受到人口停止增长、经济下行等多重因素影响，零售业行业发展面临流量见顶、增量难寻的困境，同时消费者需求越来越个性化，消费更加理性、注重性价比，零售企业精细化运营的重要性逐渐提升。所以，零售行业对于数字技术的应用一直走在各行业的前列。零售业线上线下相融合，形成了新零售的概念。所谓新零售（New Retailing），即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。盒马生鲜、网易严选、名创优品、优衣库等都是新零售的典型代表。大模型，是利用大规模数据集训练出来的人工智能模型。它们具备强大的数据处理能力和复杂模式识别能力，能够处理海量数据，提供精准的分析和预测。很多消费品与零售企业在过去数字化的建设过程中已经积累了大量的用户消费行为数据、商品数据、供应链数据等，为大模型的应用奠定了基础。大模型技术的出现，就好比为零售业装上了一个“智慧大脑”。在存量竞争时代，企业要想持续经营，必须从粗放式发展转型精细化运营。大模型可以帮助企业更好地了解消费者需求，显著降低运营成本，进而提高业绩表现。从零售行业的实践来看，在产品、营销、供应链、销售、客户服务以及企业管理等领域均有机会用大模型实现赋能，带来降本提效增收。下面我们来看看大模型在零售业有哪些可能的应用场景。01 产品领域1.选品和产品开发大模型可以用于选择和开发符合客户需求的待售产品。比如，7-ELEVEN结合OpenAI、Stability AI 和谷歌的生成式AI解决方案，利用收集到的客户数据、产品制造商数据和社交媒体数据，来生成消费者会感兴趣的新产品创意。目前已经有一个部门开始使用这种方案，减少了80%的内部会议次数，并预计将产品开发时间压缩90%。02 营销领域1.商品智能推荐大模型可以用于为用户提供个性化的商品推荐，提升用户的购物体验并增加销售额。通过分析消费者的购物历史、浏览行为、搜索习惯等多维度数据，大模型能够精准地了解消费者的需求和偏好，生成高度个性化的商品推荐，为每个用户提供量身定制的购物建议。例如，如果用户经常浏览和购买运动鞋，系统会优先推荐类似风格的运动鞋以及配套的运动服饰、手环、手表等。如果用户搜索某款智能家电，系统会推荐与之功能相似或相关的其他智能家电产品。2.营销链路赋能CDP客户数据平台（Customer
Data Platform）为企业提供全渠道数据接入与集成、OneID统一客户识别、客户标签画像生产、客户分群及深度洞察等多元服务。过去运营人员需要自己在复杂的CDP平台中选择不同的标签来圈选目标客群。在大模型的赋能下，运营人员通过简单的语言描述和对话，即可在CDP平台中圈选目标客群，大幅降低平台的使用学习成本，跨越式提升平台使用效率和交互体验。3.制定价格策略利用大模型技术，可以更好地预测商品的需求量和价格敏感度，从而制定更加优化的价格策略。例如，可以使用大模型技术来分析消费者对不同价格的反应，然后根据这些信息来制定最佳的价格策略，从而提高销售量和利润。这也就是之前说的大数据杀熟。4.营销内容生成通过大模型技术，零售电商企业可以进行营销服务内容的批量生成。营销人员可以通过对话的方式来生成或修改营销素材（包括文本、图片、音频、视频等），提高素材生产效率。比如，家乐福、可口可乐已经将大模型用于营销内容生成，包括广告文案、产品描述、产品属性识别和产品信息管理。03 供应链领域1.智能库存管理库存管理一直是零售业的一个难题。库存过多会导致资金占用和浪费，库存过少又会影响销售。大模型技术可以帮助企业更好地预测商品的需求量和销售情况，从而更好地管理库存。通过分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化和消费者需求预测等因素，然后预测未来的销售情况。比如，京东就利用大数据技术和机器学习设计的预测模型和补货模型，实现了智能化、自动化补货。这些模型能够准确预测商品的需求量，提前安排补货计划，从而避免了库存积压和缺货现象的发生。这样一来，不仅提高了库存周转率，还降低了运营成本。04 销售领域1.智能购物助手在销售环节，可以构建智能导购助手，更智能、更高效地为多点顾客提供即时的解答、建议和支持，提高顾客的体验和满意度。甚至可以进一步延伸到客户的生活场景中，让大模型为客户提供服务，更好地了解客户的生活习惯，从而与企业的商品更好匹配。比如，蒙牛面向C端消费者在其WOW小程序上打造了“AI营养师蒙蒙”，作为消费者身边的“营销健康专家”。2.AIOT+大模型实现门店客户行为采集和分析传统上，服装行业线下门店缺少有效工具来捕捉和分析消费者行为，导致无法构建完整的转化率漏斗，难以实现精准营销和库存管理。波司登通过在门店服装上安装芯片并结合大模型技术，实现了对线下门店顾客行为的精准分析。这种“AIOT+大模型”的解决方案，不仅提高了门店的转化率，还优化了库存管理和商品补货策略，使得决策过程更加数据驱动，显著提升了业绩和品牌价值。05 客户服务领域1.智能客服在零售业中，客户服务是至关重要的一环。然而，传统的人工客服往往存在响应速度慢、服务效率低等问题，同时运营成本也很高。而AI大模型技术则能够解决这些问题。通过智能聊天机器人和自动化的客户响应系统，大模型能够提供7×24小时不间断的服务，大大提升了服务效率和用户体验。大模型的多轮对话等能力使得智能客服对话更流畅，拟人化程度更高，更像人与人之间的交流。2.客服知识库大模型可以处理海量信息，构建智能客服知识库。客服坐席可以从客服知识库中快速查阅知识，帮助坐席给予客户“快、准、精”的回答。3.智能质检智能质检平台基于 ASR 语音识别、NLP语义分析处理、情感识别模型等 AI 技术，对在线客服的服务质量进行智能质检分析，实现客服全渠道100%全量质检，降低人力质检成本，同时针对客服异常服务、服务风险进行实时预警，实现服务升级和重塑。06 企业管理领域1.智能报表过去数据统计的路径很长，业务部门提出需求，数据部门开发后再反馈给业务部门。即使有自助报表工具，也有一定的学习门槛。在大模型支持下，业务用户可以使用自然语言说明自己的需求，系统可以理解需求、自动生成SQL并执行得到数据结果，并以合理的可视化方式呈现给用户。比如，雅戈尔依托数据中台实现的高质量数据存储和挖掘，在基于钉钉的“夸父办公”平台上线了“夸父有数”智能BI应用，实现了自然语言条件下的智能化数据分析及问答能力。雅戈尔ChatBI实现了问答的任意组合，降低了获取数据的门槛，能在海量数据中快速发现规律、获取洞见，辅助经营决策。2.智能陪练利用人工智能技术，为员工提供个性化的学习方案和实时反馈，帮助他们更快地掌握知识和技能，同时帮助企业低成本快速培养人才。07 结语当然，大模型技术的AIGC在零售业中的应用远不止于此。随着技术的不断进步，相信未来还会有更多创新的应用场景涌现出来。但是，我们也应该看到，随着人工智能的普及，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。因此，在享受大模型技术的AIGC带来的便利的同时，我们也需要关注这些问题，共同推动零售业的健康发展。数字化是AI的基础，AI是数字化的未来。企业要占据先机就要在当下发力AI应用，并且要在认知、流程、数据、组织等各个层面全方位“Ready for AI”。
