麦肯锡预测：生成式 AI 或为零售业创造 4.4 万亿美金，解读 9 大核心场景
零售行业正经历前所未有的数字化转型
零售行业正经历前所未有的数字化转型。麦肯锡研究显示，生成式 AI 每年可为全球零售业创造 2.6 万亿至 4.4 万亿美元价值，且增长势头持续强劲。
本文将深入解析生成式 AI 如何重塑零售运营，从营销到客户体验，并揭示 Shopify 的 Sidekick 和 Magic 工具如何引领这场变革浪潮。
品牌需要实现消费全链路的个性化触达，涵盖售前、售中及售后各个环节。构建统一的客户数据库，能确保官网、电话、聊天工具及实体门店的营销信息高度协同。
麦肯锡研究表明：个性化营销可降低 50% 获客成本，提升 5-15% 销售额，优化 10-30% 营销效率，同时显著提高客户满意度。
不过，单纯打通销售渠道并非万能解药。即便整合了全渠道客户数据，若未进行系统化清洗、标注与结构化处理，仍可能导致跨平台营销信息错乱。
生成式 AI 能通过海量数据挖掘实现智能营销：
整合邮件互动、商品评价、线下交易等多维数据
实时分析客户行为，精准划分客群并推荐最优行动方案
根据购买历史定制差异化邮件（主题 / 配图 / 按钮）
智能预测下一件潜在爆品
这些个性化交互能让消费者获得“被懂得”的情感价值。但需注意：AI 的输出质量取决于输入数据，若原始数据存在缺失、错误或偏差，将导致推荐失误并形成错误扩散效应。
这正是第一方数据至关重要的原因。通过系统收集消费记录、邮件打开率、浏览轨迹等数据，才能为 AI 引擎提供优质“燃料”，打造真正懂客户的智能系统。
商品推荐系统通过分析用户购买记录、浏览行为及商品特征，精准预测消费需求，以关联展示提升成交转化率。
生成式 AI 通过以下方式提供建议：
- 动态优化商品描述 ：可生成个性化推荐话术替代模板化文案，但需注意，优质文案无法弥补算法缺陷。
- 实时追加销售建议 ：根据用户实时浏览轨迹推荐关联商品，该功能实施成本较高，中小商户需评估 ROI。
- 智能经营洞察 ：支持自然语言查询商品表现，其准确性高度依赖数据质量。
像 Wiser 这类 Shopify 应用能高效构建推荐系统。该工具深度对接店铺数据，通过持续学习用户旅程不断优化推荐精准度，实现“越用越懂你”的个性化体验。
Sidekick 通过自然语言查询帮助店主了解其产品的表现。零售商可以询问有关销售模式和客户行为的问题，从而获得清晰的见解，帮助他们做出销售决策。例如，可以询问哪些产品经常一起购买，或者哪些商品在不同季节的转化率最高。
零售商还可以使用 Sidekick 来查找数据中可能有助于提高销量的模式，不过仍应提前测试这些建议，以确保有效。
03. 智能库存管理
良好的库存管理意味着在正确的时间、地点保持最优库存水平。 当传统零售商还在依赖人工盘点或电子表格时，AI 工具已能实现精准高效的采购决策 。
生成式 AI 在库存管理中的典型应用场景：
- 需求预测：通过历史销售数据与市场趋势分析，预判未来商品需求量
- 自动补货：结合库存阈值与物流周期，触发智能采购订单
- 全渠道库存同步：实时监控线上线下销售数据，确保库存数据精准统一
- 动态定价：基于库存周转率智能调整价格策略，加速滞销品清仓
- 供应商评估：追踪交货准时率与订单准确率，优化供应链合作伙伴
Sidekick 可通过简单的问题帮助了解库存数据，可以询问当前库存水平、历史销售模式以及各个地点的产品表现。
商户可通过自然语言交互获取关键信息，例如：
- 哪些产品库存不足？
- 上个季度具体产品的表现如何？
各区域门店的畅销品排行是什么？
AI 驱动的虚拟助手正迅速成为数字零售商的首选。亚马逊 Mechanical Turk 最新研究显示 ： 96% 的消费者希望企业用聊天机器人替代传统客服，94% 认为对话式 AI 将终结呼叫中心时代 。
Shopify Inbox 提供了一种将 AI 聊天机器人添加到在线商店的简便方法，此免费工具可直接 Shopify 管理员集成，并可快速为品牌进行定制。聊天机器人会自动问候访客、回答常见问题并根据客户行为推荐产品。
Shopify Magic 帮助针对常见客户问题创建清晰、一致的回复，它让个人在高效处理常规咨询的同时保持品牌调性，使团队能够专注于更复杂的客户需求。
Shopify Inbox 还能处理常规问题，让团队专注于更复杂的事项，如保修索赔或兼容性查询。它甚至可以获取客户联系信息，并通过提供及时折扣或自动解决问题来帮助减少购物车弃置情况。
05. 商品目录管理
无论顾客通过网站、应用程序还是实体店购物，他们都需要准确的产品信息, 包括名称、描述、特征和图片等。当拥有来自不同供应商的数千种商品时，这些信息往往以不同格式呈现。
生成式 AI 可以使所有这些信息保持统一 ，确保尺寸、颜色和材质等描述在整个目录中采用相同格式。它甚至可以补充可能缺失的有用细节，比如标注服装属于休闲款还是正装款。
如果在多个国家销售产品，AI 可以快速将所有产品信息翻译成不同语言。这能帮助触达全球客户，而无需手动翻译所有内容。
需要注意的是，零售商通常采用人机协作的工作流程。由于生成式 AI 可能出现产品描述失实或虚构细节的情况，最好安排人工编辑审核产品描述和翻译内容。
06. 内容创作
AI 正在改变零售商的营销内容生产方式。如今营销人员不再需要逐字逐句手动撰写，借助生成式 AI 工具就能快速产出产品描述、社交媒体贴文、广告文案和博客文章。
07. 媒体内容生成
零售商同样可以运用生成式 AI 来创作和编辑视觉素材，只需轻点几下就能获得专业级的产品展示图片与视频。
08. 客户细分
客户细分技术通过将相似购物者归类，助力零售商实现精准营销。Sidekick 等工具让这一过程变得十分简单，只需用日常语言描述目标客群特征，系统即可自动生成细分群体，无需操作复杂表格。
当与 Shopify 的细分功能结合时，将获得强大的定向营销能力：
- 智能分组创建 ：用自然语言指令即可完成，并可通过地理位置、购买行为和互动记录等维度进行精细调整。
- 实时动态更新 ：客户行为变化时细分群组自动刷新，通过简单指令快速调整分组，特别适合限时促销或季节性活动。
- 精准营销执行 ：针对 VIP 客户、弃购用户等特定群体，通过 Shopify 营销工具自动发送个性化邮件及优惠。
- 数据安全合规 ：在获取深度洞察的同时确保客户信息安全，依托 Shopify 内置防护机制符合隐私法规要求。
Sidekick 与 Shopify 的协同，为零售商提供了两全其美的解决方案：既拥有易用的 AI 驱动细分功能，又具备将洞察转化为行动的完整工具链。
09. 数据分析与报告
借助 ShopifyQL，AI 让零售数据分析变得更加容易，无需编写复杂代码，只需提问“近期最畅销商品有哪些”等问题，即可即时获取可视化图表结果。
Sidekick 通过自然语言交互进一步降低了数据分析门槛，无需浏览复杂的报告，而是可以直接询问有关业务绩效的问题，并获得清晰、数据驱动的答案。
这种自然语言分析方式让团队每位成员，无论技术背景如何，都能基于数据做出明智决策 。
10. 借力生成式 AI 抢占先机
生成式 AI 正通过简化复杂流程和挖掘深层见解，助力零售商实现智能化运营。最成功的实践者往往秉持务实态度，聚焦核心业务场景，用 AI 增强而非取代商业决策能力。
Shopify 的方法将商业放在首位，其 Magic 和 Sidekick 等工具专为应对零售挑战而设计。
无论是撰写产品描述、分析销售数据还是为客户提供服务，这些 AI 功能都可以帮助提高工作效率，同时保持对业务决策的控制。 AI 工具不仅能提供不错的方法论，还能为零售业带来真正的价值 。
原文来源于：
1.https://www.shopify.com/ie/retail/gen-ai-use-cases-in-retail
中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。
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