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虎嗅智库荐语：
银泰百货作为较早开展深度数字化变革并取得显著成果的零售企业，在这方面有着丰富的实践经验。
从 2012 年布局线上业务，到 2017 年全面启动数字化转型升级，再到后续基于数字化基建引入大模型，银泰百货在多个业务环节实现了突破。
那么，银泰百货在利用 AI 进行选品时，如何确保所选取的商品既能契合不同区域、不同消费群体的多样化需求？随着大模型技术在零售场景落地，银泰百货采取了哪些工程工作来弥补大模型的 “幻觉” 问题，这些措施如何从根本上保证其在具体业务场景应用中的准确性和可靠性？
本篇报告经通过分析银泰百货不同场景下AI的应用实践，为零售企业探索 AI 驱动销售增长的路径提供了极具价值的参考。
出品丨虎嗅智库
作者丨于向南
爆款产品对企业至关重要。其重要性不仅体现在经济效益上，还体现在品牌建设、市场影响力、消费者信任等多个层面，是企业可持续发展的关键因素之一。
而制造和推出爆款产品，需要结合用户需求、产品创新、定价策略、效率优化、个性化营销、智能化管理等多方面因素。对于零售品牌来说，存在过程复杂、消费者行为变化快、技术升级压力大、产品管理难度高、开发周期长等诸多问题，很难套用一个“爆款”万能公式。
那么，对于零售品牌来说。是否有相对“立竿见影”的方式。解决产品滞销、货品营销策略，甚至实现业绩翻倍的终极效果。
尤其是在大语言模型广泛运用的AI时代，不少品牌寄希望于AI，来解决诸如如何选品、如何卖品、如何运营等伤脑筋的问题。
本篇洞察将从营销环节中的选品场景出发，同时基于银泰百货的实践案例和AI技术应用思路，去分析如何用AI驱动销售增长，以及一些注意事项。
银泰百货是较早进行深度数字化变革并取得重大突破的零售企业。2012年，银泰百货开始布局线上业务，2017年数字化转型升级全面启动，并在商品数字化、会员数字化和场景数字化等多方面取得明显进展。
2023年以来，银泰百货在此前数字化基建和新商场商业操作系统(MOS系统)基础上，引入大模型，在商场专柜全面部署了AI机器人。
在更智能的算法和AI能力加持下，商场运营的对象从原来的楼层和品类下沉到了单个品牌专柜的单款货品上。2023年把缺货率从11%降到了1.7%,实现了畅销品不缺货。这就意味着，当用户选好款式和尺码之后，付钱前被告知缺货的可能性大大降低。
此外，银泰百货在2024年通过提升周转率实现“柜上都是畅销品”,数据显示，在技术加持下，品牌零动销商品在银泰百货通过动态定价能获得28%的销售增加，畅销品售罄率从59%提升到72%。
2024年6月，银泰商业正式对外发布了自研的自然语言柜内助手「Chat@韬略GPT」，来帮助品牌专柜进行选品、补货、投放、引流、社群等场景的日常经营。
那么，对于零售品牌来说，机会到底在哪儿?银泰百货认为，一方面是机器，帮助企业缩小运营能力的能力方差；另一方面是机制，提高员工主动性和内在效率。
AI时代，“货”的运营逻辑也在发生变化
值得一提的是，在线下门店里一些消费者可能比导购还懂车懂品牌，他们通常从社交媒体了解信息，然后去线下门店体验试驾。所以在线下服务环节，如何提升导购的服务无比重要。对此，门店智能化升级，更重要的是要把方法教给终端导购，通过数字化的方式或者算法把最佳实践解构后提炼出方法论，被所有导购学习，提高他们服务的标准化程度和下限。
银泰百货总结，大模型技术的出现，也在改变零售行业里的技术应用路径。在数字化发展阶段，各类软件系统通常是自上而下来赋能导购和个体，知识沉淀多以组织为中心完成。但大模型时代后，未来知识的沉淀可能会更加以人为中心，导购个体的使用习惯和工作场景也会反向自下而上来塑造技术的应用场景。
想要AI助理，先问问你的AI ready了没有?
同时，随着大模型技术落地零售场景，银泰百货也做非常多具体的工程工作和弥补，来减少大模型的幻觉，保证它在具体场景里的可用性。
总结
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虎嗅智库是一家聚焦企业数字化、AI创新实践的新型研究服务机构，为产业智能化进程中的甲乙双方，提供有洞察性的研究报告、案例评选、以及线上会议、线下活动与参访服务，以支持企业高管在智能化、数字化方面的明智决策。
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