AI赋能食品饮料行业个性化研究报告

目录 234457执行摘要制片人前言关于被调查人关键洞察从业者视角品牌在AI个性化方面具备相应水平，且仍有提升空间 人工智能的怀疑论和低效的数据治理构成挑战 从业者视角 领导者们对其人工智能系统缺乏完全的信心，但突出多样化应用场景 从业者视角 结论：人工智能驱动的个性化未来何在？用于食品和饮料品牌 关键建议 关于作者 关于我们的赞助商 执行摘要 食品和饮料公司现在正积极采用人工智能驱动的个性化，而不仅仅是测试它。然而，我们的研究表明，公司在期望达成的目标与实际取得的成果之间存在明显差距。大多数品牌以有限的方式使用人工智能，看到的是适度的结果，并担心顾客的抵触。 数据治理和变革管理方面的障碍，而非预算，才是他们最主要的内部挑战。尽管存在这些限制，领导者们相信，人工智能驱动的个性化将是提升客户忠诚度和收入的关键，因此他们正相应地投入其中。 随着人工智能在行业内日趋成熟，能够在每个客户触点上提供人工智能的组织将拥有优势。本报告探讨了食品和饮料行业人工智能个性化服务的现状，以及这项能力未来的发展方向。 制片人前言 谨向数字食品饮料社区的各位成员与朋友们致以问候，感谢您们对我们研究的关注。我很高兴与大家分享我们关于行业内人工智能驱动个性化最新洞察。 在本报告中，我们探讨了AI个性化领域的演变，揭示了行业领导者如何超越基础的产品推荐，以创造富有意义、契合情境的体验，从而真正与客户产生共鸣。您将了解到来自同行们的实用见解，涉及如何建立消费者信任、克服实施挑战，以及在整个客户触点中打造无缝的个性化旅程。 我们感谢您对创新的热情，以及通过共享学习和合作推动我们行业发展的承诺。我们也希望您能在2026年6月的数字食品与饮料展上与我们相聚，在那里我们将继续探讨这些关于转型客户关系和推动业务发展的关键议题。 乔纳森·赫南德兹-吉梅内斯，硕士会议制作人 数字食品与饮料 关于被调查人 该调查受访者为高级管理人员。其中大多数（64%）为总监级别，13%为C级高管。他们担任市场营销、客户保留、电子商务、数字和数据分析等领域的职位。 他们在各种类型的食品和饮料公司工作，例如： 报告中所代表的大多数组织，其年收入在5亿美元至100亿美元或更高之间（73%）。 已有72%的人正在使用AI个性化服务。 70%的人认为AI个性化只是“有点有效”。 64%的人使用AI个性化进行产品推荐和发现。 49%的人认为效率和成本降低是AI个性化最大的商业驱动力。 56%的人表示，客户抵制和怀疑是他们面临的最主要挑战。 74%的人表示，他们的AI成熟度仅为“中级”。 75%的人仅 somewhat confident（ somewhat=有点，比较模糊，不绝对），他们的系统可以支持计划的AI个性化计划。 从业者视角 以下是食品饮料行业从业者对人工智能和个人化服务的看法： 拥有大量第一方数据很有价值，但关键在于如何利用这些数据来个性化信息传递并衡量成效。连接每一次客户互动，有助于我们构建以客户为中心的体验。这能带来值得信赖、可重复的成果。 个性化比什么都重要。人们想要符合他们偏好的图片和信息。真正了解你的客户，理解他们关心什么，并利用这些知识来提供满足他们需求的内容，这是很重要的。 我们正通过运用前瞻性和人工智能工具来预见未来，从而学习理解消费者需求。不要仅仅追随潮流——要考虑新兴技术和人工智能将如何迅速改变顾客的购物方式，就像互联网产生的影响一样。 我们可以根据客户使用我们应用功能的情况（例如添加项目到列表或使用个性化省钱功能）为其分配价值。通过根据功能使用情况对客户进行细分，我们鼓励更高的参与度，从而带来更大的忠诚度和更昂贵的购买。这对我们来说是一个巨大的提升。 精准化和个性化已不再是本行业的“锦上添花”。我们正在重新思考受众互动——不仅限于线上或线下门店，而是贯穿整个客户旅程。建立这种持续的相关性是我们的策略核心。 从点击到购物车再到顾客 身份解析如何助力CPG品牌将匿名访客转化为忠实买家。 每月，成千上万购物者访问您的网站——浏览商品、加入购物车，然后便消失无踪。高达95%的流量保持匿名，随着第三方Cookie的消失，“匿名”即意味着收入的流失。 挑战 CPG品牌长期以来依赖猜测、忠诚度计划和基于Cookie的再营销。但如今的购物者要求无缝、个性化的体验。 解决方案 身份解析。通过在无需登录的情况下识别访客在不同设备和会话中的身份，品牌可以： 触发未识别浏览器的购物车提醒 为忠诚会员禁用冗余弹窗 提供实时个性化优惠 身份也揭示了强大的意图信号——谁在访问、他们点击了什么、他们返回了哪些产品，以及他们可能再次购买的时间。借助人工智能，这些洞察为电子邮件、短信、广告和站内提供了及时、相关的沟通。 准备好停止猜测，开始成长了吗？ 身份解析已非可选项——它是现代快消品增长的基础。了解其购物者的品牌才是赢家。 下载完整指南，看看身份认同能为您的品牌带来什么。 获取指南 品牌在AI个性化方面具备相应水平，且仍有提升空间 人工智能驱动的个性化技术在提升餐饮业效率与客户体验方面展现出巨大潜力。然而，尽管热情高涨，许多组织仍难以充分发挥这些能力，并指出其效果有限且持续存在运营挑战。 以下哪项陈述最能描述贵组织当前在客户体验中利用人工智能进行个性化的情况？ 我们已在多个客户触点实施了人工智能个性化。 我们已在部分领域（例如电子邮件信息、产品推荐）实施了人工智能个性化。 我们计划在接下来的一年里实施人工智能个性化。 我们正在探索人工智能个性化，但目前还没有具体的实施计划。 该研究中的大部分组织（72%）已至少实施了一个人工智能驱动的个性化解决方案。初期努力通常集中于定向试点，例如优化书面内容、部署现场产品推荐或触发个性化优惠。如今，部署的步伐已加快。 目前，约32%的组织已将人工智能能力扩展到多个客户渠道，包括网站、移动应用程序和忠诚度计划，这反映了从孤立实验向全面协调的转变。 自从您实施了人工智能个性化，您如何评价您已实施的人工智能个性化计划的有效性？ 尽管如此，这些举措的有效性往往未能达到组织的期望。70%的采用者认为他们目前的个性化工作“只是 somewhat effective”（有点有效），而另外11%则认为“notvery effective”（不太有效）。 这一差距指向了诸如数据整合不完整、在AI使用或应用方面培训不足以及跨职能协作有限等挑战。在许多情况下，当AI模型仍处于孤立状态或缺乏持续改进和反馈机制时，性能的早期改进往往会停滞不前。随之而来的挑战则在于，从技术、文化和商业角度来看，需要确定哪些改进是必要且相关的。 领导者如何看待其人工智能个性化计划能够改进 受访者与我们的对话也表明，食品和饮料公司认为其人工智能个性化计划需要发展。大多数受访者同意，他们必须将基础产品推荐提升为创造更复杂、更具情境性的体验。 实时适应 许多受访者强调了对客户更深入理解以及实时适应性的必要性。 正如一位受访者解释道：“人工智能需要理解客户的意图，而不仅仅是看客户点击了什么。如果客户正在寻找生酮友好型产品，那么网站的所有个性化推荐都应该根据用户的口味进行调整。” 餐饮业中的AI赋能个性化 这反映了一种更广泛的愿望，即从简单的行为追踪转向全面的意图识别，从而能够根据细致的偏好和需求来改变整个客户体验。 客户忠诚度与持续参与 一旦成为客户，品牌便希望利用人工智能个性化来维持其参与度。人工智能在提升忠诚度计划、赋予品牌与客户建立更深层关系的能力方面具有巨大潜力。 “我们的目标是为我们的客户忠诚度计划打造一个更以客户为中心、更能让客户获得回报的系统，”一位受访者表示。 同样地，另一位受访者表示：“我们希望能在个性化营销、客户服务和忠诚度计划之间建立更好的关系。” 整体拓展 这些回应显示出一种强烈的趋势，即要将个性化从营销扩展到运营卓越和客户生命周期管理。企业希望其AI系统能够跨部门、跨触点集成，以提供无缝的体验。 一位受访者通过话说出了这种整体愿景：“我希望我们的AI能够提供一致且个性化的体验，以便客户在使用我们任何渠道时都能感受到被认可和重视。” 供应链优化与可持续发展 这种观点贯穿于所有回应之中，许多公司正寻求利用人工智能来实现从供应链优化到可持续发展的方方面面。 据一位受访者表示，“它可以分析供应链合作伙伴的数据，以识别潜在的职业风险，例如不公平的劳工行为，并维护更负责任的供应链。” 核心观点在于，真正的个性化需要能够协调多个业务功能的AI系统，以创造统一且有意义的服务体验，而非孤立的自定义功能。 我们希望通过技术实现活动个性化，帮助消费者减少食物浪费，因此我们开发了一个使用人工智能即时定制食谱的工具。例如，您可以将原始食谱转换为素食、纯素或低卡路里版本。这款人工智能还会实时更新食材和分步说明，以匹配用户的食物偏好和生活方式。 —— 2025年数字食品与饮料公司CEO 投资人工智能个性化的关键原因 人工智能是迄今为止最具通用性的技术之一。因此，食品和饮料品牌可以从各种因素中获得动力，从而投资并实施人工智能。 满足客户对个性化体验不断变化的需求 根据受访者的回答，效率和收入是两个最重要的商业驱动力。 具体而言，大约一半的组织（49%）专注于降低成本或加速流程。来自现有客户的收入增长紧随其后，占比44%，这表明财务和营销领导者现在已将AI驱动的个性化视为提升利润率和实现营收增长的双重杠杆。 尽管人工智能工具的总体采用范围很广，但许多品牌仍未能意识到其投资的全部价值。那些超越孤立项目、转向统一决策系统的组织，最能取得成果。 人工智能的怀疑论和低效的数据治理构成挑战 人工智能驱动的个性化在数字食品和饮料行业中的投资依然强劲。 近半数受访组织（48%）将其数字营销技术预算中的11-20%用于人工智能驱动的个性化，另有24%投入21-30%。这些投入现已与电子邮件服务商和客户数据平台（CDP）等传统平台的预算相当。 这些重大投资反映了高级管理层对人工智能在其营销策略中具有变革性潜力的深刻信念。 成功采用和部署人工智能的障碍 尽管行业领导者们投入了大量资源并予以优先考虑，但组织在采用和使用人工智能个性化方面仍面临重大障碍。 外部阻力成为最紧迫的议题。56%的受访者认为，顾客对AI策划体验的怀疑或抵制是“非常重大”的障碍。 消费者因担心其数据如何被使用、AI生成内容是否准确以及需要人类互动而表示担忧。这些情绪通常因媒体对AI引发的事故和丑闻的定期报道而加剧。 运营壁垒同样十分严峻。55%的人指出实施和技术成本是巨大的挑战，这凸显了构建可扩展人工智能解决方案的复杂性——这些方案需要专业人才、先进的云基础设施以及系统性的实验。这些挑战甚至能让资源充裕的组织也感到力不从心。 此外，数据限制是一个持续存在的问题。相当一部分受访者（44%）表示，与数据质量或可访问性相关的问题是重大的挑战。 与此同时，42%的人表示，在证明人工智能计划的投资回报率方面存在非常显著困难。 从业者视角 从业者表示，人工智能驱动的个性化正变得具有竞争力，但为了顾客起见，品牌方应谨慎行事。顾客必须能够理解人工智能系统如何使用数据得出其决策。 他们建议实施能够提供完全透明度的解决方案，以克服怀疑。这需要记录AI决策的每一步，并以易于理解的方式呈现。 以下哪一项是人工智能个性化成功最大的内部障碍？ 在使用人工智能个性化方面，数据治理是一个关键的内部挑战。超过三分之一（38%）的受访者表示，这是他们实现人工智能个性化成功的最大内部障碍。 有效的同意管理、强大的身份解析以及严格遵守全球隐私框架（如GDPR和CCPA）是必不可少的。 重要的是，变革管理（28%）的影响超过了原始预算限制（5%）。这凸显了这样一个现实：组织文化、运营纪律和高层管理者的协同一致比单纯的财务投资更能塑造成功。 综合来看，这些发现凸显了消费者（他们对数据使用和人