摘要：大企业通常具备多年的业务数据积累，例如会员信息、销售记录、供应链日志等，这些数据通过数据中台进行统一清洗和结构化处理，形成可被AI调用的高价值资产。

上篇文章客观讲述了AI在企业落地难的原因，归咎于企业基础数据的不贯通、不成熟、不合理导致AI训练难以开展，更不要说给企业未来赋能。

下面就结合知名大企业联合利华、宝洁、雀巢、京东、沃尔玛、星巴克、宜家等零售企业，来聊一下大企业AI布局现状以及AI是如何给企业降本增效。

1、大企业通常具备多年的业务数据积累，例如会员信息、销售记录、供应链日志等，这些数据通过数据中台进行统一清洗和结构化处理，形成可被AI调用的高价值资产。

涉及甚广的零售巨头联合利华，率先把全球50多个国家的雪糕销售数据、2.5亿消费者行为数据包括各渠道的点击浏览量、品宣互动等数据，整合到了微软的Azure数据湖中，再通过AI分析出不同市场的口味偏好差异。

联合利华旗下品牌和路雪从AI数据分析发现，东南亚消费者更加偏爱低糖冰激淋，从而推动研发部门推出其本地化产品，低糖冰激淋一经上市首月销量就突破了300万件，大幅度减少SKU市场试验成本。

2、数据清洗作为企业AI转型的关键环节，规范且干净的数据治理能够提高AI预测分析的准确性。

同为日化巨头的宝洁货品仓库遍布全球，宝洁公司在盘点全球87个仓库发现有近15%的产品因先前的人工条码录入出错一个产品被识别成两个SKU，后来通过AI数据清洗，统一规范了2000万条产品数据，这一改善效果对于多仓库发货的宝洁集团也是显而易见的，让整体的库存周转率提升22%。

3、前端动态数据的AI捕捉能力，有效增强了决策实时性。

尤其是在讲究快反效率的快时尚领域，Zara通过RFID标签实时采集全球门店试衣间数据，如某款连衣裙试穿率30%但购买率仅5%，AI便会在后端提示该款产品的动销存在异常预警，及时同步到产品部分析该商品是否存在版型和质量问题。

在Zara的AI后台上还能结合天气数据建议将滞销款调至气温较低区域促销，并在两周内让滞销款清仓率提升40%，扭转库存减值。

在国内名创优品通过实时监控商品销量与线上浏览量的关联性，用AI算法可快速识别爆品趋势，并建议产品补货或促销。相比之下，小企业因缺乏实时数据采集和分析工具，往往依赖人工经验判断，难以实现精准的供需平衡。

全球零售巨头沃尔玛通过数据中台整合了线上线下全渠道数据，包括每日线上的UV、PV、商品转化率等前端指标。AI模型基于这些数据，结合历史销售记录和天气因素，预测出区域化需求差异。

1、AI动态定价：AI监测到某款饮料在南方门店的UV骤增但转化率低，结合库存数据后建议降价5%，两周内该饮料的销量提升30% 。

2、AI库存调配：在沃尔玛网站上某款季节性商品的PV突增时，AI自动触发区域仓库调拨指令提前备货，避免因缺货流失客户。

3、AI会员管理：沃尔玛通过分析高UV、低购买率的用户行为，AI自动生成个性化优惠券策略，将转化率提升至行业平均水平的1.5倍。

4、AI动态促销：沃尔玛发现某区域婴儿纸尿裤销量与啤酒销量呈正相关“爸爸的购物现象”，AI自动生成关联货架摆放建议，使两类产品联合购买率提升18%。

浙江一连锁超市试图复制沃尔玛的组合销售模式，但因POS系统未记录消费者购物篮组合数据，AI只能基于单品销量推荐，导致促销方案错误频出最后以失败告终。

AI是留给有准备的人和企业，在AI时代下大企业会走得更远。研发AI化、销售AI化、物流AI化，从研发成本、门店销售成本、物流成本等多方面促成企业降本增效。

1、AI缩短产品迭代周期：

金龙鱼早前已成立AI科技应用小组，整合过往销售数据和未来市场预测，发现当下健康食品的需求量持续上升，把前线市场需求推送至产品研发中心及时调整产品方向，减少传统市场调研和试错时间，将研发周期压缩约30%。

2、销售与物流成本：实现从粗放管理到精准控制。

京东物流通过AI算法优化配送路线，结合实时交通数据，单次配送成本下降15%，时效性提升了25%。

雀巢在中国部署了2万台AI冰柜，通过温度传感器和销售数据预测饮料需求；当某区域气温超过35℃且库存低于20%时，系统自动触发补货，缺货率从15%降至3%。

3、门店运营成本：从人力依赖到自动化

星巴克利用AI分析人流量与能耗关系，上海一旗舰店其AI系统根据客流量预测自动调节照明强度和空调温度，进而使得门店空调能耗降低12%，单店年度电费节省超10万。

宜家通过3D热力图分析顾客动线，发现沙发区周末下午3点咨询量是平日3倍，据此调整导购排班后，单店月转化率提升15%，人力成本降低18%。

大企业的AI转型优势本质上是数据资产化能力与全链路整合能力的体现。从数据中台的构建到动态决策的落地，大企业通过规模化数据应用形成竞争壁垒，而小企业则需在数据治理与场景聚焦上寻求突破。

未来随着AI工具的低代码化以及商业系统整合，中小企业的转型门槛或将降低，但数据基础的差距仍将是核心分水岭。

来源：丽晶软件