零售商正在大举押注人工智能，但碎片化的数据却阻碍了他们

几乎每一家零售商都在押注人工智能。但尽管每天都有用例，只有11%的零售商表示他们有信心能够将人工智能扩展到整个企业。根据Amperity的2025年零售人工智能状态报告，97%的零售商计划在未来一年内维持或增加人工智能投资，几乎有一半的零售商表示他们已经每天使用人工智能工具。问题不在于算法——而在于数据。从动态定价引擎和个性化营销到预测库存规划，人工智能很快就成为零售策略和竞争差异化的核心，在日益拥挤的消费者市场中。

人工智能承诺在零售商面临巨大压力时转变客户参与和运营效率。然而，尽管有意图，但人工智能雄心和人工智能执行之间存在巨大的差距，导致错失机会、浪费投资和沮丧的领导团队难以看到可衡量的商业成果。

没有身份解析的AI：一个碎片化的未来

尽管大多数零售商报告称他们在某种程度上使用人工智能，但只有11%的零售商表示他们准备好将人工智能扩展到整个企业。核心挑战是数据被隔离、不完整或碎片化。数据碎片化阻碍了统一客户身份的能力。没有准确的身份，人工智能无法识别个体或预测他们的需求——使真正的个性化几乎不可能。

Amperity的调查发现，只有43%的零售商将人工智能应用于面向客户的体验，只有23%的零售商使用人工智能进行身份解析或数据准备。这一差距解释了为什么许多努力都无法带来有意义的价值。

缺乏统一的客户视图不仅会减缓人工智能的采用；它直接会破坏增长机会。德勤的一份报告强调了风险，发现：

• 80%的美国消费者更有可能在品牌提供个性化体验时进行购买
• 个性化可以将转化率提高16个百分点
• 消费者在做得好的品牌上花费的金额增加了50%，使得数据质量不仅仅是一个IT问题，而是一个收入驱动因素

在消费者对个性化的偏好达到历史最高水平的世界中，全球80%的消费者期待个性化，无法统一客户数据可能会阻碍品牌的增长战略。没有身份解析的AI不仅会错失目标；它还会冒着疏远客户的风险。

统一数据，智能AI

零售业并不缺乏用例：预测分析、聊天机器人、动态定价、生成内容。没有统一的、可靠的客户数据基础，这些都不会持续成功。

身份解析确保所有不同的信号，从销售点系统、忠诚度计划、移动应用程序和第三方市场，汇聚成一个单一的、受治理的个人资料。这使得人工智能系统能够：

• 大规模个性化——确保每条消息、优惠和推荐都与个人相关
• 准确预测——为流失模型、需求预测和下一步行动策略提供动力
• 保持客户信任——通过跨渠道提供无缝、尊重和隐私安全的体验

简而言之，身份解析将人工智能从新鲜事物转变为必需品。

人工智能出错的代价

忽视身份解析步骤的风险正在增长。随着在可见的、面向客户的上下文中部署生成人工智能的需要，也带来了实际实施的担忧。一次失误，例如向刚刚续费的客户发送续费优惠，可以损害品牌忠诚度。

普华永道的一份报告发现，32%的客户会在经历一次糟糕的体验后离开他们喜爱的品牌。如果人工智能提供不一致或不个性化的互动，零售商不仅会无法解锁投资回报率；他们还会失去客户。正如德勤报告所强调的，多数消费者现在期望公司能够理解他们的需求和期望，这提高了每个零售商在竞争激烈、利润敏感的市场中尝试人工智能的标准。

人工智能雄心与现实之间的差距

弥合这一差距归结为三个优先事项：

1. 在扩展人工智能之前统一客户数据

品牌需要审计现有的数据系统，以查找隔离和不一致之处。他们应该投资于客户数据平台（CDP）和身份解析解决方案，以便在实时中调解碎片化的记录并创建可操作的个人资料。

2. 将人工智能应用于最重要的地方

品牌不应同时在所有地方部署人工智能，而应专注于高影响力的用例：个性化促销、流失预测、服务自动化和库存优化。每一个用例都需要统一的数据。例如，忠实的购物者可能会在购买后立即收到流失预防折扣。没有身份解析，人工智能可能会造成这些有害的错误。

3. 通过隐私和治理建立信任

虽然消费者期望个性化，但他们也期望隐私和安全的系统来保护他们的信息。实施隐私安全的数据实践和透明的治理可以确保人工智能增强而不是损害客户信任。

从碎片化到转型

零售人工智能的未来不会由谁最快采用技术决定，而是由谁更负责任、更有效地采用技术决定。

当零售商统一碎片化的第一方客户数据，如购买历史、行为信号和参与模式时，他们正在解锁大规模个性化并实现真正的人工智能投资回报率。

区别很明显：建立在断开的数据基础上的人工智能会带来零散的结果。建立在身份解析基础上的人工智能会带来整个企业的转型。

全力以赴

碎片化的数据阻碍了今天的进展——并威胁着明天的相关性。人工智能做得对不仅仅是一种技术升级；它是零售商与客户互动、赢得信任和增长方式的转变。

随着人工智能市场以每年42%的速度增长到2027年的733.7亿美元，赢家不会是那些部署最多模型的人，而是那些建立最强大数据基础的人。首先解决数据挑战的零售商将是那些在人工智能驱动的客户体验中获胜的人。

在接下来的一年中，进展将涉及更多的投资、实验和部署，以使零售商能够有效、有效地使用人工智能，同时尽量减少风险、加强差异化和加速可衡量的回报。

随着消费者期望不断提高，身份解析将成为区分零售人工智能赢家和输家的战略杠杆。