AI 时代的零售与消费品行业：AI 重塑竞争格局，打造品牌新优势

AI重塑竞争格局，打造品牌新优势 序言 人工智能正在重塑零售与消费品行业格局，推动公司加速重构客户互动模式，开拓增长新路径。众多行业高管已然洞悉，AI竞赛的本质不是比速度，而是比谁更懂客户。 唯有赢得客户信任，方能决胜AI时代。AI时代，体验即竞争力。个性化、沉浸感、实时响应已成标配，而非锦上添花。以无缝流畅为基，场景精准为魂，个性定制为核，将每次互动转化为忠诚与增长的双重价值。 当今，消费者利用AI实现三大赋能：个性化推荐、无缝购物体验与优化决策能力。面对日益高涨的市场要求，零售与消费品行业将AI视为核心竞争力，通过双轨制加速AI布局，既有企业IT预算支持，更依靠业务领域负责人直接推动。 本报告将展望AI赋能下的行业新格局，并指引组织今日行动、赢在明天。IBM有幸携手众多全球领先的零售与消费品公司，共同推动AI应用转型。基于实战积累，我们清晰洞察AI业务转型的成功密码，并精准把握AI为组织赋能的兑现路径。 行动正当时。AI不仅是应对当下挑战的工具，更是零售与消费品行业构筑竞争壁垒的战略基石。机遇磅礴，勇毅先行者自当开创新局。 除了提升客户体验和优化运营，AI的未来，不止懂分析，更要能行动。AI正助力品牌实现自主决策、流程自动化，并即时响应市场变化与客户行为。其核心不是单一的功能工具，而是从根本上重塑跨渠道客户体验、协同生态伙伴，并推动产品体系的底层创新。 Dee Waddell 全球行业负责人消费、旅游和交通行业IBM Consulting 同时，需要打造人机协同新机制，使懂品牌、知客户的员工能够持续监控、保障并优化AI的运营能力。 摘要 AI的未来，不止懂分析，更要能行动，品牌才能实现最佳的客户与产品体验。 AI竞赛的本质不是比速度，而是比谁更懂客户。 具备自主能力的AI工具，已成为创新的核心驱动力。 AI已融入消费者的日常脉络，品牌也在同步提速布局，从IT到业务全线发力。到2027年，35%的全球AI支出将来自IT预算外的资金池。 84%的零售与消费品行业高管表示，AI能够让他们更快洞察趋势、应变市场。关键在于让AI超越效率提升层面，在关键场景注入人文关怀，通过智能体AI实现产品创新与体验重塑的深度融合。 80%的零售与消费品公司，已确立AI在长期创新中的核心地位。在专家引导与治理体系护航下，AI正成为贯通价值链、驱动行业革新的智能引擎。 AI真谛：深潜客户洞察，破局市场竞争 部署AI绝非仅是实现数据分析或流程自动化，而在于运用每笔交易沉淀的数据财富，持续深化客户联结，构建日益紧密的客户关系。以AI洞察客户，借行为预测、体验定制与营销优化，开启品牌与用户价值共生新纪元。 当竞相布局AI成为行业常态，采用安全、治理完善的AI重构运营创新体系，方能在攻守之间掌握战略主动权。 AI已不再是IT部门的专项课题，而是重塑消费价值链各环节的核心纽带。竞争不再局限于品牌之间的较量，而是转向如何满足并超越客户期望。全民AI体验时代，消费者会期待他们选择的品牌能提供同等水平的智能响应与合规个性化服务。此转变正推动AI投资迅速增长――不仅来自IT部门预算，也越来越多由业务领域领导者主导，他们正加快行动以抢先收获AI带来的竞争红利。 预计2025至2027年，非IT部门主导的AI支出，将从28%攀升至35%。 2025年，AI支出约占年度IT预算的10%，预计到2027年，这一比例将攀升至13%。与此同时，非IT部门主导的AI支出，将从28%攀升至35%。然而，AI支出不仅在全企业范围内迅猛增长，其战略重心也从提升运营效能转向驱动创新增长（见图1）。实际上，80%的零售与消费品组织已明确将AI纳入其长期创新路线图。 零售与消费品组织正通过AI实现三重赋能：优化产品功能、拓展产品矩阵、升级服务体系，构建全域体验提升与利润增长的双重优势，且已收获实实在在的成效。86%的受访者表示，AI已构筑了可量化的竞争优势，77%的组织已验证AI项目对营收的显著贡献。上述指标将在未来三年内呈现强劲的增长态势。行业共识已然明晰：AI已脱离试验阶段，成为推动业务增长的实证引擎。 竞争前沿正从价格与促销，延伸至消费体验、市场适应力及消费者与市场洞察。全维度领先之道在于：既精准响应现有客户需求，更主动布局未来市场预期。这意味着需要为AI挖掘更多展现价值的突破点（见图2）。 AI的未来，不止懂分析，更要能行动，才能真正实现双重革新。 AI能够极速解析庞大复杂数据集，实现全域洞察无遗漏，精准捕捉人类难以察觉的商机。AI智能体实现从认知到执行的跃迁：通过多环节作业、全域系统协同，彻底将人类从重复性劳动中解放。人类在价值判断、情感共鸣与创新突破维度保持主导，通过指引AI路径、设定决策权重、裁定关键事项，构建人机协同新范式。 要释放AI的全部潜能，必须让其成为核心工作流的引擎，实现流程自动化、市场敏捷响应、客户共鸣体验，从而形成品牌差异化。企业必须跳出在既有流程中嵌入零散工具的思维，构建可原生集成AI能力的全新商业模型，实现AI工具在商业生态中的全域渗透。 因此，领先零售商与品牌正运用AI实现三大变革：运营模式革新、客户旅程再造、产品发现与商业体验路径创新。76%的高管已启动商业模式转型，借助AI兼顾运营效率与收入创新；84%的高管坚信，AI将成为应对市场突变与需求演进的核心能力。 AI智能体通过互联协作，将库存管理、支付结算、物流配送与用户数据无缝串联，确保服务流程零断层。人类则监督全局流程，处理系统异常，并将节省的时间用于深化客户关系、创新服务模式。 行业高管普遍认为，AI价值产出最集中的领域分别为：营销、客户服务、供应链运营与数字商务。三分之二的高管将升级客户体验列为AI应用最高优先级，印证该领域已成为行业核心共识（见图3）。更重要的是，58%的高管确信，AI将成为提升客户留存率与满意度的关键工具。过去一年间，AI助力助力这些关键领域的效能平均提升达31%。 当AI的能力从“提供推荐”迈向“直接执行行动”并能实时处理复杂的多步骤客户交互时，企业才能实现真正持久的转型。例如，中东零售巨头Al Futtaim集团通过推出搭载AI智能助手的Blue生活应用，实现了支付系统与会员体系的战略整合。一次登录，畅享全场景购物体验，覆盖家居、时尚、汽车、公用事业、保险与分期付款计划，积分随时赚取随时使用。Blue支付无缝集成数字结算、在线缴费与礼品卡兑换三大核心功能。应用通过破除多站点壁垒与即时奖励机制，成功提高转化效率、订单价值及跨品类销售，持续创造商业增长动能。1 AI具备开创性能力，可在关键时刻自然融入人际交互场景，通过增强情感连接来提升体验价值。此类交互可创造数字商业环境中独具差异化的满足感。 然而实现这一愿景面临重大挑战：零售与消费品组织的海量数据与多元系统，仍处于碎片化状态，缺乏有机整合，难以顺畅协同。AI需实现产品目录、库存、支付、会员计划与物流的自然融合，打破传统逐个对接的固有模式。 AI要成为可靠的运营伙伴，就必须依托实时精确的保密数据，以完成包含多环节的复杂情境交互。当组织将数据安全和治理置于首位，便能培养出在人类专家监督下自主运行、无需人工介入的AI智能体。完善的防护机制让AI实现角色进化：从被动辅助工具升级为客户旅程中的主动参与者，以前所未有的方式实现个性化交易闭环。 AI赋能体验融合嵌入式交互工具，在对话与购物场景中实现产品选型、套装定制、视觉展示与动态结算的一体化操作。借助互联的工具生态，AI可整合购物动机、忠诚度数据与即时库存，智能推荐最佳商品、灵活调整价格策略，并自动完成从下单到配送的全流程操作。 AI智能体作为可靠搭档，高效处理交易；人类则专注耕耘，需要情感浸润的信任建立、共情传递与价值协商环节，共同构建智能且有情感的客户体验。 以自主型AI为引擎，开创协同创新新范式 将AI从辅助与建议转向独立行动，将产生深远影响。若想释放智能体AI的全部潜能，必须依托协同生态。各方安全共享能力与数据，共同打造更丰富、更具价值的客户旅程。协同生态系统可跨品牌甚至跨零售商家协同运作，打造跨品牌购物体验――消费者能在不同商家间便捷切换，且不丢失个性化服务或消费记录。 我们正迈向自主型AI新纪元：AI系统将具备独立协调价值链各环节、自主执行复杂任务的能力。这必须消除数据壁垒，建立覆盖营销、商品、履约、售后全流程的AI安全交互体系，确保AI与商业环节能够标准化对接。 尽管目前64%的公司已向AI开放专有数据，但其中只有不到一半(49%)的数据可被AI访问，而真正被AI应用的数据仅略超四分之一(26%)，揭示出数据价值转化的巨大断层（见图4）。零售业凭借长期积累的客户交易与行为数据资产，在专有数据AI应用转型中天然占据领先起跑线。 图4 贵组织如何利用专用数据训练AI模型？Figure 4 打破数据孤岛的壁垒，将释放前所未有的创新潜能。通过体系化重构组织角色与作业流程，品牌与零售商能够提升数据准备能力，构建AI无缝协作的新生态。 为实现这一愿景，零售商需推进三大战略转型：打造模块化、API优先的核心平台；重构非线性AI驱动的交互流程；夯实数据治理、安全及人才技能基础。 在未来，核心平台将从“事务中心”转型为“智能引擎”，驱动AI生态运转。敢于先行的零售商，将成为AI时代的规则制定者。 率先实现AI全域智能化的品牌商，将突破传统竞争框架，通过产品创新与增长模式重构市场格局。 案例研究 Goodiebox利用AI商业智能，让每一次开箱都充满惊喜2 自2012年成立以来，Goodiebox已成为欧洲领先的美妆订阅平台，致力于为欧洲13国的20万用户提供月度美妆订阅服务。Goodiebox团队精心挑选产品组合，结合时尚趋势与季节特色，为用户带来每月惊喜。会员会试用并评价这些产品，而且在很多情况下，他们进而会在Goodiebox官网购买相关商品。 方案实施后，Goodiebox的运营效率显著提升，月度礼盒的采购和设计也得到改进。AI优化规划流程，Goodiebox团队能够更专注于美妆盒的创意设计，根据不同受众需求量身设计礼盒。AI数据分析助力Goodiebox精准掌握哪些产品在不同国家和细分市场中受欢迎，以及哪些产品能带动后续的线上购买行为。 AI解决方案助力Goodiebox降本增效，同时优化客户体验，实现商业增长。 面对众多品牌竞争入驻，Goodiebox团队借助共享电子表格精准匹配最佳美妆组合，并手动跟踪库存水平、新品到货时间和保质期。但随着Goodiebox的快速发展，这种依赖人工的电子表格已难以应对复杂需求，过多变量严重制约了创意决策的效率。 “借助AI，我们的运营与业务规则的契合度显著提升，且能根据所有产品的保质期优化库存，单盒成本节约达5%至10%。” 为应对当前挑战，实现未来增长，Goodiebox采用AI智能方案，该方案可实现产品推荐自动化、优化现有库存，并调整相关参数以最大限度提升客户满意度。该方案提升了运营效率与规划能力。AI工具利用库存数据和保质期信息，智能推荐适合礼盒的产品组合，帮助团队灵活调整选择、评估库存变化，并为当前或未来的礼盒提前锁定商品。 Annemette Bruhn Goodiebox电商项目经理 行动指南 以AI驱动对话式商业，释放流程自动化潜能。 以AI打造安全可信、极致个性化的客户体验。 构建生成式引擎优化(GEO)基础架构，运用结构化数据、语义标记、对比矩阵、FAQ模块及实时数据流，助力问答引擎精准发现、引用并推荐您的产品，采用开放标准（例如模型上下文协议），使AI助手能安全调用你的实时工具和数据。借助智能体AI捕捉搜索意图，让内容与优惠智能触达。在供应商准入、库存调配、订单处理等高重复低风险场景启动运营AI，以确定性价值打开智能化突破口。当信任与成熟度积累后，AI将更深入参与客户互动。 运用数据洞察驱动智能推荐、沉浸式购物旅程与即时服务。根据顾客接受度推进AI应用，同时需认识到并非所有顾客都已准备好使