AI 赋能零售智能配置：精准匹配产品、场景与时机

对于渴望在竞争中占据先机的零售商而言，人工智能将在未来发挥关键作用。IHL 的数据显示，由于零售库存管理不善，2023 年全球零售商损失高达 1.77 万亿美元。然而，倘若能够正确运用人工智能，这一现状将有望得到彻底扭转。

人工智能已在零售行业扮演着重要角色：

人工智能的作用只会随着时间的推移而不断增强。Gartner 在《零售品类管理应用市场指南：短生命周期产品》报告中预测，到 2025 年底，全球十大零售商将利用人工智能“促进规范化的产品推荐、交易和库存的提前部署”。

智能分配：零售关键环节

在零售领域，智能分配是零售商不容忽视的关键环节。因为只有确保在恰当的时间，将合适的产品精准送达正确的地点，才能有效减少甚至避免因特定地点库存过剩而引发的缺货与降价问题。

一、人工智能如何优化零售产品配置

传统模式下，产品分配遵循供应驱动原则，即依据内部团队设定的静态、既定规则，如商店面积、销售量、供应周数等来分配产品。而人工智能的引入，使分配方式从静态转向动态。

人工智能具备强大的数据挖掘能力，能够深入分析数据，并为特定地点生成精准的商品组合建议。在需求驱动因素（如销售倾向）的影响下，人工智能系统可精准确定每个类别中每个地点和渠道的最佳款式与尺码组合，同时通过分析历史销售数据，计算出单个产品的销售指数。

优化产品分配，AI 会全面审视零售商的销售历史记录，涵盖库存水平、缺货情况等信息，以此精准找出此前分配策略存在的问题，并及时加以修正。有效的产品分配需要对每个地点的多个数据集进行综合分析，而 AI 是唯一能够同时对这些数据集进行准确分析的工具。

简单来说，人工智能通过以下方式实现上述功能：它能够基于视觉、数字或文本数据对信息进行分类和整理，随后依据实时数据，对零售商的策略、计划和配置进行分析与调整。同时，人工智能会自动生成分析数据，从而加快响应速度，助力零售商快速获取相关信息。

二、实时决策

AI 的出现，为零售商实现跨渠道、跨地点的智能实时决策提供了有力支持。在人工智能普及之前，零售商主要依赖电子表格和手动分配方法，这些方法不仅耗时费力，还极易出错，即便在当下，这种情况仍较为普遍。

将人工智能融入零售工作流程，将使规划流程发生根本性变革，变得更加高效且富有活力。借助人工智能，零售商能够获取实时分析和智能推荐，进而优化区域和门店层面的产品分销。行业专属算法会持续监控实时销售数据，为零售商提供最优建议。

通过这种持续改进，人工智能能够精准识别每个地点产品系列中存在的机会缺口。一旦这些缺口得到填补，零售商将获得额外的销售额。即便无法实时掌握库存水平，零售商也能借助人工智能，在需要补货的地点及时补充库存。

三、适应当前条件

零售商在销售过程中面临着诸多潜在问题：

一方面，他们需要应对不断变化的消费者行为；

另一方面，供应链中断的风险也时刻存在，这可能会阻碍他们及时响应消费者行为的变化。

然而，人工智能能够持续监控并对比实际绩效与既定计划，从而构建一个动态反馈循环。这一循环使零售商能够绘制出完整的供应链图谱，将之前相互割裂的业务环节紧密连接起来。

麦肯锡的研究表明，运用预测技术捕捉需求变化的零售商，能够更准确地预测顾客行为，平均收入可增加 3% - 4%。借助机器学习，随着数据的不断收集和分析，这些预测将愈发精准。

四、如何使用人工智能进行预测

据麦肯锡数据：

·自主供应链规划可使收入提高 4%

·库存减少 20%

·供应链成本降低 10%

人工智能助力零售商在满足客户需求的同时，减少库存（及其相关成本），原因在于它能够精准预测尺寸、颜色、位置等方面的需求。

麦肯锡研究发现，当具备以下四个基本要素时，公司实施人工智能技术将更容易取得成功：

1、零售商需要重塑组织架构：具体措施包括部署实时分配仪表板、建立跨职能的供应链组织以及加快关键决策速度。

2、零售商应简化流程：例如启用细分业务流程、推行闭环规划以及支持“假设”预测情景规划，以此优化产品分配。此外，还应建立标准操作流程，以应对各类特殊情况。

3、零售商应借助可扩展的技术和工具：推动供应链数字化。同时，启用高级分析和基于人工智能的规划解决方案，将技术整合到整个供应链中，并拓展至多个地区和业务部门。

4、零售商应强化员工的责任意识：赋予他们根据数据和分析结果做出决策的权力。实施人工智能还需要培养具备深厚机器学习能力的人才，或者选择将相关业务外包。

五、正确实施人工智能

倘若能够正确实施，人工智能将为零售商带来颠覆性的变革，但关键在于“正确”二字。为从人工智能中获取真正的价值，零售商需摒弃表面功夫，将人工智能深度融入日常流程的各个环节，而非仅仅放大与系统其他部分相互隔离的单个模块。

例如，作为零售商，若要实现开放采购系统与需求预测工具之间的信息互通，就必须确保人工智能能够同时利用所有数据集。只有这样，人工智能才能提供准确的分析和有价值的信息。真正的人工智能应当具备在无需数据科学家专业指导的情况下，对多个数据集进行稳健分析的能力。