人工智能改变世界已不是秘密，但这项技术的全部潜力——尤其在零售领域——仍有待挖掘。目前许多零售技术方案已通过AI驱动的需求预测和个性化功能为行业服务，然而真正的变革力和投资回报率源自将AI嵌入全渠道商品运营的每个环节。
英伟达2025年零售与快消行业AI现状报告显示，42%的零售企业已积极运营AI，47%尚处于评估阶段。但在已应用AI的企业中，仅过半将其用于六个以上的业务场景。对于未全面推广AI的零售商，需求预测往往是其唯一应用场景。7thonline近期对百余位零售高管的调研表明，33%的领导者正利用AI分析数据并预测需求。固然，需求预测是零售拼图中的关键一块——特别是在需求波动和预期攀升的当下——但这绝非全部。AI更应深度融入库存管理、供应链管控、商品策划、季中采买决策、舆情分析等环节。
为什么零售各环节都需要AI？
AI的真正价值在于通过前瞻性数据决策提升盈利能力和毛利率。英伟达报告指出，五分之四使用AI的零售商实现了年收入增长，其中25%的企业涨幅超20%。成功并非源于简单嫁接AI工具，而是需要将其渗透到零售工作流的每个阶段。
展开剩余64%全流程AI赋能能实现跨部门协同、一体化规划和智能执行。通过全渠道商品决策驱动投资回报率的关键，在于对需求进行全面的实时分析。当实时数据整合于统一平台且易于获取时，每位团队成员都能掌握最新精准洞察——通过涵盖商品组合规划、配货与库存管理的智能决策，最大化库存效能。唯有让AI成为商品运营全周期决策的有机组成部分，才能释放其全部潜力。
如何将AI植入所有零售流程？
仅将AI用于预测的零售商虽已获益，但若缺乏端到端整合，其潜力仍被低估。7thonline最新调查显示，仅16%的AI应用者将其用于需求预测，但34%的零售领袖预期AI将在未来两年对利润增长发挥核心作用。
随着零售技术飞速发展和各类AI（生成式AI、对话式AI、预测性AI、规范性AI、代理型AI等）涌现，零售商可根据具体场景选择适配方案：生成式AI助力批量生成个性化营销活动，对话式AI强化在线客服，预测性AI助力全渠道需求预测，规范性AI则能进一步提供最优解方案。善用这些技术的零售商可将数据转化为提升运营效率、精度与效能的战略优势。
以下为AI融入零售各环节的具体示例：
供应链管理：AI帮助零售商应对关税、制裁等供应链扰动，通过”假设分析”等洞察工具评估供应商切换方案，使生产决策更贴合消费需求。 库存管理：英伟达指出季前/季中库存管理是AI最常见应用场景。零售商可制定全渠道单品级计划，基于门店本地需求动态调整采买与配货。借助AI与实时销售数据，能预测单品分区域销势与售罄时间，从而主动补货，精准维护SKU组合。 需求规划：AI提升预测精度，并通过消费偏好分析识别风险与机遇。例如通过爬取用户评论与社媒内容评估产品舆情与营销贡献度，或基于历史产品表现预测新款式市场反响，为拓展新市场与品类提供决策支持。最大化AI在零售领域的价值
当前许多零售商对AI的应用仍停留在浅层。唯有将AI深度植入多渠道流程的每个毛细血管，企业才能真正展翅腾飞。当智能决策成为零售基因时，量变终将引发质变。
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