零售业中的人工智能：用例和示例 (2024)

零售业中的人工智能并非新鲜事物。21 世纪初期，亚马逊推出了突破性的推荐引擎，沃尔玛实现了库存管理转型，梅西百货实现了动态价格优化——所有这一切都是在人工智能的帮助下实现的。

尽管 人工智能的进步 直到 2022 年，人工智能才逐渐发展起来，ChatGPT 的推出标志着一个重要的转折点，加速了整个零售行业的人工智能整合。从那时起，我们见证了人工智能技术和人工智能工具几乎增强了零售业务的方方面面。

零售商迅速采用了这些创新来提高客户参与度。 麦肯锡 2023 年报告 显示，自 2020 年以来，零售业对人工智能工具的采用同比增长了 25%，并且没有放缓的迹象。

本文将探讨人工智能在零售业的未来，提供最近的案例，并讨论人工智能如何使整个行业受益。

人工智能是零售业的未来吗？

最近激增的 人工智能创新 已经改变了零售商的内部运营方式和与人类客户的互动方式。

例如，人工智能 聊天机器人 为购物者提供即时帮助。 个性化推荐 Netflix 的 AI 等系统会推荐符合消费者偏好的产品。亚马逊的 Just Walk Out 技术则消除了传统的结账方式。

虽然零售商正在采用工具来改善运营并为人类客户创造便捷的体验，但人工智能工具正在推动创新方向 零售企业 再上一个台阶。人工智能的进步还为零售商带来了一种需要迎合的新客户——“机器客户”。

机器客户是人工智能驱动的实体，可以自主为消费者进行交易。例如，智能冰箱可以订购杂货，家庭助理可以储备家居用品，智能打印机可以在墨粉不足时重新订购墨水——所有这些都无需任何人工消费者干预。

专家估计，到 2028 年， 150 亿个联网产品 可以充当自主客户，实时优化供需匹配，重塑供应链、销售和客户服务。首席执行官们还预测，到 2030 年， 15% 至 20% 的收入 将来自机器客户，影响数万亿美元的购买。

那么，人工智能是零售业的未来吗？简而言之，是的。它在过去闪闪发光。它在现在无处不在。它很可能是整个未来——不仅从零售商的角度来看，而且从消费者的角度来看也是如此。

零售业人工智能的示例

虽然我们还没有达到机器人管理零售业各个方面的阶段，但人工智能已经改进了几项关键且耗时的操作。以下是一些主要的例子：

需求预测

通过分析历史销售数据和市场趋势，AI可以预测未来的产品需求，帮助零售商优化 库存水平 并减少浪费。

例如，沃尔玛利用人工智能 需求预测 高效管理其全球供应链中的库存。麦肯锡称，基于人工智能的需求预测可以 将库存成本降低 10% 至 40%. 沃尔玛报告称节省 数十亿美元 每年通过改进供应链优化、库存管理和减少浪费。

购物建议

零售人工智能根据客户数据推荐产品、促进销售并提高客户满意度，从而增强个性化购物体验。

如果您最近在亚马逊上买过东西，那么您一定对亚马逊的推荐引擎很熟悉。它根据您的浏览和购买系统提供产品建议。它的人工智能使用复杂的算法来分析模式并预测您最有可能购买哪些产品。

无摩擦结账

AI技术实现无缝衔接 结账体验，无需手动扫描或与收银员互动，从而加快购物流程并减少等待时间。

例如，Amazon Go 商店使用人工智能自动检测产品何时被取走或放回货架，并在顾客离开时向他们收费。该技术依靠计算机视觉、传感器融合和深度学习算法的组合来跟踪商品并实时吸引顾客。

自动化库存管理

人工智能可以实现实时库存监控，自动补货，减少缺货或库存过剩的情况。快时尚零售商 Zara 使用 人工智能追踪库存 并快速补充畅销商品。具体来说，Zara 使用 RFID（射频识别）标签来跟踪其门店的库存。

这些标签提供了物品级位置的可见性，使 Zara 能够快速识别低库存水平并在缺货前进行补充。

情绪分析

零售商可以通过人工智能分析顾客评论和社交媒体帖子来了解公众对产品或品牌的看法，从而为产品供应和营销策略提供决策信息。

例如，化妆品和护肤品零售商丝芙兰使用人工智能分析客户反馈，通过识别大量数据中的趋势和偏好来帮助改进产品推荐和商店布局。

预防损失

人工智能通过监控店内活动和识别可疑行为来检测和防止盗窃和欺诈，从而减少损失。连锁药店沃尔格林 (Walgreens) 采用了 人工智能分析安全录像 并实时检测潜在的商店盗窃事件。

该技术使用机器学习算法来监控视频源、识别可疑行为并立即向安全人员发出警报。该系统通过从过去的事件中学习，不断提高其准确性。

人工智能如何使零售业受益

现在我们已经了解了人工智能在零售领域应用的一些具体例子，让我们来谈谈人工智能以及它如何使这个行业受益：

更准确的库存数量

人工智能技术通过自动化实时库存跟踪和管理消除了人为错误。机器学习算法分析销售数据、客户需求和库存水平，以确保正确的库存水平和数量。结果如何？减少了库存过剩和缺货。

例如，Target 已成功实施了名为“库存分类账”的 AI 驱动库存管理系统。该系统使用先进的机器学习模型和物联网设备，为 2,000 家门店实时提供准确的库存数据。

为了量化其有效性，库存分类账最多可处理 360,000 笔库存交易 每秒可处理多达 16,000 个库存位置请求——只有机器才能处理的任务。

更好的购物者参与度

人工智能技术在提高购物者和客户参与度方面也大有裨益。机器学习算法可以分析客户数据，提供定制的产品建议、预测需求并提供个性化促销。

例如，丝芙兰使用 AR 和 AI 驱动的工具，如虚拟试穿和基于客户数据和偏好的个性化护肤推荐。这些工具让客户可以轻松选择适合自己独特皮肤类型的产品，而无需走进商店。

改善客户服务

有了人工智能，满足客户需求现在比以往任何时候都更容易。人工智能技术可以全天候处理同时提出的客户支持请求。人工智能可以自动响应、减少（有时消除）等待时间并个性化互动。

例如，服装和家居用品零售商 H&M 最近实施了人工智能客户服务解决方案，以增强其线上和店内体验。其虚拟助理负责管理与产品可用性、订单状态和退货政策相关的客户查询，并提供快速准确的回复。

更有针对性的营销活动

这很有道理，为什么 91% 的营销人员 已经将人工智能作为工作伙伴。人工智能是营销精准度和效率之王。

它指导零售营销人员进行数据驱动的决策，彻底改变营销预测，并分析用户数据以创建高度个性化和有针对性的活动。更重要的是，人工智能可以在很短的时间内完成这些任务。

店铺协助

AI 还可以帮助零售商改善实体店和线上商店，帮助他们掌握可能不具备的技能。例如，Shopify 为零售商提供 AI 工具的帮助， Shopify 魔法。

Shopify Magic 可帮助您完成生成和编辑专业产品照片等任务， 撰写更好的产品描述，改善与客户的电子邮件通信，并将实时聊天转化为销售机会。

不要落后

这 2024 年人工智能零售统计数据 他们都说，AI 不仅仅是零售业的未来，更是万物的未来。句号。

统计数据显示 仅生成式人工智能就比智能手机或平板电脑更快地受到公众的欢迎。

不想落后的零售商正在采用人工智能来加速、简化和改善整个供应链（从制造到营销）的各个环节。如今，要在零售业保持领先地位，就必须紧跟人工智能工具和趋势。

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