AI革新零售業:從運營管理到個性化服務的全面提升|蘇仲成

撰文:MetaHero
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隨著人工智能(AI)技術的飛速發展,零售業迎來了一場全面的科技革命。AI的應用不僅在運營管理、供應鏈優化、銷售策略、客戶服務等方面帶來了顯著提升,更改變了整個行業的運作模式。以下是一些具體的例子,深入探討沃爾瑪及其他大型零售商如何通過AI來推動業務變革。

文:Michael C.S. So(嶺南大學研究生院客席助理教授)

過去的零售業痛點

1.⁠ ⁠需求預測不準確:傳統零售業中,由於需求預測的不精確,常常出現庫存積壓或缺貨的問題,導致運營成本增加和客戶滿意度下降。

2.⁠ ⁠供應鏈管理複雜:供應鏈涉及多個環節,傳統的手工管理方式效率低下,容易出錯,難以應對突發情況。

3.⁠ ⁠高人力成本:傳統零售業依賴大量人力來處理庫存管理、客戶服務和銷售工作,導致運營成本居高不下。

4.⁠ ⁠客戶體驗不足:線下零售店面臨排隊時間長、服務人員不足等問題,線上購物則缺乏個性化推薦和互動體驗。

5.⁠ ⁠市場營銷效率低:傳統的市場營銷手段難以實現精準投放,導致資源浪費和投資回報率低。

AI如何突破零售業痛點

運營與供應鏈管理

在供應鏈管理中,AI被廣泛應用於需求預測和庫存管理。零售商通過機器學習技術,分析數百個需求驅動因素,以實現精確的需求預測,從而提升商品陳列和補貨計劃的效率。例如,One Stop便利店自2022年採用RELEX的AI預測解決方案後,店內商品可用率提高了5個百分點,銷售額顯著增加。

沃爾瑪的AI驅動路線優化技術在物流方面同樣表現出色。通過高效打包貨車和優化配送路線,沃爾瑪減少了二氧化碳排放,並提升了物流效率。這項技術現已作為軟件即服務(SaaS)解決方案向其他企業開放,幫助他們改善運輸和配送流程。

Amazon Go 的無收銀技術利用攝像頭和傳感器追蹤顧客在店內的購物行為,當顧客離店時,自動完成結賬,顯著縮短了顧客的排隊時間並降低了運營成本。

客戶體驗與銷售

生成式AI顯著改變了數字購物體驗。沃爾瑪引入的生成式AI搜尋功能,能夠理解顧客查詢的上下文並生成個性化回應,這提升了顧客的購物體驗。例如,當顧客詢問如何策劃一個獨角獸主題的生日派對時,AI會提供一份精選的所需物品清單,使購物過程更加互動和直觀。

Target則利用多模態生成模型來創建引人注目的市場營銷圖像和視頻,這些技術不僅能提升品牌營銷效果,還能提供個性化的購物建議,顯著提升顧客滿意度。

員工支持與內部管理

AI在支持員工方面同樣發揮了重要作用。例如,沃爾瑪的“My Assistant”應用程序利用生成式AI幫助員工處理摘要文件和創建新內容,顯著提高了工作效率。微軟的生成式AI工具被用於支持零售員工,通過自然語言處理技術,員工可以快速獲取所需信息,完成任務,從而提升生產力和工作效率。

市場營銷與創意支持

AI在市場營銷中的應用也愈加深入。零售商利用生成式AI自動生成產品描述和客戶導向的市場營銷文案,顯著提升了營銷活動的效率和效果。例如,微軟的零售媒體平台引入了生成式AI,通過優化的廣告算法和個性化購物體驗來提升廣告效果。

玩具反鬥城利用SOLAR技術拍攝了一段60秒的宣傳短片,其中八成的材料是通過ChatGPT技術生成的。這段短片展示了各種玩具的特點和遊戲方式,通過AI技術創造了豐富多彩的視覺效果和引人入勝的故事情節,使得廣告更具吸引力和互動性。

復刻傳統零售的個人化服務

傳統的零售小店以其細心細緻的個人化服務著稱,這是大型零售商難以模仿的,因為成本高昂且難以在大規模的客戶群中保持一致。然而,AI技術的引入,使得這種親切體貼的服務模式得以在現代零售中重現。例如,生成式AI可以根據顧客的購物歷史和偏好,提供高度個性化的推薦和服務,模仿小店主對每一位顧客的了解和關心。

AI軟件系統的應用實例

在零售業中,有幾個關鍵的AI軟件系統被廣泛使用:

1.⁠ ⁠RELEX Solutions:這是一款先進的需求預測和庫存管理系統,能夠通過機器學習分析數據,提供精確的需求預測和補貨建議。

2.⁠ ⁠Microsoft Dynamics 365 Copilot:這是一個生成式AI驅動的營銷和運營支持平台,能夠幫助零售商自動生成市場營銷文案、產品描述,並提供個性化的客戶服務。

3.⁠ ⁠NVIDIA AI Foundations:這是由NVIDIA提供的一系列企業級基礎模型,零售商可以利用這些模型來開發定制的生成式AI應用,提升產品營銷和客戶互動。

總結

總體來看,AI正在深刻改變零售業的各個方面,從供應鏈管理到客戶服務,從市場營銷到員工支持,AI的應用不僅提升了運營效率,還改善了客戶體驗。AI技術通過需求預測、庫存管理、個性化推薦等方式,減少了人力成本,提高了運營效率和專業性。隨著技術的不斷進步,AI在未來將為零售業帶來更多的創新和變革,推動行業向更高效、更智能的方向發展。