随着各家公司争夺消费者的注意力和钱包，零售业正在发展，竞争也日益激烈。根据美国零售联合会的数据，2024 年上半年核心销售额同比增长 3.2%，预计总销售额将比 2023 年增长 2.5% 至 3.5%。在紧张的市场中，零售商正在寻找竞争优势，许多零售商正在转向人工智能 (AI)。
人工智能被定位为一种颠覆性能力，可以重塑产品、扩大选择范围并推动新的商业模式。零售商已在人工智能方面投入大量资金，但他们需要更好地了解如何利用该技术为客户创造价值并为自己获取价值。
虽然这项技术已经以某种形式存在多年，但算法变得越来越好、越来越快，计算能力也得到了提升，价格也变得更加实惠。NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 可以将曾经需要七天的计算时间缩短到七分钟，而Snowflake 还通过按计算收费为其 AI 成本结构增加了灵活性。这些因素为零售商解锁了更多的 AI 用例，并使该技术更适合 IT 预算。
然而，许多零售商仍然难以从 AI 投资中获得切实的回报。他们只能在几个月内（而不是几年内）进行试验，无法承受在这些试验中采取盲目乐观的态度。零售商必须战略性地采用 AI，这样才能实现投资回报率目标，尤其是在行业面临消费者行为变化的情况下。
让我们深入研究并研究解锁价值创造和价值获取的三个步骤。
将数据成熟为战略资产
零售商要想成功利用人工智能，首先必须确保数据成熟、干净且协调。如果没有高质量的数据，即使是最复杂的人工智能算法也会失效，这也就是俗话说的“垃圾进，垃圾出”。
在零售业中，数据来自各种来源：销售点系统、电子商务平台、库存管理系统、客户关系管理 (CRM) 工具，甚至社交媒体和天气预报等外部来源。为了创建战略资产，零售商必须整合来自所有这些来源的数据，对其进行清理和标准化，确保其准确性和完整性，并实施强大的数据治理实践。
预测规划是高质量数据能够显著影响价值创造和获取的一个领域。准确的预测对于零售商优化库存水平、减少浪费和满足客户需求至关重要。以时尚行业为例，其规划周期可能长达 18 至 24 个月。零售商必须提前预测趋势、消费者偏好和需求水平，而且通常数据有限。
通过利用具有坚实数据基础的人工智能，零售商可以将前所未有的大量变量纳入其预测模型中，例如历史销售数据、人口统计信息、天气模式、经济指标和社交媒体趋势。
鼓励实验文化
这种方法对于创造价值至关重要，因为它允许零售商测试和改进直接惠及客户的人工智能驱动计划。通过进行有针对性的实验，零售商可以确定哪些人工智能应用程序真正能引起客户的共鸣并提高客户忠诚度，而无需过早进行大规模实施。
推动实验文化的一个关键方面是创建简明的用例并得出 KPI 测量结果以确定其最终成功。随着实验从概念发展到现实，业务和技术利益相关者（包括工程师、分析师和数据科学家）之间的协作必不可少。同样重要的是，当实现的价值不符合预期时，要有放弃实验的心态。
这种文化鼓励创新，并帮助零售商在市场条件变化时保持敏捷。它使他们能够快速且经济高效地测试新想法，从而降低大规模实施 AI 带来的风险。
建立生态系统
虽然前面的步骤主要侧重于为客户创造价值，但这一步对于价值获取至关重要——确保零售商能够有效地将其人工智能计划货币化。
零售商的生态系统可以包括技术提供商、品牌、影响者、内容创作者，甚至其他零售商。通过构建这样的生态系统，零售商可以创造新的收入来源、增强产品供应并巩固市场地位。
例如，零售商可以与计算机视觉公司合作，创建一款人工智能视觉搜索工具，让客户通过上传图片来查找产品。这可以提升购物体验，并为有针对性的广告和产品推荐创造机会。
网红营销是人工智能和生态系统建设相交的另一个领域。零售商可以使用人工智能根据受众人口统计、参与率和内容相关性等因素来识别和分析对其品牌最有效的影响者。通过将网红整合到人工智能驱动的营销策略中，零售商可以扩大其影响力并与潜在客户建立更真实的联系。
零售商必须谨慎处理数据隐私、竞争动态和品牌协调等问题。但是，如果成功做到这一点，就可以形成一个循环，让零售商及其生态系统合作伙伴有效地获取和货币化通过人工智能计划为客户创造的价值。
这种实施 AI 的战略方法使零售商能够摆脱炒作，转向实用、以结果为导向的应用。随着 AI 的不断发展，掌握这些步骤的人将在零售领域占据有利地位。在 AI 计划中巧妙地平衡价值创造和价值获取，可以将技术潜力转化为竞争优势。
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