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

打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业借力生成式人工智能变革，促进零售业焕新转型引言 3生成式人工智能在商品管理方面的应用 5生成式人工智能在市场营销方面的应用 11生成式人工智能在客户服务方面的应用 16如何充分利用生成式人工智能给零售业带来的机遇 22售业带来的机遇 参考合适用例，抓住当今生成式人工智能给零售业带来的机遇 关于作者 27打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业引言引言的发展和普及。据彭博（Blombeg）10复合年增长率（CAGR）42%。20321.3万亿美元1.2%2%，40006600购物体验。更大影响：商品经理需要深入了解不同地区的客户需求，制定动态的商品管理策略，不断推动发展，改善购物体验。零售营销团队需要彻底革新内容的制作、分发和个性化定制，从而实现客户体验和零售品牌及其所售产品营销方式的转型。客服专员需要以全新的方式与客户互动，赢得宝贵的时间，专注于解决最复杂、最棘手的客户案例。势，创造价值。打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业商品管商品管理方面的应用为此，他们必须从海量数据中提取洞见，例如通过分析各种销售数据、单一人工智能和大语言模型（LLM）步发展。从生成特定角色的数据摘要来为相关团队进行采购决策和谈判提供依理最终能够充分发挥可用数据的价值。生成式人工智能赋能商品经理的关键节点 节点1：设计产品 产品设计是一个漫长而复杂的过程。相关团队要经过无数次设计迭代，才能获得满足客户和市场需求的最终版本。由于设计人员要反复推敲产品方案，因此每次迭代都需要很长的准备时间。品设计方案，可以大幅缩短产品上市时间。新产品设计。些最终被弃而不用的方案。 节点2：优化产品组合和商品管理 动上，而不是用在搜索信息上。商店生成最佳的商品管理和产品组合策略。策，以优化产品的组合、定位和系列构成。 节点3：与供应商谈判 有忽略任何潜在价值。数据，以支持其观点。值或盈利能力的决策。 节点4：分析失败的产品线 值，相关团队必须将众多数据集和数据源相关联。在生成式人工智能的帮助下，商品管理团队可从各种数据中提取洞见，对失败的产品线进行更准确的根本原因分析。借助这样的洞见，团队就能迅速解决产品匹配或设计方面的问题。品线。 节点5：筛选新产品 选择从供应商那里购买哪些新产品是一项艰巨的任务。如果选择不当，即使是看似前景光明且与客户特别适配的产品，也可能无法实现价值。生成式人工智能可分析数千种SKU（库存单位）过去的销售业绩以及客户行为属性和反馈，帮助建立相关模型，从而为产品选择提供支持。而不是凭直觉做出选择。 节点6：为客户提供个性化购物体验 选择。提供高度定制化的网站体验化的网站，让网站根据后台系统中存储的客户数据自动提供相应产品信息。的行为和统计数据提供量身定制的体验。前后对比：生成式人工智能在商品管理方面的应用智能之前式人工智能之后式人工技术赋能相关益处产品设计是一个漫长而复杂的过程，涉及人工智能可帮助快速生成产品创意和设计，图像生成、内容生成、数据聚合。新产品的上市时间大幅缩短。众多利益相关者。供商品管理团队进行验证和组合。产品组合难以优化，实体和在线零售渠道人工智能可帮助相关团队从各种数据中洞人工智能摘要、专用洞见解决方案、标签相关团队可以不断优化和改进商品管理策各行其是。察出各种模式，并基功能。数据库自然语略，推动实体和在线于这种洞见自动生成最佳商品管理策略。言查询。与供应商的谈判举步人工智能可自动生成清晰的商品管理和供人工智能摘要、自动报告。商品管理团队在谈判期间可利用相关数据应商业绩数据报表，为与供应商谈判提供和简明摘要，帮助他们以合适的成本从供参考依据。应商处获得所需的产品和服务。误区和注意事项要想在商品管理方面应用生成式人工智能，企业必须谨慎使用人工智能，采取以下关键步骤：实施质控防护机制幻觉即，虚假或误导性信息、标记幻觉，并确保这些幻觉不会出现在错误的受众面前。清理大语言模型的训练数据会将不准确的数据自动输入到结果中。确保匹配度ChatGPT便实现企业所需的结果。打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业市场营市场营销方面的应用营销人员面临的挑战是要以前所未有的速度加快行动和调整策略。然而，对于许多团队来说，他们的流程和能力至今都没有跟上发展的步伐。我们正处于5.04.03.0价值。（peretorm性化的优质营销资料和活动策划。下文将探讨生成式人工智能在全渠道、数字电商或市场商业环境中创造价值的一些具体方法。生成式人工智能赋能营销人员的关键节点 节点1：创建新内容 作，并不断确保他们发布的内容符合品牌调性以及策略和活动层面的目标。上市。SalesoeMartingCloudEinein邮件正文，从而加快推进创建营销活动的关键环节。以快速为以前创建的资产生成新的本地化版本。 节点2：打造个性化内容和体验 根据麦肯锡（McKinsey）的研究，实施个性化营销可以将投资回报率（RO）提升五到八倍。要真正实现个性化，营销人员首先要充分了解求提供高度相关的体验。能让每位潜在客户获得尽可能相关的内容体验。 节点3：通过对话与潜在客户建立联系，并实现转化 通过人工智能驱动的对话式服务，营销人员能够前所未有地贴近受众，一条新的基于对话式的购买旅程，引导潜在客户购买适合自己的产品型号。由于大部分对话都由人工智能处理，营销人员可以将时间集中Myntra 节点4：业绩分析，规划下一次活动 成果。响力、更有针对性，从而不断提高客户转化率和投资回报率。Analytics4erBI等商业智能（B）工具中，生成式人工询深入了解相关细节，而无需处理复杂的数据关联分析和各种图表。 节点5：打造以洞见为导向的客户旅程 历的旅程契合客户的购物方式、时间、地点和动机。生成式人工智能助手可以大规模分析客户旅程，并将其与营销活动表现和销售数据相关联，从而帮助营销人员规划出最佳旅程。前后对比：生成式人工智能在市场营销方面的应用智能之前式人工智能之后式人工技术赋能相关益处为广大受众创建营销内容非常耗时，需要营销人员可以利用人工智能生成图像和内图像生成、大语言模型、内容生成、标记内容创建速度大幅提升，成本降低，上线分布于各地的团队之容，从而加快内容创功能。时间缩短。间密切协作。建流程。个性化营销是一项复杂的工作，要实现大人工智能可帮助相关团队从各种数据中洞人工智能摘要、分类、客户体验得以改善，营销体验更具针对性，规模个性化/超个性察出各种模式，并基样化内容生成，以及加快创造销售线索，化，不仅操作繁琐而于这种洞见自动生成与其他系统（包括客从而对漏斗顶部指标且成本高昂。最佳营销策略。户关系管理系统）的产生积极影响。集成。营销是一种单向过程，原因在于营销人员很由人工智能驱动的对话式商务体验缩小了对话式人工智能、大语言模型、聊天机客户能在整个旅程中难大规模地与客户建营销人员与客户之间器人。立联系。的隔阂，让客户能够更好地了解和满足他们的需求。误区和注意事项为确保生成式人工智能为营销人员带来益处，并对客户旅程和体验产生积极影响，相关团队必须：•仔细地持续监控人工智能生成的内容和视觉物料的质量••建立新的审批流程和工作流程：确保营销人员能生成自己的内容，但在发布之前，内容和设计专家仍会验证和修改输出的内容。•仔细审查各种面向客户的功能，如聊天机器人：确保这些功能能够始终如一地提供企业品牌承诺的卓越客户体验。打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业客户服客户服务方面的应用卓越的客户服务需要做到以下三点：当客户需要服务时，随时随地为其提供服务了解客户的需求，并能随时切实有效地建立联系量的前提下，迅速满足客户需求生成式人工智能助手可以帮助人工客服专员在上述三个方面发挥更好点提供卓越的客户服务。识资产，帮助每位客服专员轻松学习和分享知识。生成式人工智能赋能客服专员的关键节点 节点1：实时协助处理客户查询 类专业知识才能处理的复杂查询。提问。/能为不同语言的客户提供服务。响每位客户所获得的服务质量。 节点2：呼叫后处理 当客服专员结束客户互动时，他们必须完成呼叫后处理，通常包括将沟通内容总结和处置码上传到客户关系管理系统。生成式人工智能具有自动做记录、总结和翻译等功能，可以自动完成大部分流程，减少客服专员用于呼叫后处理的时间。从客户互动中自动获取的信息还可以自动添加标记，让客服专员和其他团队都能够轻松进行搜索、借鉴和报告。 节点3：加强知识库 编辑，然后再发布。 节点4：帮助客服专员提高绩效 入职的客服专员也可以自行回答大部分问题。的学习资源，在几分钟内填补知识缺口。而提高他们的绩效，为客户提供更出色的体验。供有效的服务，并彻底改变客户服务职能。前后对比：生成式人工智能在客户服务方面的应用领域工智能之前人工智能之后人能示例模型功收益处理客户查询/互动耗时冗长且重复息来源支离越期望越专员急需支持更可掌握速恰当地响自客户动或支持续跟进等增强创建和内容基调内容分类总结翻译实时转录能/智改善客服专员绩效指标：数量决的案例ST意度平均处理时间客户互动首次响应时间提升受影响的指知识管理节、难懂、耗时覆盖范围较小操作限制内，获取和不断更增强创建和发现和简化内容分类总结翻译实时转录能/智加快上岗速度提高绩效降低流失率度ST满意个人发展和成长色类似甚至操作环境受限时间紧迫资源不到位客服专员可以获提高技能，为客户提供更广泛的服务容创建和发现和简化总结翻译实时转录能/智主动性通的绩效服专员降低流失率经验和专员误区和注意事项为确保生成式人工智能功能为客服专员及其客户带来益处，相关团队必须注意以下几点：•数据质量和数量intheloop”的方法。••保持品牌声音和基调：这对于客户服务而言极为重要，可为客户提供协调一致的体验。因此，所有人工智能生成的定制设计、模板和宣传内容都离不开一个确保其与品牌声音和基调保持一致的强大机制。••处理复杂的客户互动：尽管大多数客户查询都大同小异，但总会有复杂而独特的情况。这就需建立明确的上报和分类机制，用于处理这些情况，并确保持续更新知识库，从此类互动中吸取经验教训。••道德规范和偏见：应注意确保设立道德规范，并建立相关机制，避免在答复或信息中出现偏差。•隐私和安全免人工智能产生偏离。打造更快捷、更智能、更强大的零售业打造更快捷、更智能、更强大的零售业成式成式人工的机遇为了充分利用生成式人工智能给零售业带来的机遇，建议遵循以下五点建议：11充分利用现有功能式人工智能，现有技术和数据资产中获得最大收益。/利用生成式人工智能带来的所有机遇。收集了大量有关客户的数据（客户身份、购物时间和原因，可以利用在营销用例方面的成功经验，将生成式人工智能扩展到其他功能中。设计完美的生成式人工智能助手2就像人类助手一样，生成式人工智能助手应支持相关团队的工作方式，这一点至关重要。您需确保为助手用户提供相应的培训，以提升技能，否则采用情况会不稳定，各团队的结果也会不一致。切勿将人类排除在流程之外切勿将人类排除在流程之外3容易产生幻觉甚至发生知识产权问题，结果的可靠性就会降低。15体验造成灾难性的影响。类团队制作的内容保持一致。任命新职位，支持生成式人工智能转型任命新职位，支持生成式人工智能转型4工智能工作，并最终对向外部分享的人工智能输出负责。始终奉行“安全第一”始终奉行“安全第一”5安全主要分为两大类：信息泄露和漏洞引入。信息泄露主要有三种形式：取信息。习。）漏洞引入源于人工智能生成的代码中普遍存在的质量问题码，那就需要时刻关注这些安全问题。打造更快捷、更智能、更强大的零售业25打造更快捷、更智能、更强大的零售业25以人为本的方法的用例以客户为中心（CX）商品管理 市场营销 客户服务 其他 表示影响大生成式人工智住当今零售业带来的机遇Th生成式人工智住当今零售业带来的机遇更可观的长期投资回报率。战略性或创作性工作战术性或业务性工作以下矩阵图显示了如何确定用例并根据相关标准进行映射，以建立一个平衡的生成式人工智能用例组合。战略性或创作性工作战术性或业务性工作价值价值基于价值的方法基于价值的方法先级的框架必要时进行迭代用例评估 用例优先级排序商品管理市场营销低低客户服务高其他表示影响大实施难度高挑战机遇输入、输出效益人工智能幻觉的有利因素不利因素容忍度可行性知识产权问题道德问题监管环境26（即具有高价值且易于实施的用例（即具有中高级实施难度和