想象这样的场景：顾客在门店试穿了您的服饰，却在用手机比价后转而在竞争对手的网站下单。这是现代零售商最不愿面对的难题。
如今，线上与线下融合的购物模式使零售业面临多重挑战，竞争压力不断加剧。为了避免陷入价格战，零售商必须通过更精准的方法培养顾客忠诚度，同时提升顾客在电商平台的购物体验。
AI作为零售行业数字化转型的重要驱动力，已被证明可以有效提升运营效率、改善顾客体验并增加销售业绩。根据微软的研究显示，近四分之三的消费者表示，如果零售商提供基于AI的购物体验，他们更愿意从该零售商处购买。此外，已有40%的零售商开始采用AI技术。
本文将从营销、客户关系管理、门店管理、客户服务、供应链物流五个方面，介绍零售业应用AI的具体场景，助力零售企业应对挑战，在各类业务场景中保持竞争优势。
五个零售业AI策略
营销：利用AI理解顾客需求，实现个性化推荐
借助机器学习实现精准客户细分，以个性化推荐提升转化率。
现代消费者面临的信息过载，想要吸引潜在客户，必须依赖更加个性化的营销策略。
AI机器学习可以实现更精准的客户细分，帮助您深入了解顾客。只需获取顾客的基本信息（如年龄、地区）、购物历史记录和心愿单偏好数据，即可训练模型，将顾客分为几个值得投资的关键群体。
通过精准的客户细分，AI能够帮助零售商生成个性化产品推荐清单，制定针对性的营销策略。据微软数据显示，采用个性化推荐的零售商，其销售转化率平均提升20%。
客户关系管理：智能化忠诚计划，提升顾客终身价值
根据The Futurum Group的统计，76%的消费者表示忠诚计划是其购物决策的重要因素。
通过AI驱动的忠诚计划，零售商可以精准定位潜在VIP客户和可能流失的客户，为其提供个性化福利和推荐。
利用顾客分享的个人信息（如购买记录、退换货情况）及外部数据（如节假日、气温等），AI可以分析出顾客行为模式，进而制定有效的奖励方案。例如，通过限时优惠鼓励购买或提升购买频率，使忠诚计划与个性化营销相辅相成。
门店管理：AI分析助力线下门店优化布局
AI不仅能提升线上体验，还可优化线下门店运营。例如，AI可整合POS数据、线上订单信息及线上下单店内取货（BOPIS）模式的数据，分析消费者的购物篮模式，优化商品陈列，提高顾客购物便利性。
客户服务：AI智能客服，实现全天候支持
AI智能客服通过整合企业知识库，可即时解答顾客关于产品规格、物流状态、订单修改等问题，大幅提升客服效率和质量。
供应链物流：AI助力精准库存管理
AI预测技术帮助零售商精准控制库存水平，减少过剩库存带来的资源浪费。借助36个月的销售数据训练模型，AI可实现高精度需求预测，优化订货和库存管理。
案例研究：对话式AI与机器学习的深度融合
瑞典零售商Lindex推出的”Lindex Copilot“是一款生成式AI工具，为店内员工提供运营建议，如商品陈列、个性化推荐及顾客投诉处理。这一工具展示了AI如何通过数据驱动洞察优化日常运营。
如何开启AI转型之旅
许多零售商在规划数字化转型时，常因过程复杂而不知从何入手。以下是建议的分步行动计划：
- 明确业务目标
识别需要改进的关键痛点，例如提高转化率、优化库存管理或提升客户支持体验。 - 设定关键指标
通过具体的KPI（如提升购物车转化率或库存周转率）评估AI应用效果。 - 选择合适的解决方案
瀚资软件能够提供灵活且定制化的AI解决方案，帮助企业从小规模试点开始，逐步扩展至全业务范围。
选择Tectura作为零售业AI合作伙伴
作为微软Dynamics 365顶级合作伙伴，Tectura具备丰富的行业经验和技术实力，能够提供量身定制的AI解决方案，助力零售商全面提升运营效率。我们深度整合了微软Azure生成式AI平台与Dynamics 365，为客户提供长期技术支持与培训服务。
