CPG与零售领域AI：领先企业如何拉开竞争差距

核心观点

本报告探讨了人工智能（AI）在消费品（CPG）和零售行业的应用现状及未来趋势。报告指出，AI正在改变消费者行为和商业决策方式，为CPG和零售公司带来新的竞争优势。然而，大多数公司尚未充分利用AI的价值，主要原因在于缺乏战略聚焦、转型深度不足、衡量指标缺失以及未能有效管理风险和成本。

关键数据

• AI应用现状：CPG公司主要在需求与供应预测和收入增长管理优化方面应用AI，而零售商则在可用性、预测和运营方面进展最快。大多数CPG公司仍处于试点和探索阶段（约75%），而零售商则分为两类：45%正在扩大影响，40%几乎未开始。
• 潜在价值：BCG预计，如果所有相关AI计划都得到规模化实施，CPG公司可以获得220至350个基点的累积EBIT，零售商可以获得180至360个基点。
• 衡量指标：超过一半的受访者表示，他们没有正式衡量消费者AI投资的回报率（ROI）。
• 转型深度：AI转型分为三个深度级别：部署、重塑和创新。大多数公司目前处于部署阶段，而领先的公司则开始探索重塑和创新。

研究结论

• CEO关注点：报告提出了六个关键问题，帮助CEO和领导团队评估AI转型战略：是否将投资与战略重点对齐？我们的雄心是否足够，以及如何衡量影响？我们如何提高成功和可持续转型的几率？对员工和运营模式的影响是什么？我们应该如何思考数据资产和技术合作伙伴关系？我们如何快速行动，同时控制风险和成本？
• 成功关键：成功实施AI转型的公司需要聚焦于少数几个核心商业流程，设定更高的价值创造目标，并建立有效的衡量指标。他们还需要重塑职能和劳动力策略，构建数据资产，并建立有效的风险和成本管理机制。

行动建议

• 聚焦战略重点：将AI应用于公司选择赢得的核心商业流程，例如更快创新、更精准的需求感知、更好的可用性和更相关的商品组合。
• 设定更高的雄心：超越当前AI能力，设定更高的价值创造目标，并推动AI从辅助决策到自动执行的转变。
• 提高转型成功率：从部署阶段逐步过渡到重塑和创新阶段，逐步建立AI能力，并建立有效的衡量指标。
• 重塑职能和劳动力策略：建立跨职能团队，并将角色从分析转向协调、监督和关系管理。
• 构建数据资产：在部署AI的同时构建数据资产，并保持对自动驾驶模式的生态系统选择的一致性。
• 管理风险和成本：建立有效的风险和成本管理机制，包括实时准确性、成本到价值的跟踪以及员工技能提升。