Thoutworks：2024更快捷、更智能、更强大：生成式人工智能促进零售业焕新转型报告（28页）.pdf

1、打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业借力生成式人工智能变革，促进零售业焕新转型打造更快捷、更智能、更强大的零售业2引言 3生成式人工智能在商品管理方面的应用 5生成式人工智能在市场营销方面的应用 11生成式人工智能在客户服务方面的应用 16如何充分利用生成式人工智能给零售业带来的机遇 22参考合适用例，抓住当今生成式人工智能给零售业带来的机遇 25关于作者 27打造更快捷、更智能、更强大的零售业3过去几十年来，我们见证了许多数字化和数据驱动的变革，消费者的购买方式、零售商的销售方式以及营销人员触达受众的方式都发生了巨变。如今，我们正面临近年来最重要的一项变革：生

2、成式人工智能（GenAI）的发展和普及。据彭博（Bloomberg）预测，未来 10 年内，生成式人工智能市场的复合年增长率（CAGR）将飙升到 42%。到 2032 年，该市场价值将达到 1.3 万亿美元，在此期间，几乎所有行业都会发生改变，零售业也不 例外。目前预测，对于零售业和快消行业的企业，生成式人工智能将促进生产力提升 1.2%至 2%，创造 4000 亿至 6600 亿美元的价值。在零售业，生成式人工智能正在为整个价值链创造难能可贵的机会，例如采用全新方式动态优化产品系列和店铺布局、实现前所未有的个性化购物体验。引言打造更快捷、更智能、更强大的零售业4然而，随着生成式人工智能的引入

3、和发展，有些职能和角色可能会受到更大影响：本白皮书将详细介绍生成式人工智能如何赋能上述角色，探讨如何在上述领域充分利用人工智能的能力，抓住机遇大幅提升效率，赢得竞争优势，创造价值。商品经理需要深入了解不同地区的客户需求，制定动态的商品管理策略，不断推动发展，改善购物体验。零售营销团队需要彻底革新内容的制作、分发和个性化定制，从而实现客户体验和零售品牌及其所售产品营销方式的转型。客服专员需要以全新的方式与客户互动，赢得宝贵的时间，专注于解决最复杂、最棘手的客户案例。打造更快捷、更智能、更强大的零售业5为了满足如今全渠道客户的需求，商品管理团队的工作可谓任重而道远。他们必须不断管理和优化各种渠道的

4、产品组合和投放，既要打造始终如一的体验，又要充分利用每个渠道的独特优势。为此，他们必须从海量数据中提取洞见，例如通过分析各种销售数据、客户偏好和趋势，以及供应商和采购数据，都有助于快速做出十分重要的商品管理决策。不过，传统的商品管理职能单一，导致大规模应用和学习相关数据挑战重重。人工智能和大语言模型（LLM）改变了这种现状，可以实现快速处理并学习庞大的零售数据集。如今，生成式人工智能可将人工智能生成的结果自动转化为有效的价值驱动型商品管理行动，从而推动相关能力进一步发展。从生成特定角色的数据摘要来为相关团队进行采购决策和谈判提供依据，到深入分析产品系列的性能，在生成式人工智能的帮助下，商品经理

5、最终能够充分发挥可用数据的价值。生成式人工智能在 商品管理方面的应用打造更快捷、更智能、更强大的零售业6生成式人工智能赋能商品经理的关键节点产品设计是一个漫长而复杂的过程。相关团队要经过无数次设计迭代，才能获得满足客户和市场需求的最终版本。由于设计人员要反复推敲产品方案，因此每次迭代都需要很长的准备时间。不过，借助生成式人工智能，设计过程就会变得更加快捷。快速生成产品设计方案，可以大幅缩短产品上市时间。试想一个场景：生成式人工智能算法可以分析大量客户数据，包括购买历史、社交媒体互动甚至产品评论，从而生成完全符合消费者偏好的创新产品设计。相关团队可以快速评估大量设计方案，迅速锁定可行的方案。由此

6、，人工设计团队就可以集中精力尽可能强化相应方案，避免费尽心思深挖那些最终被弃而不用的方案。节点 1：设计产品通过手动筛选数据，获得关于产品系列和组合的洞见，这种做法需要耗费商品管理团队的大量时间。预先配置的分析仪表板有其自身的偏差，无法跟上不断扩展的渠道和快速变化的消费者行为。然而，在生成式人工智能的帮助下，相关团队可以利用自然语言查询来获取与他们最相关的信息，将更多的时间用在根据这些信息采取相应行动上，而不是用在搜索信息上。节点 2：优化产品组合和商品管理打造更快捷、更智能、更强大的零售业7生成式人工智能可从销售、客户和其他跨渠道元数据中获得洞见，并将其与核心产品属性相关联，从而推导出各种模