle AI 革新您的零售业务
全球零售商使用 Oracle Retail AI Foundation 来帮助更好地制定定价和库存布局决策，改进预测和采购决策，并向客户提供更具吸引力的优惠。使用内置 AI 和机器学习功能的 Oracle Retail 云应用，零售商可以利用相关特性来了解真实需求、优化定价策略，并执行高级关联性分析，以确定客户的其他购买行为如何影响其购买决策。
零售 AI 的优势常见问题解答
AI 如何助力零售行业？
零售商可以利用 AI 实现自动化并帮助减少重复性任务，从而将资源重新部署到更具战略意义的工作中，同时减少错误并改进需求预测，助力提高利润率。
生成式 AI 在零售行业有哪些优势？
生成式 AI 在零售业的一大应用是创建高度个性化的营销电子邮件文案，包括以不同组合对同一信息进行无限次迭代，以测试哪种文案能带来更好的效果。
对话式 AI 在零售业中有哪些优势？
零售商可以使用基于对话式 AI 的聊天机器人来回答客户的基本问题，让人工客服专员处理 AI 无法应对的更复杂问题。
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