人工智能对零售业的影响：五个步骤撬动零售人工智能未来3100亿美元增量价值
五个步骤撬动零售人工智能未来3100亿美元增量价值 费品行业的客户制定数据与AI战略。Christian Schnell是普华永道思略特德国经理，常驻慕尼黑，专注于为零售联系方式 与消费品行业客户提供技术及数据与AI相关咨询服务。奥地利Harald Dutzler合伙人，普华永道思略特奥地利+43-664-5152-904harald.dutzler@pwc.com 中国黄启佳咨询业务主管合伙人,普华永道中国+86-755-8261-8181horatio.kk.wong@cn.pwc.com 沈宇峰主管合伙人，普华永道思略特中国+86-21-2323-2273julius.shen@strategyand.cn.pwc.com Matthias Schlemmer合伙人，普华永道思略特奥地利+43-664-5152-939matthias.schlemmer@pwc.com 罗佳丽合伙人，普华永道思略特中国+86-21-2323-7047caroline.jl.luo@strategyand.cn.pwc.com 德国 Andreas Späne合伙人，普华永道思略特德国+49-170-2238-408andreas.spaene@pwc.com Eileen Dahlen总监，普华永道思略特德国+49-151-6577-3907eileen.dahlen@pwc.com Christian Schnell经理，普华永道思略特德国+49-1515-0325-568christian.schnell@pwc.com 作者简介 Harald Dutzler是普华永道思略特合伙人，负责思略特欧洲零售与消费品业务，同时也是普华永道全球消费品行业主管合伙人。 Andreas Späne是普华永道思略特欧洲主管合伙人，专注于零售与消费品行业，为客户提供以业务驱动的数字化转型项目咨询服务。 Eileen Dahlen是普华永道思略特德国总监，常驻慕尼黑，主要为零售与消费品行业的客户制定数据与AI战略。 Matthias Schlemmer博士是普华永道思略特合伙人，常驻维也纳，领导思略特欧洲数据与AI业务，为跨行业、跨地区的客户提供数据与AI战略、运营模式及创新方面的咨询服务。 ChristianSchnell是普华永道思略特德国经理，常驻慕尼黑，专注于为零售与消费品行业客户提供技术及数据与AI相关咨询服务。 Lara Agneter、Tobias Eckers、Jana Müller、Talib Qureshi和You-Ri Schü亦对此报告做出贡献。 零售业竞逐3100亿美元人工智能机遇 人工智能驱动的系统性转型正重塑零售业格局，带来超个性化体验与运营效率的跃迁式提升。该技术不仅直接回应环境可持续性挑战、主动驾驭技术颠覆浪潮、深度影响客户期望，更推动零售商对价值链进行端到端重构，从而在传统业务边界内外释放显著增量价值。零售商可借此实现客户体验的升级、运营流程的精简及组织韧性的全面强化，最终在高度竞争的市场中构筑可持续的增长飞轮。 过去一年，全球多数头部零售商已将人工智能提列为战略重点，并围绕高价值场景快速落地一批关键用例。本报告基于对其中100个标杆用例的深度分析，并结合普华永道思略特最新行业实践的综合验证，形成以下核心洞察： •若零售商能在全组织维度实现AI用例的工业化落地，其经营性利润率有望在2030年前实现四倍跃升；先行者虽面临更高的资本支出与风险敞口，但亦将获得显著的超额收益； •当AI在零售业完成广泛渗透及工业化应用，全球年度经营性利润预计于2030年前新增3100亿美元，对应整体利润增幅约20%；其中，美国与欧洲等成熟市场将贡献该增量的主体部分；•从潜在价值贡献维度看，品牌与营销领域AI用例最具爆发性，核心驱动力源于客户洞察深化、体验优化及超个性化推荐的系统性升级；•销售与商业运营紧随其后，收益主要得益于商品组合规划精细化及动态定价策略的显著优化；•供应链、门店运营、产品开发及中后台支撑职能（IT、人力资源、财务、法务等）亦将全面受益于人工智能技术的深度嵌入与能力重构。 所有零售商需明确人工智能在其整体战略中的定位，并决定采取先行者或快速跟进者路径。先行者主要集中于电商平台及具备早期投资能力的精品零售业态；快速跟进者则多见于传统实体零售，包括折扣零售商。 行业已普遍启动人工智能项目并锁定高优先级用例，但真正实现规模化落地、充分释放潜在价值的企业仍属少数。为此，本报告提出五大关键步骤，旨在指导零售企业体系化兑现AI全量价值。 第一章 人工智能对全球零售业的影响 零售业历来呈现“低利润率、高成本”的典型特征，因此对外部环境及地缘政治扰动、劳动力成本上行以及消费需求的结构性变化高度敏感。与此同时，刚性需求属性确保了品类渗透率的持续提升，市场规模因而保持稳健扩张。 依据渠道形态，零售行业可划分为电商与实体零售两大阵营，二者在运营逻辑上存在显著差异（见图1）。电商模式凭借去门店化而享有较低的管理费用，却面临激烈竞争及物流挑战，包括管理高效的配送体系和退货处理；相反，实体零售则因多门店布局导致固定成本显著高企。全渠道零售商致力于构建线上线下无缝体验，进一步抬升了运营复杂度。 通过人工智能重塑业务的零售商，有望在2030年前将经营利润率提升至现有水平的四倍；为兑现这一潜能，企业必须从渐进式优化转向颠覆式变革：不再局限于个别AI用例，而是对商业模式与组织架构实施系统性再造，使人工智能能力深度嵌入价值链的每一环节。” Matthias Schlemmer博士，普华永道思略特合伙人 在创新维度，美国依旧处于全球零售前沿。以亚马逊为代表的电商巨头与沃尔玛等实体零售龙头持续在创新投入及风险承担方面领跑。若进一步审视全球版图，可发现AI应用呈现出显著的区域差异，尽管个别企业的表现未必完全符合总体趋势。 在AI用例实现规模化、工业化落地的基准情境下，我们的测算表明：至2030年，全球零售业可新增经营性利润3100亿美元。区域贡献拆分如下：美国1650亿美元、中国250亿美元、欧洲700亿美元，其余地区合计500亿美元；该增量以“零AI效应”情境下零售业3.9%的复合年均增长率为基准假设。1 美国市场的巨大增量空间，可归因于其深厚的创业文化、充裕的资本供给，以及毗邻全球科技巨头的区位优势。企业持续对AI进行大规模投入，并在端到端价值链内实现规模化落地，从而确立了领先地位。 欧洲零售商普遍定位于快速跟进者角色，战略重心偏向渐进式优化。这一现象根源于相对保守的风险偏好、成长型资本投入不足，以及AI与运营体系的深度集成尚未完成。欧美差异进一步验证了“资本+执行”双轮驱动对AI赋能零售转型的战略重要性。 中国市场则由阿里巴巴、京东等科技巨头主导，电商扩张速度极快。得益于监管对数据隐私与保护相对灵活，新技术渗透与AI用例的全链路整合得以迅速推进。 其余地区受制于基础设施短板、消费偏好异质性与购买力分层，零售商战略重心聚焦于渠道可达性、商品多样化与价格可负担性，AI前沿创新尚未成为优先级议题。 第二章 人工智能在零售价值链中的价值 人工智能正在重塑整个零售行业，并蕴含巨大未来潜力，零售企业得以在整个价值链上发掘价值。 本研究甄选出100个最具前景的（生成式）人工智能用例，并以营业利润率3%的典型零售企业为基准，评估这些用例对利润表的贡献。每个用例均对应至零售商利润表的核心科目，由普华永道思略特的零售和科技行业专家及思想领袖，共同估算全面实施后的影响区间。研究发现，价值链不同环节可落地的用例数量差异显著。在得出上述结论时，专家综合考量了各用例对现有商业及运营模式的颠覆程度以及实施的可行性。 若零售商能在全组织维度实现AI用例的工业化落地，通过增收节支，其经营性利润率有望由3%跃升至14.4%，实现四倍跃升。该增量主要源自价值链前端的品牌营销、销售及商业运营环节的客户触达型用例。 需要指出的是，上述营业利润率提升以企业具备先发优势为前提；随着竞争对手的跟进，该优势可能出现递减。此外，该总体预测为理论值，其前提条件包括：对所有用例进行快速且高完成度的落地，配套必要的投资与资源，并将人工智能全面嵌入组织及日常流程。显而易见，尽早投资的商业动因极为迫切：一旦其他市场参与者大规模引入人工智能，成本降低所带来的红利将迅速让渡给终端消费者，企业由此获得的领先优势亦将随之消散。 不同零售企业的商业模式存在差异，并非所有用例均适用于每一家企业。例如，纯电商企业无需实施与门店运营相关的用例；而传统实体零售商若尚未在交易层面采集客户数据，则难以有效落地与客户体验相关的用例。 预计至2030年，仅有优先布局人工智能的企业能够部分完成上述规模化进程；电商领先企业，以及愿意早期投入的、具备创新基因或定位高端的连锁企业，采用速度将更为领先。 产品开发和采购环节的人工智能价值 产品开发与采购对于塑造零售企业的竞争力、推动创新并满足客户需求至关重要。通过改进产品开发、提升供应商管理效率，AI有望在这一价值链环节带来最高1.0个百分点的运营利润率提升（约占全价值链总体提升的7%）。 其中最具影响的AI用例之一是自主供应商谈判。AI通过自动化触发器与文本沟通，与供应商进行实时互动；依托“总价值模型”，综合历史结果、市场趋势等多重因素，动态优化谈判策略，从而降低成本并显著提高采购效率。 AI还能在供应商谈判准备中发挥作用：通过分析供应商历史数据，并结合竞争对手及市场洞察，为采购团队提供决策支持，帮助企业争取更优条款、进一步压缩成本。 此外，AI驱动的分析能够整合碎片化的公开信号或客户数据，赋能产品开发。零售商可据此识别新兴市场趋势、洞察客户偏好，进而构建精准客户画像并推出更契合市场需求的设计方案。 品牌和营销环节的人工智能价值 品牌和营销在零售中扮演着关键角色，负责策划并执行整体战略以吸引、打动与留存客户，涵盖个性化推荐与促销、超个性化营销、内容创作以及客户情绪分析等多个核心领域。 在当今日益激烈的竞争环境中，尤其是在客户对“超个性化”互动期望不断攀升的背景下，AI已成为驱动数据化、可衡量且高影响力营销决策的关键引擎。凭借高达5.1个百分点的营业利润率提升潜力（约占全价值链总体提升的35%），品牌和营销环节的占比最大。 例如，个性化推荐与促销利用人工智能来分析并识别购买模式，从而创建与个人偏好一致的定制优惠、智能购物清单和产品建议。该用例能够提升互动度并提高客户转化率。 人工智能在营销内容生成方面的高影响力用例包括：为广告创作引人入胜的文本、视觉和视频内容。使用人工智能可以显著降低内容创作成本并加快上市速度，同时确保品牌调性的一致性和吸引力。 媒体支出优化通过人工智能分析各种媒体渠道的效果和投资回报率，确定营销预算的最高效分配方式，例如建议应使用哪些渠道或活动的时机。与此同时，可以借助聊天机器人或自助语音增强客服，从而将人员部署到能够带来最大收益的环节。 此外，营销领域还有若干以赋能为核心的用例，例如客户情绪分析和客户细分。就前者而言，人工智能可以分析来自评论、社交媒体和调研的反馈；就后者而言，人工智能可依据购物行为、偏好和人口统计特征对客户进行分析和分类。尽管这些用例相较于其他场景未必带来最高的价值提升，但它们有助于解决悬而未决的问题、优化产品与服务，并与客户建立更强的情感纽带，同时还具备通过与供应商共享洞察来实现数据变现的潜力。 展望未来，人工智能驱动的客户分析平台有望通过提供对购物行为和偏好的预测性洞察，彻底改变零售商与客户的互动方式。那些在品牌和营销环节优先部署人工智能解决方案的零售商，不仅能够加固与客户间的纽带，还将实现效率的提升和可衡量的投资回报率。但由于许多人工智能应用需要获取高质量的客户数据，并需与现有营销流程进行深度整合，因此尽管前景可期，业内的采用程度仍不均衡。 销售与商业运营环节的人工智能价值 销售与商业运营是零售运营的支柱。该价值链环节可带来高达
