下載APP
零售的每個場景都值得被AI重做一遍
字體：
小
中
大
如果說舊實體商業結構性困境是一場冬天的雪，那AI技術的突破和應用就像春天的雨，讓實體商業生機勃勃。
8月22日，由企業微信/天虹/靈智數科主辦，中購聯聯合舉辦的「零售數智增長創新峰會」在騰訊濱海大廈成功舉辦。
活動現場，企業微信、天虹數科、百果園、鍵合集團、中免集團分享了最新的數字化實踐，從結果來看，第一波擁抱AI企業已經收獲紅利。
AI對零售的引力，絕不是技術上“哇塞式”的吸引力那么簡單。
實體商業深層次的調改，需要借助技術進行賦能；而AI同樣需要與業務場景進行融合實現技術在現實價值的兌現。
兩者是恰好的相互需要。這是「相信」的基礎。
首先，AI技術的發展稱得上「很爭氣」,例如
·騰訊混元大模型、OpenAI、DeepSeek等通用大模型迭代迅速，語義識別、推理能力持續升級，成本降低……
·CLIP等多模態模型通過大規模圖像－文本對的對比學習，在商超場景下，將視覺上的商品特征與文本標簽對應起來，幫助機器人準確識別出歧義商品。
·Galbot機器人憑借GroceryVLA大模型的支持，在1:1還原的真實商超場景下自主完成了從接收指令到移動到目標商品，再抓取商品后送到顧客手中的整個過程。全程無需遠程遙控，不依賴于事先采集的場景數據。
.....
持續的技術升級，讓零售人對AI的信心，從觀望直接升級「Max」最大。
當然，信心不是空穴來風，零售場景的實際應用成效也是我們看好未來的原因。
企業微信最新版本能力于零售場景的融合，就是一個有力證明。
借助AI能力，企微多維表格系統實現更加智能化的編輯，一個簡單指令（例如插入函數）就可以輕松實現復雜計算并生成可視化表格，極度適配商業中心報數、營銷任務統計等場景，在提升上下游協同效率的同時還可以實現數據表個性化展示，保護數據安全……
天虹AI+零售的實踐成功案例同樣具有代表性。其子公司自研的"百靈鳥大模型"基于內部脫敏數據與行業外部公開數據訓練，已上線20+場景應用。
其中AI拍小票積分識別率達98%、AI導購的在顧客端服務已覆蓋線上線下多元場景，顧客滿意度提升30%。
從技術應用突破開始，AI+零售的前景就已經被點亮，這是一個擁有無限可能的時代。
有商家說，我的預算有限，做AI+零售的方案搭建是不是成本很高？
這種疑慮的背后，本質上是：到底怎么干的問題。
先說結果：從嘉賓的分享來看，與業務的結合，重點是將AI的核心能力「算力、推理」與零售業務核心需求進行融合，具體來說有2個典型核心場景：
01、基于已有數據的學習對當下業務場景的AI賦能;
02：基于數據對未來業務的預測.
從具體實踐案例上看，企業微信行業拓展中心總經理陸昊的分享提供了很好的參考：
新版本企業微信內置了智能總結AI+的能力，企微用戶可以通過指令：“幫我生成工作周報”、“查看項目進度”等，讓AI自動整理并生成對應的文本。
企微將“AI對數據的全盤記憶”、“強大分析總結能力”的技術能力與業務場景的融合創新，本質上就是對已有數據的分析賦能當下的業務，將數據價值轉化為業務價值。
天虹在AI+零售的布局就是可以參考的答案。除了技術上值得稱贊之外，天虹背后的運營邏輯也很重要。我們將天虹數科助理總經理徐靈娜的分享總結如下：
01、數據分析賦能決策：例如AI導購通過學習分析以往的商品數據、顧客畫像，為顧客在最短時間內匹配最佳商品；AI問數，通過同步后臺數據，幫助經營者快速挖掘關鍵指標信息、輔助決策。
02：數據分析預測未來趨勢：例如創立地圖通過分析品牌商的經營數據，可以對未來可能出現的風險進行預測和報警；智能排班可以通過對歷史用工數據，對未來某一時段內用工人數需求進行預測，實現智能化排班。
全局來看，天虹融合AI強大數據處理能力，聚焦對當下業務賦能、未來業務預測2個核心場景。從容易的場景做起，逐漸向高復雜場景拓展，是一種很好的落地思路。
有了前期的思路、成功經驗的鋪墊，AI+零售的實際應用空間被打開。
我們有理由相信，在未來，每個零售場景都值得被重新做一遍。
以下：通過人、貨、場三個維度進行舉例。
人的維度：從被動推薦到主動選擇。
8月，以天虹超市深圳坂田店為樣本，天虹X華為聯合打造了智慧門店樣板點，以AI導購為能力，連接碰一碰、導視屏等線下場景交互，提升購物體驗。
當前天虹AI小天導購智能體已經覆蓋了30多個場景觸點。例如到店前利用AI導購進行商品搜索、到店時借助AI導視屏進行門店導航、離店時通過AI導購使用積分支付停車費等
過去的數字化方案，導購通過會員標簽進行推薦，會員系統通過會員消費行為進行推薦，本質上是商家主動。
但是顧客的行為需求是變化的。現在通過與AI交互，導購把決策過程還給顧客，比如顧客通過AI導購主動搜索、對比、探索學習，去找到適合自己當下需求的商品或服務，是一個主動的過程。
從顧客角度，這一應用讓顧客購物旅程從"被動接受"轉變為"主動獲取"。
貨的維度：商品采購從經驗引領到數據決策。
商品流通涉及上下游場景，我們從上下游的鏈路進行分析。
在后臺協同場景：企業微信通過“快速生成報告指令”讓AI快速分析企業與多個上游供應商歷史對話，輕松洞察采購項目進展，讓“采購決策透明化”，有利于商品采銷的健康有序發展。
中臺分析場景：天虹通過AI能力實時分析市場趨勢、天氣數據、社交媒體輿情等，可以實現供應鏈的動態優化。電子價簽管理系統可隨時調整特促產品的價格，貨柜上商品的價格隨即同步變更。
健合集團則通過ERP系統與AI輔助來管理其跨境供應鏈，以應對長鏈條、多環節帶來的庫存積壓、物流延遲甚至斷供風險。實現了采購流程的數字化、自動化和智能化，降低采購成本。
前臺場景：百果園將AI視覺識別技術應用于果品智能分揀和動態排產，提升了巡檢效率。他們的智能訂貨系統能預測訂貨數據，減少人工測算失誤帶來的損失，保障果品鮮度，并能自動為高庫存果品調整陳列位置、設置活動推廣，減少門店損耗。
由此可見，AI+數據正在加速商品進化。
場的維度：從經驗決策到數字化精細運營
AI正在加速提升零售企業在不同場景的精細化運營能力。
例如健合集團業務覆蓋全球16個市場，業務場景注重全球協同和本地化策略的結合，借助企微AI的數據洞察能力，實現數據驅動的精細化管理。
同樣，借助洞察能力的提升，百果園的私域運營系統能精準洞察消費偏好，從而驅動復購，帶來了15%的會員復購增長。
而這些的背后，得益于企微新版本全局信息檢索能力的增強。即：從搜索后的片段結果，升級為基于知識庫的精準分析。并且還可以根據搜索關鍵詞，支持對話內容與文檔的自動摘要提煉，提升信息處理效率。
在商業空間管理方面，天虹創利地圖通過數字孿生技術，實現空間經營要素在線化呈現，讓實體空間經營實現可計算、可分析的蛻變。
根據創利地圖實時經營數據反饋，管理者就可以實現對品牌經營數據的實時跟蹤與風險預測，為營運管理提供數據決策。
以上都是從依靠人的經驗升級為數據決策的典型場景。
從大模型到小場景落地應用，AI與零售的結合正在加速實體商業“業務重構”，推動"流量內卷"推向"價值深耕"。
未來，零售的競爭將不再是簡單的價格戰或流量爭奪，而是誰能擁抱AI更精準地理解用戶需求、更智能地優化供應鏈、更沉浸地構建購物場景。
技術突破，扣人心弦。但零售與AI的結合，更像是“潤物細無聲的實踐”。
新的變化如同春天里的小雨，在零售上下游場景潤物細無聲地開始“融合、發生、蛻變”。
每個場景都值得被AI重做一遍——這不僅是技術宣言，也是零售人對未來的堅定信念。
消費界所刊載信息，來源于網絡，傳播內容僅以學習參考使用，并不代表本站觀點。本文所涉及的信息、數據和分析均來自公開渠道，如有任何不實之處、涉及版權問題，我們會及時處理，舉報投訴郵箱：Jubao_404@163.com，
相關資訊
未經書面授權不得復制或建立鏡像，違者必究。
Copyright © 2012 -2023 CONSUMER TIMES. All Rights Reserved.
深圳市贏銷網絡科技有限公司版權所有
粵ICP備14076428號
粵公網安備 44030702005336號