在过去的几年中，食品行业一直处于技术驱动的旋风中，这改变了零售商运营和与客户互动的方式。移动应用程序将购物者与忠诚计划、在线订购、食谱灵感等连接起来。在店内技术使客户体验更加顺畅和高效。在很多方面，行业与20年前相比已经发生了很大变化。

人工智能也发挥着作用，消费者对此也很兴奋。新兴的用例有可能改变食品购物的方式。如果购物者拍摄一张他们想准备的食谱，人工智能可以为他们生成数字购物清单。Lobyco的2024年研究发现，70%的购物者对此感兴趣。

如果消费者兴趣是任何指标，那么我们可以肯定在未来几年中会看到食品技术中人工智能集成程度的提高。但这并不是技术所能做的全部。对于食品零售商来说，人工智能最强大的应用是推动与客户的个性化互动。但这种用例在北美尚未成为常态。

人工智能驱动的个性化仍然是北美的工作进展。

在世界各地，食品零售商已经完全接受人工智能作为他们的参与策略的关键合作伙伴。商店向消费者发送高度个性化的优惠和促销活动，基于他们的个人购物资料。如果某个购物者总是购买一罐可口可乐与他们的每周杂货，他们可能会在下一次访问时收到一张免费可口可乐的优惠券。购物者欣赏并期望这种程度的个性化，无论是在他们的每周数字促销还是应用程序中的小游戏奖品中。他们觉得当地商店真正了解他们并预测他们的个人购物需求。

对于许多北美消费者来说，这种现实可能是一个正在进行的工作。这是因为许多北美食品零售商尚未采用人工智能这种方式。他们不提供个性化的促销活动，就像他们在全球的对应者一样。相反，他们发布大规模的优惠券，有时在印刷的报纸插页或邮件中，其他时候在数字格式中，并希望其中一些优惠券能引起收到和仔细阅读它们的购物者的共鸣。

为什么北美的行业是这样的？

技术是一个障碍，但它不是唯一的。

个性化的谜题的一个重要部分是，当然，需要进行后勤壮举。虽然许多北美食品零售商已经拥有大量匿名的客户数据（即聚合的购买记录），但他们可能没有以促进人工智能分析的方式应用这些数据。

目前，这些食品团队使用手动、低效的流程来创建、更新和在他们之间共享电子表格。他们可能拥有数字工具来帮助分析数据，但不是以有意义的方式——不是规模化的。

继续推进人工智能驱动的个性化意味着创建和接受单一的真相来源；一个生活在云端并实时更新的来源。从那里开始，需要验证和实施人工智能和机器学习解决方案，以便浏览数据、识别模式并根据购买资料创建客户细分。例如，可能会为仅购买有机产品的客户创建一个细分市场。

随着客户细分的进行，食品团队然后必须与人工智能和机器学习合作，开发出与每个细分市场产生共鸣的持续促销活动。这成为了一门科学；一个精确的游戏。与传统的北美优惠券模式不同，人工智能驱动的个性化是关于质量，而不是数量。零售商可能只向每个客户提供五个促销活动，但由于人工智能，这些促销活动都是全垒打。对于许多购物者来说，这将是一个巨大的变化，因为他们可能会定期查看数十个优惠才能找到一个符合他们偏好的优惠。

从“之前”到“之后”的人工智能驱动的个性化是一个巨大的任务。团队需要学习新的工具，领导者需要开辟新的工作流程，营销团队需要开发面向客户的信息，透明地传达如何使用数据。

为北美食品零售商获取合适的技术将是一项重大运作。但这并不是推进个性化所需的全部。接下来将会从根本上改变零售商与供应商的合作方式。

零售商还必须改变他们的业务合作伙伴关系。

为了实施人工智能作为客户促销的关键驱动力，零售商还需要解构他们现有的促销策略。

食品零售商与供应商合作进行客户促销并不罕见。供应商在这里有很大的利益；他们的产品正在被以折扣价或免费提供。然而，许多北美供应商控制着哪些商品被促销以及何时促销。

传统上，当食品商店发布优惠券时，他们会根据供应商的营销策略和计划发布。产品可能会被选中以符合季节性的营销活动、新口味的发布或需要满足的KPI。消费者可能会很欣赏他们收到的优惠券，但他们的偏好并不是首要考虑的问题。

这就是必须改变的，以便人工智能驱动的个性化能够发挥作用；新的技术带来了新的思考方式。驱动客户细分的相同能力（模式识别和数据分析）也可以无缝地应用于驱动促销策略。食品零售商可以轻松地了解哪些产品最受欢迎以及何时受欢迎，基于内部和外部因素，如天气、即将到来的假期、价格弹性等。这些情报可以直接支持促销策略，将消费者放在驾驶座上。

即使供应商不会再指挥促销，他们仍然会获胜。重新调整促销策略会带来更高效、更有共鸣的资源利用。购物者只会被提供他们可能会兑换的促销活动。他们仍然会被鼓励尝试新品种、新口味和新产品，但以数据驱动和可能成功的方式。供应商将体验到品牌忠诚和营销的所有好处，但没有浪费资源。

技术已经存在。它只是应用的问题。

继续推进人工智能驱动的个性化将帮助甚至大型超市在客户互动中营造出小镇的感觉。通过让客户在个体层面上感到更有价值，北美食品零售商可以为商店忠诚度做出奇迹。

这种方法已经在世界各地使用了多年，并取得了巨大的成功。现在只剩下落后者了。采用人工智能个性化的零售商将迅速超过那些没有采用的人。这只是开始的问题。