随着人工智能技术的飞速发展，AI在零售行业的应用已经从理论走向实践，深刻改变了零售业的运营模式和消费者体验。本文将带你快速了解AI如何在零售行业中发挥其独特价值，从产品创新到供应链管理，再到销售策略优化。

一、AI 时代，未来已来

信息化在中国发展太快了，记得 20 年前，当时个人电脑在家庭中还是个奢侈品，到2015年国内在网活跃移动智能设备数量达到8.99亿，我们这代人真正的见证了科技飞跃和弯道超车。

到了今天几乎是人手一部智能手机的时代，智能手机真正成为了大家生活的一部分，随着GPT等大模型的兴起，我们又跑步进入到了AI 时代，从Web 1.0时代，用户只能单向接收信息，到Web 2.0时代，每个人都成为了信息的贡献者，再到今天，我们正站在AI时代的门槛上，这是一个充满无限可能的时代。

那么AI 在零售行业中扮演什么样的角色呢，如何帮助我们零售行业做好经营，如何推动我们零售行业向智能化转型呢，我结合过往的一些经验，与大家讨论如何利用AI大模型，帮我我们企业如何精准找到行业趋势，打造畅销产品的这个场景。

二、产品创新阶段，如何利用 AI 赋能

2.1 让商品自动找“人”                                 现在零售行业已经成为一片红海，在竞争激烈的零售市场中，准确挖掘消费者潜在需求成为企业打造爆款产品的关键。

某美妆品牌为例，通过利用 AI 大模型对海量的零售市场数据和消费数据进行深度分析，能够更准确地了解美妆市场趋势和消费者对美妆产品的需求偏好。

基市场报告统计，某美妆品牌在引入 AI 分析后，美妆产品新品命中率提高了 30%。

AI 通过分析消费者的购买行为、评价反馈等数据，为屈臣氏描绘出详细的客群画像，使品牌能够更好地满足不同消费者的需求。

例如，对于年轻消费者，AI 可能会发现他们更注重产品的时尚感和个性化；而对于成熟消费者，可能更关注产品的品质和功效。这样，品牌就可以根据不同客群的需求，有针对性地推出美妆产品。2.2、让商品自动找“经营场”

AI 不仅能够帮助企业挖掘消费者需求，还能分析不同地区的市场特点和消费者行为，为企业确定最适合的销售渠道和市场区域分布。

以某全国连锁大型超市为例，超市利用 AI 分析不同地区消费者的饮食习惯和购物需求，从而调整门店商品陈列和库存。

有数据显示，在南方地区，水果和海鲜的销量通常较高，因此超市会增加这些商品的库存。

而在北方地区，肉类和面食更受欢迎，超市则会相应地增加这些商品的库存。

通过这种方式，超市福能够更好地适应不同地区的市场需求，提高销售额。此外，AI 还可以帮助超市优化门店布局，将热门商品放置在更显眼的位置，提高消费者的购买欲望。2.3、如何利用AI做好销量预测

AI 大模型可以综合历史销售数据、市场趋势、竞争对手情况等因素，更精准地评估销量和市场容量，某新零售超市充分利用这一优势，在使用 AI 进行销量预测后，超市的库存周转率提高了 20%，缺货率降低了 15%。

AI 能够合理确定各类商品采购数量，避免库存积压或缺货，降低采购成本和库存成本。

举个例子，对于季节性商品，AI 可以根据历史销售数据和天气预测等因素，提前预测销量，确保超市在旺季有足够的库存，同时在淡季避免库存积压。这样，超市就能够更加高效地运营，提高经济效益。

三、如何利用AI驱动零售产品研发

3.1、让AI帮助我们洞察个性化群体需求

以某快消行业为例，面对不同年龄段消费者的多样化需求，通过分析大量的消费者数据，包括购买历史、浏览记录、评价反馈等，AI 能够精准地把握不同年龄段消费者的口味喜好和营养需求。

例如，对于年轻消费者群体，AI 分析发现他们更倾向于新奇、独特的口味，同时对健康和时尚的关注度较高。

基于此，品牌方在产品研发中推出了诸如低糖、低脂的创新口味零食，同时在包装设计上更加时尚、个性化，吸引了年轻消费者的目光。

对于儿童群体，AI 则根据其成长阶段的营养需求，开发出富含蛋白质、维生素等营养成分的零食产品。

AI 还能实时监测消费者反馈，根据反馈信息不断优化产品配方和口味。例如，如果消费者对某一产品的甜度提出了调整建议，AI 会迅速将这一信息反馈给研发团队，研发团队可以及时对产品进行优化，提高产品的市场竞争力。3.2、用AI来优化供应链管理

以某连锁零售企业为例，AI 为其物流效率和服务水平的提升提供了有力支持。

在供应商选择方面，零售企业利用 AI 对供应商进行评估和筛选。通过分析供应商的产品质量、价格、交货期、售后服务等多方面数据，AI 能够为零售商选择质量可靠、价格合理、供应稳定的供应商。

例如，选择靠近生产基地的供应商，这样可以减少运输成本，提高产品的新鲜度和品质。

在仓库布局方面，AI 合理规划仓库的空间利用和货物存放位置。根据商品的销售频率、体积大小等因素，将畅销商品放置在易于存取的位置，提高仓库的作业效率。

同时，在配送路线规划上，AI 考虑交通状况、配送距离、客户需求等因素，为物流配送提供最优的路线方案。

例如，在城市配送中，AI 会根据交通拥堵情况实时调整配送路线，确保商品能够及时送达客户手中。这样不仅提高了物流效率，还降低了运营成本，提升了服务水平。

3.3、 新品测款：提升测试效率和准确性

可口可乐作为全球最大的饮料公司，每天有大约 19,400 瓶饮料售出，产品在超过 200 个国家销售。

为了推出新口味饮料，可口可乐在不同地区推出新口味饮料的测试版，收集消费者的反馈和意见。对大量的测试数据进行快速分析。

例如，通过其触摸屏自动售货机上的界面收集有关当地饮料偏好的数据，仅在日本就安装了超过 100 万个自动售货机。

利用这些数据，分析消费者对新口味饮料的喜好程度、购买频率等指标，快速确定新口味饮料在不同地区的市场潜力。

同时，他们还使用图像识别技术来定位在社交媒体上分享图片的用户，找到潜在的消费用户，并精准投放广告，进一步收集消费者对新口味饮料的反馈。

通过快速分析能力，可口可乐能够在短时间内了解新口味饮料的市场表现，为产品的进一步推广提供有力依据。

四、产品上架销售阶段，如何利用AI帮助我们更好的经营

4.1、 优化销售策略和用户体验

以鞋服企业为例，可以利用 AI 分析年轻消费者的购物习惯和时尚需求，调整销售策略。

鉴于年轻消费者更倾向于通过社交媒体获取时尚信息并进行购物决策，鞋服企业可以加大在社交媒体平台上的推广力度，如在微博、抖音等平台上发布时尚穿搭视频、新品预告等内容，吸引年轻消费者的关注。

同时，AI 还可以帮助鞋服企业优化线上购物体验，例如，通过分析消费者的浏览行为，AI 可以为消费者提供个性化的商品推荐页面，将消费者可能感兴趣的服装产品按照其喜好顺序排列展示，方便消费者快速找到心仪的商品。

此外，AI 还可以根据不同地区和客群的需求，推出个性化的促销活动。

比如，在一线城市的年轻消费者群体中，AI 可能发现他们对限量版、联名款服装产品更感兴趣，鞋服零售品牌商可以针对这一群体推出相关的限量版或联名款服装，并搭配相应的促销活动，如提前预订优惠、购买即送限量周边等。

而在二三线城市的消费者群体中，可能对价格更为敏感，鞋服品牌商就可以针对这一群体推出更多的打折促销活动，如满减优惠、换季折扣等，从而提高消费者的购买欲望。4.2、“销量预测”：实现科学库存管理

AI 在库存管理中的重要性首先体现在需求预测方面。通过分析历史销售数据、市场趋势以及竞争对手情况等因素，AI 可以为新零售企业提供精准的需求预测。

例如，AI 可以根据过去几个季度的各快消零售产品销售数据，结合市场上新技术的推出和消费者需求的变化趋势，预测未来一段时间内不同类型零售产品的销售量。这样，就可以提前调整库存和采购计划，避免库存积压或缺货的情况发生。

在库存优化方面，AI 发挥着关键作用。AI 可以通过智能算法动态调整库存水平，以实现成本和服务水平的最佳平衡。

例如，AI 可以根据产品的销售速度、生命周期、市场需求的季节性变化等因素，确定订货量、订货时间点和安全库存水平。

同时，AI 还可以利用计算机视觉技术和物联网技术，实现对库存物品的自动识别和追踪，提高盘点的准确性和效率，及时发现库存异常情况，避免滞销和缺货现象的发生。

五、AI应用落地过程中会遇到哪些坑

5.1、数据质量与准确性问题                         在 AI 应用于零售行业的过程中，数据的质量和准确性是首要面临的挑战。零售企业往往拥有海量的数据，但这些数据可能存在格式不统一、记录错误、数据缺失等问题。

例如，在进行销量预测时，如果历史销售数据存在录入错误或部分时间段的数据缺失，那么 AI 基于这些不准确的数据所做出的预测结果就会出现偏差，进而影响企业的采购决策和库存管理。

另外，比如线上销售平台和线下实体店记录顾客信息的方式和用词可能不同，这就需要花费大量精力进行数据清洗和整合，以确保 AI 能够准确理解和分析这些数据。

5.2、当前算法模型的局限性

以个性化产品推荐为例，一些 AI 模型可能过于依赖用户的历史购买行为来进行推荐，而忽略了用户当下的实际需求和情境因素。

比如，一位消费者平时主要购买休闲服装，但在某个特殊场合（如参加婚礼）可能需要购买正装，若 AI 模型仅仅根据其历史购买数据进行推荐，就可能无法准确地为其推荐合适的正装产品，从而影响用户体验和销售机会。

5.3、员工接受度                                           AI 技术在零售行业的应用落地，离不开企业员工的支持与配合。然而，在实际推行过程中，往往会遇到员工接受度的问题。

部分员工可能对 AI 技术存在担忧和抵触情绪，担心 AI 会取代他们的工作岗位。这种担忧会影响他们积极参与和配合 AI 应用的推广，从而阻碍 AI 在企业内部的顺利落地。

写在最后，给大家一个建议，零售企业如何利用好AI大模型，一定要思考的是如何与自身迫切解决的需求相结合去思考，而不是盲目的为了潮流而跟风。