创新指南|AI引领快消行业变革:价值链中的六大创新应用场景

2023 年,全球科创融资额创 5 年来新低,AI创业却蓬勃发展,天使轮融资同比飙升624%。尤其是消费品领域,AI创新应用场景无处不在,本文中重点围绕6个关键价值链环节分析。

生成式AI正在加速各行各业的价值链再造。生成式AI在不同行业的应用潜力,生成式AI可以为各行各业带来以下价值:

提高效率: 生成式AI可以自动化许多繁琐的任务,例如数据分析、内容生成、流程管理等,从而提高工作效率。例如,在金融行业,生成式AI可以用于自动化贷款审核流程,提高效率和准确性。

降低成本:生成式AI可以帮助企业减少人工成本和资源浪费,降低运营成本。例如,在制造业,生成式AI可以优化生产流程,减少材料浪费和能源消耗。

提升客户体验: 生成式AI可以提供个性化的产品和服务,提升客户满意度。例如,在零售行业,生成式AI可以用于推荐个性化的商品,提高客户购物体验。

AI技术的快速发展为CPG行业带来了新的机遇和挑战。企业需要积极拥抱AI,并制定有效的AI战略,以充分释放AI的潜力,实现数字化转型和可持续发展。一些AI在CPG行业应用的最佳实践:

  • 欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签,将生成时间缩短了80%。
  • 强生公司使用AI工具分析欧盟化妆品法规,确保产品符合法规要求。
  • 阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道,提高了效率。
  • 可口可乐公司使用AI工具制定营销方案,提高了营销效果。
  • 亚马逊公司根据客户数据进行精准营销,提高了营销效果。

生成式AI在不同行业(工业、消费品零售、金融、能源与原材料、医疗、TMT、旅游交通等)的应用场景,本文重点从6大价值链环节分析AI创新的6个关键场景:

01. 场景1:产品研发

(1)自动化产品文档生成

现状: 产品文档生成耗时费力,人工成本高,且容易出现错误。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理技术,自动生成产品手册、用户指南、技术规格等文档,提高效率和准确性。
  • 例如,欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签,将生成时间缩短了80%。

未来展望:

  • AI可以进一步提高文档生成质量,并能够根据用户需求个性化定制文档内容。

(2)支持监管政策/试验报告

现状: 监管政策和试验报告复杂难懂,企业难以快速掌握和应用,存在合规风险。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,快速分析监管政策和试验报告,提取关键信息,帮助企业确保产品符合相关要求。
  • 例如,强生公司使用AI工具分析欧盟化妆品法规,确保产品符合法规要求。

未来展望:

  • AI可以更智能地解读监管政策和试验报告,并提供更全面的分析结果。

(3)供应商评估和谈判准备

现状: 供应商评估和谈判过程繁琐,耗时长,且缺乏客观数据支持。

AI赋能:

  • 利用数据分析技术,评估供应商资质、财务状况、生产能力等,帮助企业选择更合适的供应商,并进行更有效的谈判。
  • 例如,阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道,提高了效率。

未来展望:

  • AI可以更深入地分析供应商信息,并提供更有效的谈判策略。

(4)自动创建招标文件

现状: 招标文件人工生成效率低,且容易出现纰漏。

AI助力:

  • 利用自然语言处理技术,自动生成招标文件,提高效率和准确性,确保招标过程公平公正。
  • 例如,沃尔玛公司使用AI工具模拟供应链情况,优化了供应链管理。

未来展望:

  • AI可以更智能地制定招标策略,并帮助企业选择更合适的供应商。

(5)产品测试聊天机器人(外部)

现状: 产品测试需要大量人力物力,且消费者参与度低。

AI赋能:

  • 建立产品测试聊天机器人,模拟消费者使用场景,进行产品测试,提高测试效率和消费者参与度。

未来展望:

  • AI可以更智能地模拟消费者行为,并提供更全面的测试结果。

(6)简化数据分析跨系统交互

现状: 数据孤岛现象严重,跨系统数据分析困难,影响数据价值发挥。

AI助力:

  • 利用数据融合技术,打破数据孤岛,实现跨系统数据分析,帮助企业获取更全面的市场洞察。
  • 例如,京东公司使用AI工具分析电车消费品市场,制定了有效的销售策略。

未来展望:

  • AI可以更智能地整合数据,并提供更深层次的分析结果。

(7)发现新兴产品趋势

现状: 市场变化快,企业难以快速识别新兴产品趋势,错失市场机会。

AI赋能:

  • 利用机器学习技术,分析市场数据,发现新兴产品趋势,帮助企业及时调整产品策略。
  • 例如,可口可乐公司使用AI工具制定营销方案,提高了营销效果。

未来展望:

  • AI可以更准确地预测市场趋势,并帮助企业开发更具竞争力的产品。

(8)客户画像模型预测

现状: 缺乏对客户的深入了解,难以提供个性化产品和服务。

AI助力:

  • 构建客户画像模型,分析客户数据,预测客户需求,帮助企业进行精准营销和产品开发。
  • 例如,亚马逊公司根据客户数据进行精准营销,提高了营销效果。

未来展望:

  • AI可以构建更精细的客户画像模型,并提供更个性化的产品和服务。

02. 场景2:运营管理

(1)代码研究和设计自动化

现状: 代码研究和设计工作量大,效率低,且容易出现错误。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动生成代码,并进行代码测试和优化,提高开发效率和质量。
  • 例如,特斯拉公司使用AI工具预测产品缺陷,及时采取预防措施。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行代码研究和设计,并帮助企业开发更高质量的软件。

(2)生成性产品设计

现状: 产品设计过程繁琐,耗时长,且缺乏创新灵感。

AI助力:

  • 利用生成对抗网络等技术,自动生成产品设计方案,提高设计效率和创新性。
  • 例如,耐克公司使用AI工具进行产品设计,提高了产品外观和功能。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行产品设计,并帮助企业开发更具吸引力的产品。

(3)供应链缺陷识别和过程增强

现状: 供应链管理复杂,难以有效识别缺陷和优化流程。

AI赋能:

  • 利用机器学习技术,分析供应链数据,识别缺陷,并提出优化建议,提高供应链效率和效益。
  • 例如,沃尔玛公司使用AI工具模拟供应链情况,优化了供应链管理。

未来展望:

  • AI可以更智能地识别供应链缺陷,并提供更有效的解决方案。

(4)产品改进维护

现状: 产品改进维护成本高,效率低,且难以满足个性化需求。

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AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析产品数据,预测产品缺陷,并提出改进建议,提高产品质量和用户满意度。
  • 例如,苹果公司使用AI工具自动生成产品手册,提高了效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行产品改进维护,并提供更个性化的解决方案。

(6)自动生成个性化产品演示

现状: 产品演示耗时费力,难以满足不同客户的需求。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和生成对抗网络等技术,自动生成个性化产品演示,提高效率和客户满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地生成产品演示,并提供更丰富的互动体验。

(7)按需集体客户服务(swarm)

现状: 传统客户服务模式难以满足个性化需求,且效率低。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,构建按需集体客户服务平台,提高客户服务效率和满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地提供客户服务,并建立更牢固的客户关系。

(8)元数据生成基于图像/视频分析

现状: 元数据生成工作量大,效率低,且难以准确描述图像/视频内容。

AI助力:

  • 利用计算机视觉技术,自动生成图像/视频的元数据,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地生成元数据,并提供更丰富的信息检索和应用场景。

03. 场景3:营销与销售

(1)产品手册起草

现状: 产品手册人工编写耗时费力,且难以满足不同语言和地区的需求。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理技术,自动生成多语言产品手册,提高效率和准确性。
  • 例如,欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签,将生成时间缩短了80%。

未来展望:

  • AI可以进一步提高产品手册生成质量,并能够根据用户需求个性化定制内容。

(2)自动生成用户指南和教程

现状: 用户指南和教程编写工作量大,难以满足不同用户的个性化需求。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动生成个性化用户指南和教程,提高用户满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地生成用户指南和教程,并提供更丰富的互动体验。

(3)最佳行动和行政支持(内部)

现状: 缺乏数据驱动决策支持,行政工作效率低。

AI赋能:

  • 利用数据分析技术,提供最佳行动建议,并协助处理行政事务,提高运营效率。
  • 例如,阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道,提高了效率。

未来展望:

  • AI可以提供更智能的决策支持,并帮助企业更高效地运营。

(4)会话式数字销售代理

现状: 传统销售模式成本高,效率低,难以满足客户个性化需求。

AI助力:

  • 建立会话式数字销售代理,模拟真人销售员,与客户进行互动,提高销售效率和客户满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地与客户进行互动,并提供更个性化的销售服务。

(5)支持导购人员话术培训

现状: 导购人员话术培训成本高,效率低,难以保证培训效果。

AI助力:

  • 利用自然语言处理技术,构建导购人员话术培训平台,提供个性化培训方案,提高培训效率和效果。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行话术培训,并提供更丰富的学习资源。

(6)营销方案内容AI赋能

现状: 营销方案缺乏数据支撑,效果难以评估。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,分析市场数据,优化营销方案,提高营销效果。
  • 例如,可口可乐公司使用AI工具制定营销方案,提高了营销效果。

未来展望:

  • AI可以更智能地制定营销策略,并帮助企业实现更大的营销效果。

(7)个性化精准营销活动

现状: 传统营销方式缺乏精准性,效果不佳。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析客户数据,进行精准营销,提高营销效果。
  • 例如,亚马逊公司根据客户数据进行精准营销,提高了营销效果。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行精准营销,并建立更牢固的客户关系。

(8)定价和费用个性化优化

现状: 定价和费用缺乏灵活性,难以满足不同客户的需求。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,分析市场数据和客户需求,进行个性化定价和费用优化,提高客户满意度和利润率。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行定价和费用优化,并帮助企业实现更大的利润空间。

(9)精准的客户群体分析

现状: 缺乏对客户的深入了解,难以提供个性化产品和服务。

AI助力:

  • 构建客户画像模型,分析客户数据,精准定位目标客户群体,提高营销效率和效果。

未来展望:

  • AI可以构建更精细的客户画像模型,并提供更个性化的产品和服务。

(10)自动化语音数字人营销

现状: 传统语音营销方式成本高,效率低,难以满足个性化需求。

AI助力:

  • 利用语音识别和合成技术,构建自动化语音数字人营销平台,提供个性化语音营销服务,提高营销效率和效果。

未来展望:

  • AI可以更智能地进行语音营销,并提供更丰富的互动体验。

04. 场景4:售后服务支持

(1)自动化会议摘要

现状: 会议记录耗时费力,且容易遗漏重要信息。

AI赋能:

  • 利用语音识别和自然语言处理技术,自动生成会议摘要,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以进一步提高会议摘要质量,并能够根据用户需求个性化定制摘要内容。

(2)机器学习运营自动化

现状: 售后服务运营工作量大,效率低,难以满足个性化需求。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,自动处理售后服务运营任务,提高效率和客户满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地处理售后服务运营任务,并提供更个性化的服务体验。

(3)英语文档转换为通用语言

现状: 缺乏多语言文档翻译工具,难以满足不同国家和地区客户的需求。

AI赋能:

  • 利用机器翻译技术,将英语文档翻译成通用语言,提高客户满意度。

未来展望:

  • AI可以提供更准确的翻译结果,并支持更多语言的互译。

(4)客户数据分析与洞察提炼

现状: 缺乏对客户数据的深入了解,难以提供个性化服务。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,分析客户数据,提炼客户洞察,指导产品开发和服务优化。

未来展望:

  • AI可以构建更精细的客户画像模型,并提供更个性化的产品和服务。

(5)动态供应链模拟和优化

现状:

  • 供应链管理复杂,难以有效应对突发事件,难以反映供应链动态变化。

AI赋能:

  • 利用机器学习技术,模拟供应链情况,优化供应链管理,提高供应链效率和

未来展望:

  • AI可以更智能地模拟供应链情况,并提供更有效的解决方案。

(6)用户情绪分析

现状: 难以准确识别用户情绪,无法及时提供情感支持。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,分析用户文本和语音,识别用户情绪,提供情感支持。

未来展望:

  • AI可以更准确地识别用户情绪,并提供更有效的解决方案。

(7)用户消费数据生成

现状: 缺乏对用户消费行为的深入了解,难以精准预测用户需求。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析用户消费数据,预测用户需求,指导产品开发和营销策略制定。

未来展望:

  • AI可以更准确地预测用户需求,并帮助企业提供更个性化的产品和服务。

(8)社交媒体监控和汇总

现状: 社交媒体信息量大,难以有效监控和分析。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,监控社交媒体信息,分析用户反馈,及时发现并解决问题。

未来展望:

  • AI可以更智能地监控和分析社交媒体信息,并提供更有效的解决方案。

(9)营养知识库搜索

现状: 营养知识搜索困难,难以满足用户需求。

AI助力:

  • 建立营养知识库,利用自然语言处理技术,提供智能搜索功能,方便用户获取营养知识。

未来展望:

  • AI可以提供更精准的搜索结果,并根据用户需求提供个性化推荐。

(10)高度拟人化客服机器人

现状: 传统客服机器人功能单一,难以满足用户需求。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,构建高度拟人化客服机器人,提供智能客服服务,提高客户满意度。

未来展望:

AI可以更智能地与客户进行互动,并提供更个性化的服务体验。

05. 场景5:渠道运营管理

(1)智能化申请处理

现状: 申请处理流程繁琐,效率低,且容易出现错误。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动审核申请材料,并进行智能化处理,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地处理申请,并提供更个性化的服务体验。

(2)自动化客服支持

现状: 客服工作量大,效率低,难以满足客户需求。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,构建自动化客服系统,提供智能化客服服务,提高客户满意度。

未来展望:

  • AI可以更智能地与客户进行互动,并提供更个性化的服务体验。

(3)分销商初始化信息

现状: 分销商初始化信息录入工作量大,效率低,且容易出现错误。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动提取分销商信息,并进行智能化初始化,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地提取和处理分销商信息,并提供更完善的服务。

(4)电商消费品跨品类分析

现状: 缺乏对电商消费品跨品类分析工具,难以洞察市场趋势。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,分析电商消费品数据,洞察市场趋势,指导产品开发和营销策略制定。

未来展望:

  • AI可以提供更精准的分析结果,并帮助企业制定更有效的策略。

(5)自动化库存分析

现状: 库存分析工作量大,效率低,难以及时掌握库存情况。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,自动分析库存数据,及时掌握库存情况,并提出优化建议,提高库存管理效率。

未来展望:

  • AI可以更智能地分析库存数据,并提供更有效的解决方案。

(6)自动采购文件生成

现状: 采购文件生成工作量大,效率低,且容易出现错误。

AI赋能:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动生成采购文件,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地生成采购文件,并提供更完善的服务。

06. 场景6:跨职能协同

(1)AI生成欺诈检测

现状: 欺诈检测工作量大,效率低,难以识别复杂的欺诈手段。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析交易数据,识别欺诈行为,提高欺诈检测效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地识别欺诈行为,并提供更有效的解决方案。

(2)诊断程序优化和分析

现状: 诊断程序缺乏标准化,效率低,难以保证诊断准确性。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析医疗数据,优化诊断程序,提高诊断效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以提供更精准的诊断结果,并帮助医生制定更有效的治疗方案。

(3)产品和服务孪生数字人

现状: 缺乏对产品和服务的虚拟体验工具,难以满足客户需求。

AI助力:

  • 利用虚拟现实技术,构建产品和服务孪生数字人,提供虚拟体验,提高客户满意度。

未来展望:

  • AI可以提供更逼真的虚拟体验,并帮助企业更好地了解客户需求。

(4)竞争情报分析

现状: 缺乏对竞争情报的有效分析工具,难以制定有效的竞争策略。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,分析竞争情报,洞察市场趋势,指导企业制定竞争策略。

未来展望:

  • AI可以提供更精准的分析结果,并帮助企业制定更有效的竞争策略。

(5)营销预算自动分配

现状: 营销预算分配缺乏科学依据,效率低,难以保证营销效果。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析市场数据,优化营销预算分配,提高营销效果。

未来展望:

  • AI可以更智能地分配营销预算,并帮助企业实现更大的营销效果。

(6)员工AI自动化助手

现状: 员工工作量大,效率低,难以平衡工作和生活。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,构建员工AI自动化助手,帮助员工完成日常工作,提高工作效率。

未来展望:

  • AI可以更智能地帮助员工完成工作,并帮助员工更好地平衡工作和生活。

(7)自动化帐户管理和业务案例起草

现状: 帐户管理和业务案例起草工作量大,效率低,容易出现错误。

AI助力:

  • 利用自然语言处理和机器学习技术,自动完成帐户管理和业务案例起草工作,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地完成帐户管理和业务案例起草工作,并提供更完善的服务。

(8)财务报表、预算、仪表板创建

现状: 财务报表、预算、仪表板创建工作量大,效率低,难以满足管理需求。

AI助力:

  • 利用数据分析技术,自动生成财务报表、预算、仪表板,提高效率和准确性。

未来展望:

  • AI可以更智能地生成财务报表、预算、仪表板,并提供更深入的分析结果。

(9)风险合规预警自动提醒

现状: 风险合规管理工作量大,效率低,难以及时发现风险。

AI助力:

  • 利用机器学习技术,分析数据,识别风险,并进行自动提醒,提高风险合规管理效率。

未来展望:

  • AI可以更智能地识别风险,并提供更有效的解决方案。

CPG企业可以将AI应用产品分为以下四类(示例):

  • 高可行性、高影响力: 这些产品具有较高的商业价值和技术可行性,应该优先考虑。例如,自动化库存分析、个性化营销活动、语音数字人营销等。
  • 高可行性、低影响力: 这些产品具有较高的技术可行性,但商业价值相对较低。可以考虑将其作为辅助工具,或与其他产品组合使用。例如,测试聊天机器人、自动化会议摘要等。
  • 低可行性、高影响力: 这些产品具有较高的商业价值,但技术可行性相对较低。需要进一步研究和开发,才能将其应用于实际场景。例如,动态供应链模拟和优化、AI客服代理模式等。
  • 低可行性、低影响力: 这些产品的商业价值和技术可行性都相对较低,可以暂时搁置。

针对CPG企业,建议优先考虑以下高可行性、高影响力的AI应用产品,在构建AI产品计划时,CPG企业应注意以下几点:

  • 明确目标: 明确应用AI产品的目标是什么,是提高效率、降低成本、还是提升客户体验。
  • 选择合适的技术: 根据目标选择合适的AI技术,并确保技术可行性。
  • 收集数据: 准备充足的数据,并确保数据的质量和完整性。
  • 构建团队: 组建一支专业的人才团队,负责AI产品的开发、应用和维护。
  • 循序渐进: 不要急于求成,可以先从简单的应用开始,逐步积累经验和数据。

通过合理评估AI应用产品,并制定有效的AI产品计划,CPG企业可以充分释放AI的潜力,实现企业数字化创新转型和可持续健康增长。

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