麥肯錫預測:生成式AI或為零售業獲4.4萬億美金,解讀9大核心場景

2025年03月27日00:45:02 科技 1985

零售行業正經歷前所未有的數字化轉型。麥肯錫研究顯示,生成式AI每年可為全球零售業創造2.6萬億至4.4萬億美元價值,且增長勢頭持續強勁。


本文將深入解析生成式AI如何重塑零售運營,從營銷到客戶體驗,並揭示Shopify的Sidekick和Magic工具如何引領這場變革浪潮。



01.個性化營銷革命


品牌需要實現消費全鏈路的個性化觸達,涵蓋售前、售中及售後各個環節。構建統一的客戶資料庫,能確保官網、電話、聊天工具及實體門店的營銷信息高度協同。


麥肯錫研究表明:個性化營銷可降低50%獲客成本,提升5-15%銷售額,優化10-30%營銷效率,同時顯著提高客戶滿意度。


不過,單純打通銷售渠道並非萬能解藥。即便整合了全渠道客戶數據,若未進行系統化清洗、標註與結構化處理,仍可能導致跨平台營銷信息錯亂。


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生成式AI能通過海量數據挖掘實現智能營銷:


  • 整合郵件互動、商品評價、線下交易等多維數據
  • 實時分析客戶行為,精準劃分客群並推薦最優行動方案
  • 根據購買歷史定製差異化郵件(主題/配圖/按鈕)
  • 智能預測下一件潛在爆品


這些個性化交互能讓消費者獲得「被懂得」的情感價值。但需注意:AI的輸出質量取決於輸入數據,若原始數據存在缺失、錯誤或偏差,將導致推薦失誤並形成錯誤擴散效應。


這正是第一方數據至關重要的原因。通過系統收集消費記錄、郵件打開率、瀏覽軌跡等數據,才能為AI引擎提供優質「燃料」,打造真正懂客戶的智能系統。



02.智能商品推薦


商品推薦系統通過分析用戶購買記錄、瀏覽行為及商品特徵,精準預測消費需求,以關聯展示提升成交轉化率。


生成式AI通過以下方式提供建議:


  • 動態優化商品描述:可生成個性化推薦話術替代模板化文案,但需注意,優質文案無法彌補演算法缺陷。
  • 實時追加銷售建議:根據用戶實時瀏覽軌跡推薦關聯商品,該功能實施成本較高,中小商戶需評估ROI
  • 智能經營洞察:支持自然語言查詢商品表現,其準確性高度依賴數據質量。


像Wiser這類Shopify應用能高效構建推薦系統。該工具深度對接店鋪數據,通過持續學慣用戶旅程不斷優化推薦精準度,實現「越用越懂你」的個性化體驗。


Sidekick通過自然語言查詢幫助店主了解其產品的表現。零售商可以詢問有關銷售模式和客戶行為的問題,從而獲得清晰的見解,幫助他們做出銷售決策。例如,可以詢問哪些產品經常一起購買,或者哪些商品在不同季節的轉化率最高。


零售商還可以使用Sidekick來查找數據中可能有助於提高銷量的模式,不過仍應提前測試這些建議,以確保有效。



03.智能庫存管理


良好的庫存管理意味著在正確的時間、地點保持最優庫存水平。當傳統零售商還在依賴人工盤點或電子表格時,AI工具已能實現精準高效的採購決策。


生成式AI在庫存管理中的典型應用場景:


  • 需求預測:通過歷史銷售數據與市場趨勢分析,預判未來商品需求量
  • 自動補貨:結合庫存閾值與物流周期,觸發智能採購訂單
  • 全渠道庫存同步:實時監控線上線下銷售數據,確保庫存數據精準統一
  • 動態定價:基於庫存周轉率智能調整價格策略,加速滯銷品清倉
  • 供應商評估:追蹤交貨準時率與訂單準確率,優化供應鏈合作夥伴


Sidekick可通過簡單的問題幫助了解庫存數據,可以詢問當前庫存水平、歷史銷售模式以及各個地點的產品表現。


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商戶可通過自然語言交互獲取關鍵信息,例如:


  • 哪些產品庫存不足?
  • 上個季度具體產品的表現如何?
  • 各區域門店的暢銷品排行是什麼?


雖然Sidekick可以更輕鬆地訪問和了解庫存數據,但當與個人的業務專業知識和市場知識相結合時,效果會更好。



04.虛擬購物助理


AI驅動的虛擬助手正迅速成為數字零售商的首選。亞馬遜Mechanical Turk最新研究顯示:96%的消費者希望企業用聊天機器人替代傳統客服,94%認為對話式AI將終結呼叫中心時代。


Shopify Inbox提供了一種將AI聊天機器人添加到在線商店的簡便方法,此免費工具可直接Shopify管理員集成,並可快速為品牌進行定製。聊天機器人會自動問候訪客、回答常見問題並根據客戶行為推薦產品。


Shopify Magic幫助針對常見客戶問題創建清晰、一致的回復,它讓個人在高效處理常規諮詢的同時保持品牌調性,使團隊能夠專註於更複雜的客戶需求。


Shopify Inbox還能處理常規問題,讓團隊專註於更複雜的事項,如保修索賠或兼容性查詢。它甚至可以獲取客戶聯繫信息,並通過提供及時折扣或自動解決問題來幫助減少購物車棄置情況。



05.商品目錄管理


無論顧客通過網站、應用程序還是實體店購物,他們都需要準確的產品信息, 包括名稱、描述、特徵和圖片等。當擁有來自不同供應商的數千種商品時,這些信息往往以不同格式呈現。


生成式AI可以使所有這些信息保持統一,確保尺寸、顏色和材質等描述在整個目錄中採用相同格式。它甚至可以補充可能缺失的有用細節,比如標註服裝屬於休閑款還是正裝款。


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如果在多個國家銷售產品,AI可以快速將所有產品信息翻譯成不同語言。這能幫助觸達全球客戶,而無需手動翻譯所有內容。


需要注意的是,零售商通常採用人機協作的工作流程。由於生成式AI可能出現產品描述失實或虛構細節的情況,最好安排人工編輯審核產品描述和翻譯內容。



06.內容創作


AI正在改變零售商的營銷內容生產方式。如今營銷人員不再需要逐字逐句手動撰寫,藉助生成式AI工具就能快速產出產品描述、社交媒體貼文、廣告文案和博客文章。


Shopify Magic正是這樣的工具。只需輸入產品特徵和目標客群等基本信息,它就能生成符合品牌調性的精緻內容。例如,當描述一款夏季涼鞋時,它能自動創作突出輕量化設計和戶外適用性的產品介紹與社媒文案。


Sidekick則更進一步,通過分析店鋪銷售數據智能推薦內容選題。如果監測到冬季外套銷量攀升,它會建議撰寫相關穿搭指南博客,並提供完整的寫作大綱和關鍵詞優化建議。



07.媒體內容生成


零售商同樣可以運用生成式AI來創作和編輯視覺素材,只需輕點幾下就能獲得專業級的產品展示圖片與視頻。


以Shopify Magic為例,該工具能快速優化產品圖片,無論是替換還是去除背景都易如反掌。比如拍攝一件冬季外套後,無需聘請專業攝影師就能將其自然融入雪景之中,AI還能自動調整光線、銳化細節,讓商品呈現最佳視覺效果。


諸如Steve.AI和Synthesia等工具更能將靜態產品圖轉化為動態視頻內容。只需說明產品特性、目標受眾和核心賣點,AI即可自動生成包含字幕、背景音樂和流暢轉場的營銷視頻。



08.客戶細分


客戶細分技術通過將相似購物者歸類,助力零售商實現精準營銷。Sidekick等工具讓這一過程變得十分簡單,只需用日常語言描述目標客群特徵,系統即可自動生成細分群體,無需操作複雜表格。


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當與Shopify的細分功能結合時,將獲得強大的定向營銷能力:


  • 智能分組創建:用自然語言指令即可完成,並可通過地理位置、購買行為和互動記錄等維度進行精細調整。


  • 實時動態更新:客戶行為變化時細分群組自動刷新,通過簡單指令快速調整分組,特別適合限時促銷或季節性活動。


  • 精準營銷執行:針對VIP客戶、棄購用戶等特定群體,通過Shopify營銷工具自動發送個性化郵件及優惠。


  • 數據安全合規:在獲取深度洞察的同時確保客戶信息安全,依託Shopify內置防護機制符合隱私法規要求。


Sidekick與Shopify的協同,為零售商提供了兩全其美的解決方案:既擁有易用的AI驅動細分功能,又具備將洞察轉化為行動的完整工具鏈。



09.數據分析與報告


藉助ShopifyQL,AI讓零售數據分析變得更加容易,無需編寫複雜代碼,只需提問「近期最暢銷商品有哪些」等問題,即可即時獲取可視化圖表結果。


Sidekick通過自然語言交互進一步降低了數據分析門檻,無需瀏覽複雜的報告,而是可以直接詢問有關業務績效的問題,並獲得清晰、數據驅動的答案。


這種自然語言分析方式讓團隊每位成員,無論技術背景如何,都能基於數據做出明智決策。



10.借力生成式AI搶佔先機


生成式AI正通過簡化複雜流程和挖掘深層見解,助力零售商實現智能化運營。最成功的實踐者往往秉持務實態度,聚焦核心業務場景,用AI增強而非取代商業決策能力。


Shopify的方法將商業放在首位,其Magic和Sidekick等工具專為應對零售挑戰而設計。


無論是撰寫產品描述、分析銷售數據還是為客戶提供服務,這些AI功能都可以幫助提高工作效率,同時保持對業務決策的控制。AI工具不僅能提供不錯的方法論,還能為零售業帶來真正的價值。




原文來源於:

1.https://www.shopify.com/ie/retail/gen-ai-use-cases-in-retail

中文內容由元宇宙之心(MetaverseHub)團隊編譯,如需轉載請聯繫我們。

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