零售商从人工智能投资中产生和捕获价值的 3 个步骤

零售行业正在增长，并且竞争日益激烈，各公司争相吸引消费者的注意力和钱包。 根据国家零售联合会的数据，2024 年上半年核心销售额同比增长 3.2%，预计全年销售额将比 2023 年增长 2.5% 至 3.5%。在竞争激烈的市场中，零售商正在寻找竞争优势，许多公司正在转向人工智能（AI）。

人工智能被认为是一项颠覆性的能力，可以重新想象产品、扩大选择范围并推动新的商业模式。零售商在人工智能方面进行了大量投资，但他们需要更好地了解如何利用这项技术为客户创造价值并为自己捕获价值。

虽然这项技术已经存在多年，但算法变得更好、更快，计算能力得到了改善，价格也变得更加合理。NVIDIA 图形处理单元（GPU）可以将原本需要 7 天的计算缩短到 7 分钟，Snowflake 也在其人工智能成本结构中添加了灵活性，通过按计算收费。这些因素为零售商解锁了更多的人工智能用例，并使这项技术更好地融入 IT 预算中。

然而，许多零售商仍然难以看到他们的人工智能投资带来的切实回报。他们正在几个月内进行实验，而不是几年，并且不能采用“喷洒和祈祷”的方法进行这些试验。零售商必须以战略性的方式对待人工智能，以便他们能够实现投资回报率（ROI）目标，特别是当行业面临消费者行为变化时。

让我们深入探讨一下解锁价值创造和价值捕获的三个步骤。

将数据成熟为战略资产

为了成功利用人工智能，零售商必须首先确保他们的数据是成熟的、干净的和协调的。没有高质量的数据，即使是最先进的人工智能算法也会失败，从而导致“垃圾输入，垃圾输出”这种情况。

在零售业中，数据来自各种来源：销售点系统、电子商务平台、库存管理系统、客户关系管理（CRM）工具，甚至外部来源如社交媒体和天气预报。为了创建战略资产，零售商必须整合来自所有这些来源的数据，清洗和标准化数据，确保其准确性和完整性，并实施强大的数据管理实践。

高质量数据可以在预测规划方面产生重大影响，这既是价值创造也是价值捕获的关键方面。准确的预测对于零售商来说至关重要，以优化库存水平、减少浪费和满足客户需求。考虑时尚行业，规划周期可以长达 18 至 24 个月。零售商必须提前预测趋势、消费者偏好和需求水平，通常是在数据有限的情况下。

通过利用人工智能和坚实的数据基础，零售商可以将前所未有的变量纳入他们的预测模型中，例如历史销售数据、人口统计信息、天气模式、经济指标和社交媒体趋势。

鼓励实验文化

这种方法对于价值创造至关重要，因为它允许零售商测试和改进直接造福客户的人工智能驱动的计划。通过运行有针对性的实验，零售商可以确定哪些人工智能应用程序真正与客户产生共鸣并推动忠诚度，而无需过早地进行大规模实施。

推动实验文化的关键方面是创建简洁的用例和推导出关键绩效指标（KPI）来确定其最终成功。业务和技术利益相关者（包括工程师、分析师和数据科学家）之间的合作对于实验从概念到现实的演变至关重要。同样重要的是，具有在实验不符合预期时撤回实验的思维方式。

这种文化鼓励创新，并帮助零售商在市场条件变化时保持敏捷。它使他们能够快速、经济地测试新想法，并降低了与大规模人工智能实施相关的风险。

建立生态系统

虽然前面的步骤主要侧重于为客户创造价值，但这一步对于价值捕获至关重要——确保零售商可以有效地将人工智能计划变现。

零售商的生态系统可以包括技术提供商、品牌、影响者、内容创作者，甚至其他零售商。通过构建这样的生态系统，零售商可以创建新的收入来源、增强他们的产品并加强他们的市场地位。

例如，零售商可能与计算机视觉公司合作，创建一个人工智能驱动的视觉搜索工具，允许客户通过上传图像找到产品。这提高了购物体验，并为有针对性的广告和产品推荐打开了机会。

影响者营销是人工智能和生态系统建设交叉的另一个领域。零售商可以使用人工智能来识别和分析他们的品牌最有效的影响者，基于诸如受众人口统计、参与率和内容相关性等因素。通过将影响者纳入他们的人工智能驱动的营销策略中，零售商可以扩大他们的影响力并与潜在客户建立更真实的联系。

零售商必须谨慎处理数据隐私、竞争动态和品牌对齐等问题。然而，当做得成功时，它可以创造一个循环，即通过人工智能计划为客户创造的价值由零售商及其生态系统合作伙伴有效地捕获和变现。

这种战略性的人工智能实施方法使零售商能够超越炒作，走向实用、结果驱动的应用。随着人工智能的不断演变，掌握这些步骤的人将在零售格局中保持竞争优势。人工智能计划中价值创造和价值捕获的平衡巧妙地将技术潜力转化为竞争优势。