行业方案

零售中的AI：重塑购物体验以提升销售额和投资回报率

2024 年 5 月 10 日

极致零售研究院（SRI）第886期分享：

零售领导者对AI采用的优先事项是更好的客户体验（59%）、更高的生产力（49%）和成本效益/投资回报率（44%）。

根据近期国外对零售业AI的研究，

10位客户中有 6 位坚信生成式AI有潜力彻底改变客户服务；
74.7%的消费者更可能从个性化更强的品牌那里复购；
电子商务和零售个性化的顶级AI功能是实时搜索（42%）、自动化产品推荐（35.7%）和虚拟试穿（32.6%）；
11%的客户希望在线零售聊天机器人达到ChatGPT的复杂程度。

更有趣的是，

48%的零售领导者预见在未来3-5年中，AI（AI）、机器学习（ML）和计算机视觉（CV）将成为零售行业的顶尖技术；
60%的零售商计划在明年采用这些技术，以获得更好的实体店和在线体验；
他们对AI采用的优先事项是更好的客户体验（59%）、更高的生产力（49%）和成本效益/投资回报率（44%）;
70%的领导者将生成式AI置于营销和销售的首要位置。

本文我们将深入探讨生成式AI与零售行业之间的协同作用，在该领域的创新，以及零售商们的AI应用案例。

AI购物助手

我们现在看到虚拟购物助手的兴起，正是对话式AI工具的应用。客户通过输入或说出想要的内容、分享照片，Ai就能帮助客户找到想要的东西。特别是在大型电子商务网站上，这使得导航变得更加容易。不再需要费力去弄清楚你想要的产品属于哪个类别或者与多个搜索过滤器作斗争。只需要求你想要的东西。

eBay的ShopBot功能是AI个人购物助手的一个很好的例子。它可以通过文本提示、语音提示甚至照片，帮助客户在eBay庞大的商品列表中找到适合他们的优惠。

家乐福也推出了一款基于ChatGPT的智能辅助聊天机器人Hopla。它根据预算、饮食偏好和菜单想法提供实时产品建议。Hopla充当智能礼宾，提供产品、服务和商店信息的及时可靠支持。

复杂的购买也可以通过AI购物助手来帮助。例如，在Expedia，客户可以通过与应用程序进行开放式“聊天”来规划他们的旅行安排，从讨论住宿到确定最佳景点，获得最接近老派旅行代理的体验。

个性化客户旅程

生成式AI最吸引人的好处之一是它使零售商能够提供更个性化的客户旅程。AI购物助手是实现这一目标的一种方式。但生成式AI可以做得更多。例如，该技术可以通过分析每位购物者的个人购买习惯和偏好，为他们提供个性化产品推荐，创建定制促销活动和优惠。假设一个客户经常购买可持续产品；AI可能会在他们下次访问时生成与环保商品相关的特别折扣或捆绑优惠，这可以自动且规模化地完成。

而且，该技术具有从客户互动中适应和学习的能力。这使得个性化过程随着时间的推移得以完善。持续改进确保营销内容保持相关性和影响力。

因此，生成式AI可以用来开发高度个性化的忠诚计划，这些计划会根据每个会员与品牌的互动而不断发展，显著提高营销投资回报率。会员可能会得到个性化挑战、根据其偏好量身定制的奖励，或者专门为他们策划的独特体验，而不是通用的积分系统。

这一点的一个典型例子是亚马逊的推荐引擎。它利用AI驱动的推荐来推动销售并提高用户满意度。生成式AI还可以预测客户未来的需求和偏好。所有这些功能都作为增强购物体验的推动力。

个性化产品设计

生成式AI不仅可以推荐客户可能感兴趣的产品，还可以帮助客户设计他们自己独特、个性化的产品。时尚科技专家Space Runners开发了一款生成式AI工具，让人们可以通过简单的文本提示设计自己独特的服装。这款名为Ablo的AI设计工具让个人有效地成为自己的时尚品牌，对于品牌来说，Ablo为他们与客户之间提供了令人惊叹的共创机会。

视觉搜索与虚拟试穿

生成式AI创新零售行业，提供视觉搜索和虚拟试穿体验。这些由AI驱动的系统使客户能够在虚拟环境中预览服装和化妆品等产品。在购买之前完成这些操作，使购物体验更加互动和便利。

在这方面引领潮流的是 Sephora，通过他们的Sephora Virtual Artist应用，消费者使用面部识别技术尝试各种化妆品产品

到目前为止，虚拟试穿功能一直相当基础。例如，从一个小列表中选择身体形状，看看特定服装在客户身上会是什么样子。然而，生成式AI把这类功能带到了新的高度。例如，谷歌推出了使用生成式AI展示服装的虚拟试穿技术，可以在“多位真实模特身上展示服装”。谷歌表示，生成式AI模型只需一张服装物品的照片，就能准确展示它在各种真实模特身上的紧贴、披肩等效果，这些模特的尺码从XXS到4XL，代表不同肤色和种族。该功能适用于Anthropologie和H&M等品牌。

未来，客户将能够根据照片和精确的尺寸生成一个逼真的自己的头像，然后能够生成穿着特定服装的自己的形象，甚至结合不同单品看它们搭配得如何。生成式AI还可以生成客户穿着这些服装在各种不同场景中的形象，比如海滩或正式活动，以帮助他们充分可视化产品是否适合他们。

客户评论摘要

想象一下，你想查看一个简单的产品，结果发现有数百条评论提供了各种意见，有时还相互矛盾，这就是顾客每天都会遇到的情况。幸运的是，由于生成式AI能够理解和总结冗长的文本，这种令人沮丧的经历可能会成为过去。

亚马逊是开始尝试使用AI生成的评论摘要的零售商之一，AI会将顾客评论压缩成一个易于理解的段落，并突出买家的关键术语和情绪。

元宇宙商店

随着增强现实和虚拟现实变得更加普及，生成式AI可以帮助创建沉浸式、互动和个性化的虚拟购物体验。这与元宇宙的概念相吻合——沉浸式虚拟世界，我们可以在其中购物、游戏、工作等。

耐克是元宇宙领域的真正领导者，其在Roblox元宇宙平台上的部分游戏、部分展厅Nikeland。Nikeland包括建筑物、竞技场和游戏，以及一个配有数字产品的虚拟展厅。借助生成式AI技术，可以使这样的虚拟商店和体验更具响应性。例如，当用户浏览虚拟商店时，AI可以生成个性化的产品展示位置，甚至为用户定制购物历史和偏好的虚拟销售助手。

实体门店AI化

实体店的购物体验也可以通过生成式AI得到改善，这项技术可以用来创建根据实时数据变化的响应式商店展示。例如，如果一股冷风正在移动到某个地区，一个服装店的数字窗口展示可能会调整以展示冬季装备，并生成一个实时的雪景背景来吸引人们。将这与个性化客户数据结合起来，未来，商店展示甚至可以根据每位顾客进行调整，向他们展示他们可能有兴趣在店内找到的产品。

我们还可能看到智能镜子与生成式AI技术集成，在实体店中为顾客提供产品在他们身上的真实展示，就像我们开始在网站和应用程序上看到的虚拟试穿功能一样。

Coach，一个手袋和配饰品牌，已经尝试了智能镜技术。为了庆祝其Tabby Bag活动的推出，该品牌在其纽约苏豪区店铺安装了一个智能镜。使用该镜子的顾客可以看到自己与包包的不同数字变体，以及其他数字效果，如蝴蝶翅膀，顾客还可以下载自己的图像进行在线分享。Coach品牌受益于用户在社交媒体上分享他们的图像，获得了免费的社交营销。

改善库存管理和供应链

生成式AI还可以帮助零售商进行供应链管理和库存优化。首先，它基于历史销售数据、市场趋势和外部因素预测需求模式。有了这种远见，交易商可以主动优化库存水平。他们还可以避免缺货或库存过剩。这种方法可以节省成本，并确保产品在需要时可用。

此外，生成式AI技术将库存优化提升到新的水平。需求预测数据使得确定每种产品的理想库存水平成为可能。因此，它可以为最大效率微调供应链。随着特定产品需求的激增，AI动态调整库存水平。这样，交易商可以迅速应对市场动态变化。此外，该技术通过自动化任务（如订单履行、货物跟踪和处理退货）简化物流运营。这种自动化加快了流程，释放了人力资源，提高了客户服务。

人工智能驱动的聊天机器人正在改变零售行业的供应商谈判。它们使采购流程更加高效和具有成本效益。例如，沃尔玛采用由生成式人工智能驱动的聊天机器人与供应商谈判成本和采购条款。该聊天机器人参与与设备供应商有关的较小合同的谈判。它利用历史趋势、竞争对手定价和材料成本来计算公平价格。

此外，家乐福内部也正在使用生成式人工智能进行采购流程，包括起草邀请和分析报价等任务。