【波士顿咨询】2025AI赋能零售业转型人工智能如何助力成本优化研究报告_16页_2mb

零售业转型：AI如何推动成本卓越
近年来的经济不确定性深刻改变了零售行业市场环境。高通胀推高了供应链整体成本，薪资需求成为零售商的显著挑战。同时，消费者转向更便宜的产品、促销活动或折扣商品，进一步加剧了行业竞争。特别是在波兰和瑞士等市场，传统零售商被迫调整价格策略以避免市场份额流失。在此背景下，成本削减和利润保护对零售企业显得尤为重要，但需兼顾长期竞争力和增长机会。

本报告聚焦于三个核心杠杆：直接采购优化、流程效率提升和间接支出成本节约，旨在探讨AI如何助力零售业实现可持续成本优化。

杠杆1：直接采购优化
零售业约60-75%的收入来自商品成本，因此优化直接采购是提升利润的关键。然而，采购需求已从传统要素（价格、质量、供应）扩展到可持续性和资本承诺等复杂因素。采购团队常面临任务繁重、数据分析能力不足的问题，例如86%的采购人员在年度谈判中感到任务繁重，72%希望利用更多数据支持谈判，但缺乏相关分析技能。AI工具通过自动化分析供应商绩效（如3N利润率：净销售额、净利润、净利润率），可帮助识别产品层面的成本差异，制定基于事实的谈判策略，从而改善采购结果。此外，实时追踪20,000种原材料价格、动态成本拆分及成本差距分析等功能，使零售商能快速应对市场价格波动，实现利润保障。

以某非食品零售商为例，通过部署BCG自研的Catalyst工具，其商品成本优化了2-3个百分点，成本节约机会识别效率提升3-4倍，并发展了新的谈判策略。该工具还通过自动化响应关键价格变化，强化了采购团队的市场适应能力。

杠杆2：流程效率提升
AI在营销流程优化中尤为突出。通过生成式AI，企业可加速内容创建、缩短营销周期，并实现高度个性化。例如，某消费品公司借助AI工具，将营销活动开发时间从数周缩短至2-5天，自动化生成社交媒体内容、落地页、邮件和博客等材料，同时提升品牌一致性。此外，通过重新评估外包任务，公司减少了对第三方机构的依赖，降低了成本并提升管理可控性。

AI还通过自动化行政流程（如发票验证、合同管理）和系统化成本分析，显著降低间接采购流程成本。例如，物流领域可通过需求整合、精准规模调整和优化服务标准实现12-15%的节能效果；设施管理通过标准化服务和供应商整合可节省12%；IT领域通过严格配置硬件和优化软件许可管理（如消除未使用的高价许可）可节省15%。

杠杆3：间接支出成本节约
间接成本（即“非销售商品成本”GNFR）占零售总收入的10-15%，是利润表中的重要影响因素。AI通过透明化成本结构、识别隐藏费用（如运输、仓储、营销中的“影子成本”）和优化资源配置，可实现显著节省。例如，某大型零售企业通过AI驱动的细分成本分析，将40%的间接支出重新分配，识别出约5%的影子成本，并在第一年实现超10%的节省，三年内累计节省1.8亿欧元。

竞争性采购和需求管理是间接成本优化的核心手段。AI支持通过统一需求分析、竞争性招标和供应商评估，消除“孤岛式采购”导致的冗余支出。例如，通过标准化服务和集中化供应商管理，企业可减少因分散采购产生的价格不一致和规模效应缺失问题。同时，系统化的招标策略可引入替代供应商，降低对单一来源的依赖。

AI的作用与挑战
AI不仅是数据工具，更是流程重构的核心驱动力。其在直接采购中的应用包括实时价格追踪、供应商绩效分析和策略制定；在间接采购中则聚焦于需求管理、竞争性谈判及自动化执行。然而，AI的成功依赖于组织的变革管理能力，约70%的成本优化效果源于内部流程的调整与人员能力的提升。BCG提出的“高级采购”方法涵盖从数据收集到制定可持续追踪系统的六个阶段，确保采购、品类管理和供应链因素的协同优化。

结论
零售业的长期成功需超越单纯成本削减，通过AI驱动的数字化转型构建战略优势。AI可帮助企业在维持竞争力的同时，提升运营效率并释放资源用于增长领域（如数字化、自动化、可持续性）。但需注意，AI的应用需与系统性变革结合，才能实现成本优化和利润保护的双重目标。