【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_3mb

打造更快捷、更智能、更强大的零售业
生成式人工智能（GenAI）正推动零售业变革，预计未来十年其市场规模将以42%的复合年增长率（CAGR）增长，到2032年将达到13万亿美元。该技术通过优化产品管理、提升营销效率、改善客户服务等手段，为零售企业创造价值，包括提升生产力12%-2%、潜在价值4000亿至6600亿美元。

商品管理
GenAI通过分析销售数据、客户偏好及供应商信息，帮助商品经理快速制定动态策略。关键应用场景包括：

1. 产品设计：利用客户数据生成创新设计方案，缩短上市时间；
2. 优化产品组合：自动关联跨渠道数据，生成科学的商品管理方案；
3. 供应商谈判：提供基于数据的绩效摘要，支持谈判决策；
4. 分析失败产品线：识别根本原因，调整策略减少损失；
5. 筛选新产品：基于历史销售数据和客户反馈预测市场趋势，指导采购。

市场营销
GenAI加速内容创建并实现个性化营销，核心优势包括：

1. 内容生成：快速整合信息，创造视觉物料与营销文案；
2. 个性化体验：通过客户数据定制营销活动，提升投资回报率（ROI）5-8倍；
3. 客户旅程优化：实时分析客户需求，预测下一步行动并调整策略；
4. 对话式营销：自动化客服互动，缩短响应时间并提高转化率。

客户服务
GenAI提升服务效率与质量，主要应用为：

1. 实时协助：智能分配查询至人工或聊天机器人，优化客户体验；
2. 呼叫后处理：自动记录、总结和翻译客户交互内容，减少人工负担；
3. 知识库管理：快速更新知识资产，支持培训与决策；
4. 绩效提升：通过分析服务数据，降低流失率并提高客户满意度（CSAT）和员工满意度（ESAT）。

实施建议

• 以数据为基础部署GenAI，优先选择高价值且易实施的用例；
• 采用“人机协作”模式，确保人工验证和品牌一致性；
• 建立新岗位监督AI输出，并应对潜在的知识产权和道德风险；
• 强化数据安全策略，防范信息泄露和代码漏洞问题。

注意事项
需警惕数据质量不足、AI幻觉、品牌声音偏离、复杂客户问题处理及隐私风险。建议通过以人为本的方法筛选用例，平衡战术性（快速见效）与战略性（长期价值）应用，同时注重员工培训和流程优化。

Thoughtworks建议企业从员工与客户协同的场景入手，结合战略创新与日常运营需求，逐步推进GenAI应用，以最大化其在零售领域的潜力。