一、AI 時代，未來已來信息化在中國發(fā)展太快了，記得 20 年前，當時個人電腦在家庭中還是個奢侈品，到2015年國內在網活躍移動智能設備數量達到8.99億，我們這代人真正的見證了科技飛躍和彎道超車。 到了今天幾乎是人手一部智能手機的時代，智能手機真正成為了大家生活的一部分，隨著GPT等大模型的興起，我們又跑步進入到了AI 時代，從Web 1.0時代，用戶只能單向接收信息，到Web 2.0時代，每個人都成為了信息的貢獻者，再到今天，我們正站在AI時代的門檻上，這是一個充滿無限可能的時代。
那么AI 在零售行業(yè)中扮演什么樣的角色呢，如何幫助我們零售行業(yè)做好經營，如何推動我們零售行業(yè)向智能化轉型呢，我結合過往的一些經驗，與大家討論如何利用AI大模型，幫我我們企業(yè)如何精準找到行業(yè)趨勢，打造暢銷產品的這個場景。 二、產品創(chuàng)新階段，如何利用 AI 賦能2.1 讓商品自動找“人” 現在零售行業(yè)已經成為一片紅海，在競爭激烈的零售市場中，準確挖掘消費者潛在需求成為企業(yè)打造爆款產品的關鍵。
某美妝品牌為例，通過利用 AI 大模型對海量的零售市場數據和消費數據進行深度分析，能夠更準確地了解美妝市場趨勢和消費者對美妝產品的需求偏好。 基市場報告統(tǒng)計，某美妝品牌在引入 AI 分析后，美妝產品新品命中率提高了 30%。 AI 通過分析消費者的購買行為、評價反饋等數據，為屈臣氏描繪出詳細的客群畫像，使品牌能夠更好地滿足不同消費者的需求。 例如，對于年輕消費者，AI 可能會發(fā)現他們更注重產品的時尚感和個性化；而對于成熟消費者，可能更關注產品的品質和功效。這樣，品牌就可以根據不同客群的需求，有針對性地推出美妝產品。2.2、讓商品自動找“經營場” AI 不僅能夠幫助企業(yè)挖掘消費者需求，還能分析不同地區(qū)的市場特點和消費者行為，為企業(yè)確定最適合的銷售渠道和市場區(qū)域分布。 以某全國連鎖大型超市為例，超市利用 AI 分析不同地區(qū)消費者的飲食習慣和購物需求，從而調整門店商品陳列和庫存。 有數據顯示，在南方地區(qū)，水果和海鮮的銷量通常較高，因此超市會增加這些商品的庫存。 而在北方地區(qū)，肉類和面食更受歡迎，超市則會相應地增加這些商品的庫存。 通過這種方式，超市福能夠更好地適應不同地區(qū)的市場需求，提高銷售額。此外，AI 還可以幫助超市優(yōu)化門店布局，將熱門商品放置在更顯眼的位置，提高消費者的購買欲望。2.3、如何利用AI做好銷量預測 AI 大模型可以綜合歷史銷售數據、市場趨勢、競爭對手情況等因素，更精準地評估銷量和市場容量，某新零售超市充分利用這一優(yōu)勢，在使用 AI 進行銷量預測后，超市的庫存周轉率提高了 20%，缺貨率降低了 15%。 AI 能夠合理確定各類商品采購數量，避免庫存積壓或缺貨，降低采購成本和庫存成本。 舉個例子，對于季節(jié)性商品，AI 可以根據歷史銷售數據和天氣預測等因素，提前預測銷量，確保超市在旺季有足夠的庫存，同時在淡季避免庫存積壓。這樣，超市就能夠更加高效地運營，提高經濟效益。 三、如何利用AI驅動零售產品研發(fā)
3.1、讓AI幫助我們洞察個性化群體需求 以某快消行業(yè)為例，面對不同年齡段消費者的多樣化需求，通過分析大量的消費者數據，包括購買歷史、瀏覽記錄、評價反饋等，AI 能夠精準地把握不同年齡段消費者的口味喜好和營養(yǎng)需求。 例如，對于年輕消費者群體，AI 分析發(fā)現他們更傾向于新奇、獨特的口味，同時對健康和時尚的關注度較高。 基于此，品牌方在產品研發(fā)中推出了諸如低糖、低脂的創(chuàng)新口味零食，同時在包裝設計上更加時尚、個性化，吸引了年輕消費者的目光。 對于兒童群體，AI 則根據其成長階段的營養(yǎng)需求，開發(fā)出富含蛋白質、維生素等營養(yǎng)成分的零食產品。 AI 還能實時監(jiān)測消費者反饋，根據反饋信息不斷優(yōu)化產品配方和口味。例如，如果消費者對某一產品的甜度提出了調整建議，AI 會迅速將這一信息反饋給研發(fā)團隊，研發(fā)團隊可以及時對產品進行優(yōu)化，提高產品的市場競爭力。3.2、用AI來優(yōu)化供應鏈管理 以某連鎖零售企業(yè)為例，AI 為其物流效率和服務水平的提升提供了有力支持。 在供應商選擇方面，零售企業(yè)利用 AI 對供應商進行評估和篩選。通過分析供應商的產品質量、價格、交貨期、售后服務等多方面數據，AI 能夠為零售商選擇質量可靠、價格合理、供應穩(wěn)定的供應商。 例如，選擇靠近生產基地的供應商，這樣可以減少運輸成本，提高產品的新鮮度和品質。 在倉庫布局方面，AI 合理規(guī)劃倉庫的空間利用和貨物存放位置。根據商品的銷售頻率、體積大小等因素，將暢銷商品放置在易于存取的位置，提高倉庫的作業(yè)效率。 同時，在配送路線規(guī)劃上，AI 考慮交通狀況、配送距離、客戶需求等因素，為物流配送提供最優(yōu)的路線方案。 例如，在城市配送中，AI 會根據交通擁堵情況實時調整配送路線，確保商品能夠及時送達客戶手中。這樣不僅提高了物流效率，還降低了運營成本，提升了服務水平。
3.3、 新品測款：提升測試效率和準確性 可口可樂作為全球最大的飲料公司，每天有大約 19,400 瓶飲料售出，產品在超過 200 個國家銷售。 為了推出新口味飲料，可口可樂在不同地區(qū)推出新口味飲料的測試版，收集消費者的反饋和意見。對大量的測試數據進行快速分析。 例如，通過其觸摸屏自動售貨機上的界面收集有關當地飲料偏好的數據，僅在日本就安裝了超過 100 萬個自動售貨機。 利用這些數據，分析消費者對新口味飲料的喜好程度、購買頻率等指標，快速確定新口味飲料在不同地區(qū)的市場潛力。 同時，他們還使用圖像識別技術來定位在社交媒體上分享圖片的用戶，找到潛在的消費用戶，并精準投放廣告，進一步收集消費者對新口味飲料的反饋。 通過快速分析能力，可口可樂能夠在短時間內了解新口味飲料的市場表現，為產品的進一步推廣提供有力依據。 四、產品上架銷售階段，如何利用AI幫助我們更好的經營
4.1、 優(yōu)化銷售策略和用戶體驗 以鞋服企業(yè)為例，可以利用 AI 分析年輕消費者的購物習慣和時尚需求，調整銷售策略。 鑒于年輕消費者更傾向于通過社交媒體獲取時尚信息并進行購物決策，鞋服企業(yè)可以加大在社交媒體平臺上的推廣力度，如在微博、抖音等平臺上發(fā)布時尚穿搭視頻、新品預告等內容，吸引年輕消費者的關注。 同時，AI 還可以幫助鞋服企業(yè)優(yōu)化線上購物體驗，例如，通過分析消費者的瀏覽行為，AI 可以為消費者提供個性化的商品推薦頁面，將消費者可能感興趣的服裝產品按照其喜好順序排列展示，方便消費者快速找到心儀的商品。 此外，AI 還可以根據不同地區(qū)和客群的需求，推出個性化的促銷活動。 比如，在一線城市的年輕消費者群體中，AI 可能發(fā)現他們對限量版、聯名款服裝產品更感興趣，鞋服零售品牌商可以針對這一群體推出相關的限量版或聯名款服裝，并搭配相應的促銷活動，如提前預訂優(yōu)惠、購買即送限量周邊等。 而在二三線城市的消費者群體中，可能對價格更為敏感，鞋服品牌商就可以針對這一群體推出更多的打折促銷活動，如滿減優(yōu)惠、換季折扣等，從而提高消費者的購買欲望。4.2、“銷量預測”：實現科學庫存管理 AI 在庫存管理中的重要性首先體現在需求預測方面。通過分析歷史銷售數據、市場趨勢以及競爭對手情況等因素，AI 可以為新零售企業(yè)提供精準的需求預測。 例如，AI 可以根據過去幾個季度的各快消零售產品銷售數據，結合市場上新技術的推出和消費者需求的變化趨勢，預測未來一段時間內不同類型零售產品的銷售量。這樣，就可以提前調整庫存和采購計劃，避免庫存積壓或缺貨的情況發(fā)生。 在庫存優(yōu)化方面，AI 發(fā)揮著關鍵作用。AI 可以通過智能算法動態(tài)調整庫存水平，以實現成本和服務水平的最佳平衡。 例如，AI 可以根據產品的銷售速度、生命周期、市場需求的季節(jié)性變化等因素，確定訂貨量、訂貨時間點和安全庫存水平。 同時，AI 還可以利用計算機視覺技術和物聯網技術，實現對庫存物品的自動識別和追蹤，提高盤點的準確性和效率，及時發(fā)現庫存異常情況，避免滯銷和缺貨現象的發(fā)生。 五、AI應用落地過程中會遇到哪些坑 5.1、數據質量與準確性問題 在 AI 應用于零售行業(yè)的過程中，數據的質量和準確性是首要面臨的挑戰(zhàn)。零售企業(yè)往往擁有海量的數據，但這些數據可能存在格式不統(tǒng)一、記錄錯誤、數據缺失等問題。 例如，在進行銷量預測時，如果歷史銷售數據存在錄入錯誤或部分時間段的數據缺失，那么 AI 基于這些不準確的數據所做出的預測結果就會出現偏差，進而影響企業(yè)的采購決策和庫存管理。 另外，比如線上銷售平臺和線下實體店記錄顧客信息的方式和用詞可能不同，這就需要花費大量精力進行數據清洗和整合，以確保 AI 能夠準確理解和分析這些數據。
5.2、當前算法模型的局限性 以個性化產品推薦為例，一些 AI 模型可能過于依賴用戶的歷史購買行為來進行推薦，而忽略了用戶當下的實際需求和情境因素。 比如，一位消費者平時主要購買休閑服裝，但在某個特殊場合（如參加婚禮）可能需要購買正裝，若 AI 模型僅僅根據其歷史購買數據進行推薦，就可能無法準確地為其推薦合適的正裝產品，從而影響用戶體驗和銷售機會。 5.3、員工接受度 AI 技術在零售行業(yè)的應用落地，離不開企業(yè)員工的支持與配合。然而，在實際推行過程中，往往會遇到員工接受度的問題。 部分員工可能對 AI 技術存在擔憂和抵觸情緒，擔心 AI 會取代他們的工作崗位。這種擔憂會影響他們積極參與和配合 AI 應用的推廣，從而阻礙 AI 在企業(yè)內部的順利落地。 寫在最后，給大家一個建議，零售企業(yè)如何利用好AI大模型，一定要思考的是如何與自身迫切解決的需求相結合去思考，而不是盲目的為了潮流而跟風。 本文由人人都是產品經理作者【闖爺】，微信公眾號：【闖爺用戶增長實戰(zhàn)筆記】，原創(chuàng)/授權 發(fā)布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。 題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。 |
