将 AI 全面融入零售全渠道流程，而非仅用于销售预测

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。

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。