创新指南｜为什么生成式AI增强的门店运营是零售业转型的未来

Jackie Pan

2024-08-28

Jackie Pan

09/03/2024
企业AI创新, 全渠道零售, 新消费

生成式人工智能(AI)将彻底改变零售行业,改变门店运营、提升员工能力并推动新的增长。这项技术具有双重优势:提高成本效率和生产力,同时提升客户体验。生成式人工智能可以促进更精简、更具成本效益的门店运营,并赋予店员更丰富的知识和决策支持。

1.生成式AI简化门店运营的2大优势

生成式人工智能可以显著简化门店运营。一线经理认为,他们45%的工作可以自动化，而专家则认为,多达60%的入门级蓝领工作可以自动化。自动化主要体现在三个方面：

首先，通过自动化重复性任务，生成式人工智能可以处理员工排班、预测性维护、客户咨询和入职培训等常规工作。这样，店员就可以腾出时间专注于更高价值的工作，例如与客户互动和销售。

其次，生成式AI作为店员们的副驾驶，协助处理复杂的客户咨询，支持库存管理和生产计划决策，从而促进决策制定。这有助于更快更好地做出决策。

第三，生成式AI将门店管理的重心从任务执行转移到验证和采取行动,从而提升门店管理水平。它能够自动进行报告分析、总结见解、并根据日常绩效报告、合规性问题、减少浪费的机会和欺诈检测来协助制定行动计划。

驱动成本和效率改进

想象一下，在一家门店里，40% 到 60% 的人工任务都是通过AI自动完成的。一线经理（如店长、班长）认为，他们自己的工作有 45% 可以通过生成式AI实现自动化，这与各种专家的观点不谋而合。相比之下，初级蓝领员工认为只有 36% 的工作可以通过AI实现自动化。然而，专家认为这些岗位的自动化潜力要高得多，在 60% 或更高的范围内。

在以下三个方面，生成性AI是提高门店运营效率和效益的催化剂。

简化店员的重复性工作。生成式AI可以自动执行重复性任务，如员工劳动安排、店铺设备的预测性维护、常规客户咨询（如退换货）或新同事入职，从而腾出员工的时间，专注于客户互动和销售机会等高价值活动。
通过生成式AI “副驾驶 ”来增强（而不是取代）人类的专业知识，从而实现更好、更快的决策。例如，生成式人工智能可以支持员工回答更复杂的客户问题，或支持库存管理和生产计划决策。
将重点从执行任务转移到验证和行动上，从而提升店铺管理的作用。例如，生成式AI可以通过自动报告分析、洞察总结以及基于多个日常商店和部门绩效报告的行动规划，为商店和部门经理提供支持，提醒合规问题，标记减少浪费的机会，或检测商店中的欺诈行为。

通过为店员配备生成式AI,他们可以从以任务为导向的角色转变为更面向客户的角色,最终提高销售额和客户忠诚度。生成式人工智能的协同作用有助于店员回答客户提出的基本问题和复杂问题,从而提升客户服务体验,从而增强客户支持。

由于重复性任务自动化节省的时间可以重新分配给客户高度重视的活动,例如个性化服务和互动,因此实现了时间再分配。生成式AI可以实现高度个性化的客户外联,提供与个人客户高度相关的促销和产品推荐,例如膳食计划和灵感。

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尽管目前消费者对数据隐私有所担忧,尤其是对面向用户的AI解决方案,但个性化促销仍然是一个备受关注的领域。反过来,零售商应该探索生成式AI解决方案,并建立预测未来客户兴趣的能力。

助推零售新增长

助推新增长主要由三类生成式AI解决方案驱动：

支持店员更好地为顾客服务的解决方案，例如，使用生成式人工智能协同机器人帮助回答基本或更复杂的顾客问题（例如，“帮我找一款适合 5 美元以下儿童食用的健康麦片”）。
重新配置因生成式AI方案腾出的时间，例如，将重复性任务自动化和支持决策所节省的时间投入到客户高度重视的活动中。
以终端客户为导向的销售和盈利驱动型AI解决方案，例如：

– 超个性化的客户拓展，如促销和产品推荐，利用大规模数据提高相关性

– 通过AI副驾驶提供独特的服务，如膳食灵感和计划

– 将提高的生产率转向创新，特别是在商品销售和营销职能方面。

最后一类解决方案的主要驱动力是在市场营销和营销等上游职能部门利用生成性人工智能，在零售经营者手中并不普遍。不过，由于我们以端到端的视角来看待生成式AI对全渠道购物的影响，我们不想在本文中错过这些机会。

最新研究表明，消费者目前对面向用户的AI解决方案兴趣有限。这主要是出于对数据隐私问题的担忧(例如41%的消费者愿意分享自己账户的销售记录，以利用AI产品和服务。他们不愿意分享其他数据，例如社交媒体数据)。然而，个性化促销是消费者兴趣很高的一个领域，也是生成式AI能够带来实质性好处的领域。尽管兴趣有限，零售商仍应发现探索生成式AI解决方案和能力建设的价值，因为在某些时候，客户会对此感兴趣。

2.零售运营应用生成式AI的优势

将生成式AI整合到门店运营中,对于提高成本效率和促进销售增长具有重大潜力。通过战略性地推出高效能的生成式AI解决方案,并将其推广到全体员工,零售商可以迅速采用这项变革性技术,并显著提高门店的生产力、客户服务和销售增长。

增强全体店员能力

想象一下，为每一位店员配备一个能增强他们能力的工具。这就是生成式人工智能的承诺。传统的大型语言模型（LLMs）与生成式人工智能的一大区别在于，生成式人工智能面向大众，简单易用。在门店中实施生成式人工智能并不需要过度工程化的变革管理，而是通过直观的生成式人工智能用例，让数以千计的一线员工获得能力。我们相信，在广泛的员工中普及使用基本的人工智能生成解决方案的同时，对门店员工进行人工智能生成技术培训，使他们能够在高影响力的使用案例中使用人工智能生成技术，这才是真正的解锁之道。生成式人工智能的这种民主化方法将使商店能够找到许多微小但累积起来很重要的生产力解锁点。结果是什么？显著提高效率，促进增长，而且不拘一格。

92%的零售业一线（蓝领）员工认为，AI可以让他们在当前工作中受益
一线经理（如店长、班长）认为，46%的工作可以通过AI实现自动化

构建新的动能

将生成式AI集成到复杂的多步骤流程中是比较困难的部分。虽然寻找 “大解决方案 ”是收获生成式AI变革力量的最终目标，但专注的中间努力可以积累关键经验并克服惰性。Runwise已为零售业客户设计并实施了多个AI解决方案，所有这些解决方案都适合立即实施并扩大规模，以形成发展势头。

3.生成式AI在零售运营的6大场景应用

生成式AI提供了大量可重新定义店内零售体验的场景用例：

自动化日常重复任务

高效的劳动力管理对于确保门店顺利运营和最大限度地提高生产率至关重要。生成式AI可以通过分析员工的任务执行情况和创建个性化培训内容来发挥关键作用。它还能进一步帮助自动化例行的、不增值的任务，从而使员工能够专注于提供卓越的客户服务。最后，使用自然语言处理的生成式AI聊天机器人可以集成到现有的劳动力管理工具中，帮助店员近乎实时地快速查询和访问信息。

客户支持助手

通过客户化等技术实现店内个性化，使零售人员能够与购物者建立定制关系，从而提高忠诚度和销售额。例如，零售商使用亚马逊个性化来分析客户数据、购买历史、市场趋势和偏好，从而建立量身定制的产品推荐。通过添加生成式人工智能功能，可以创建定制的消息、脚本和通信，以及精心策划的沉浸式衣橱。这种程度的个性化互动还可以通过自助服务终端、移动应用程序甚至可穿戴设备进行数字化交付，确保每一次客户互动都是独一无二、令人难忘的。

陈列管理助理

有效设计和规范的货架陈列可以显著影响客户体验和购买行为。生成式AI可通过分析历史销售数据、客户流量、货架布局和其他数据源，帮助零售商优化平面布局。AI算法可以根据预定义的目标生成多种设计方案，如最大化销售或改善顾客导航。这样，零售商就可以虚拟尝试不同的配置，而无需重新布置店铺，从而节省时间和资源。

商店布局优化和设计

生成式AI可以分析客户流模式、热图和历史销售数据，从而创建优化的商店布局和设计。它可以建议改变地面布局、标识和过道安排，以最大限度地提高客户参与度和销售转化率。此外，生成式AI还能帮助设计具有视觉吸引力的商店内部装饰。通过分析客户偏好、当前设计趋势，甚至是影响购买行为的心理因素，AI可以为门店美学生成设计建议。

交互式产品定制

许多零售旗舰店都为消费者提供定制产品的功能，如运动鞋或衬衫。借助生成式人工智能的强大功能，零售商可以为客户提供增强店内定制功能的能力。例如，在一家服装店，顾客可以使用人工智能生成的设计选项来个性化服装商品，使他们购买的商品真正独一无二。

库存管理助手

准确的库存管理对于防止缺货、最大限度地降低账面成本和优化补货周期至关重要。传统的基于机器学习 (ML) 的预测工具会根据历史销售数据预测需求。然而，生成式AI通过利用更多不同的数据（如天气预报、经济状况、季节性模式、买家行为和营销活动）来提升预测能力。这种错综复杂的数据水平将使零售商能够提高需求预测和自动库存补货效率，通过主动响应市场需求来有效地分配资源。