摘要：后疫情时代，中国零售市场正经历深度重构。消费者需求日益碎片化，线上线下的全渠道融合加速，而传统零售模式在产品设计、库存管理、用户体验等环节面临严峻挑战——新品迭代周期缩短、促销节点流量爆发压力骤增、舆情传播速度远超企业响应能力。

后疫情时代，中国零售市场正经历深度重构。消费者需求日益碎片化，线上线下的全渠道融合加速，而传统零售模式在产品设计、库存管理、用户体验等环节面临严峻挑战——新品迭代周期缩短、促销节点流量爆发压力骤增、舆情传播速度远超企业响应能力。

从行业生命周期视角来看，零售企业需在创意设计、推广分销、售后维护三大阶段实现敏捷响应：前期需精准捕捉社交媒体中的海量用户洞察，中期需应对大促的库存与流量波动，后期则要快速处理消费者反馈以维护品牌口碑。

正如上期文章《从自动化到AI赋能，安永助力零售企业抢占智能商业先机（上篇）》所述，零售企业通过自动化建设来实现降本增效与规模扩张，而AI的赋能进一步助力了核心竞争力的提升，成为破局的关键。从动态生成营销内容到智能优化供应链决策，AI技术不仅帮助零售企业降本增效，更通过数据驱动的个性化服务重塑消费体验。本文将结合实践案例，探讨AI在零售前中后端的应用及落地路径。

1. 创意与产品设计阶段

在零售生命周期的前期，品牌需要围绕市场调研、消费者洞察以及产品概念来做决策。对中国市场而言，移动端与社交媒体的渗透率极高，消费者需求呈现碎片化、多样化的特点。企业往往需要及时捕捉并分析海量反馈信息，以便调整产品设计与上市节奏。

2. 推广与分销阶段

当产品研发和设计进入成熟后，企业需要制定行之有效的营销与分销策略。在中国市场，这通常涉及线上线下的多渠道布局，尤其要关注大型促销节点（如“双11”“618”）的流量爆发，提前做好精准的库存和买货计划。本阶段对“传播声量”和“销售转化”的需求极其旺盛，甚至成为决定新品成败的关键。

3. 售后与维护阶段

消费者在购买后，对产品品质和售后服务的期望值较高。口碑与差评会被快速放大并传播，这就要求品牌通过舆情监控、客服系统和售后管理来进行良好的口碑运营。收集到的用户反馈也能反哺前端的产品优化和中端的运营策略，为下一轮产品迭代提供重要参考。

在这整个生命周期的每个环节，都有发掘AI能力的机会，下面我们看看有哪些应用，希望可以激发你的思考。

（一）前端：客户接触与营销

1. 个性化营销与内容生成

►动态推送：利用AI生成个性化广告文案、社交媒体帖文，根据消费者的浏览、购买历史动态推荐产品或活动。

►智能生成营销内容：对中国用户而言，通讯工具、社交网站、短视频等平台是重要的营销场所，AI可快速生成多版本营销内容，节省文案和创意成本。

►案例：

某国际运动品牌：在其会员App中，基于用户运动数据与购买历史，AI生成个性化推送文案和产品组合推荐，并通过邮件、App推送等多渠道触达。

某国内电商平台商家：部分电商平台旗舰店采用AI快速生成广告文案、直播脚本，帮助品牌在促销季节提高投放效率。

2. 智能客服与虚拟导购

►情感识别智能推荐：基于对话模型，客服机器人不仅能回答常见问题，还能识别用户意图、通过情感分析判断用户情绪主动，对急需解决的问题进行优先处理，推荐相关商品或优惠券。

►多语言客服合理分流：在跨境业务中，AI能自动翻译用户问题并提供标准化回复。高峰期时，这些智能客服能大幅分流人工客服压力，提高响应速度和满意度。

►案例：

某国际电商平台：在全球站点部署对话系统，为用户提供问题解答、下单引导、配送进度追踪等服务。

某国内电商平台：通过“智能客服”系统，利用用户数据分析进行商品推荐，分流人工客服在高峰期的压力，提高顾客满意度。

3. 舆情监控与品牌声誉管理

►监测社交媒体与电商平台，危机预警与回应：AI可自动爬取社交平台的用户评价和讨论，并进行情感分析和趋势预测，帮助企业及时掌握舆论动态。当负面舆情在短时间内集中爆发时，系统自动预警，建议后续处理办法，企业可迅速采取措施，降低品牌形象受损的可能。

►新品上市与竞品分析：零售商还能利用舆情监测来衡量新品的市场反馈，观察竞品动态和消费者偏好。对中国市场而言，这在新品促销节奏、KOL投放策略上都有显著的参考价值。

►案例：

某国际服装品牌：面对社交媒体上的突发负面评论，借助舆情监测平台迅速捕捉热议，结合AI情感分析及时作出回应。

某国际饮品品牌：通过对社交平台的消费者反馈进行实时抓取和情感分析，筛选出对饮品口味、门店服务等方面的集体意见，以便快速优化产品或服务流程。

（二）中端：运营与销售

1. 买货计划

►需求预测及建议：通过AI模型对历史销售、市场趋势及季节性波动进行实时分析，预测不同地区和时间段的需求量，并生成动态买货建议。

►库存分配：整合门店与电商销售数据，帮助企业精准分配热门商品的库存，尽可能减少缺货或积压。

►案例：

某国际服装品牌：在中国市场，通过AI模型分析历史销售、季节变动与门店差异，在总部与本地间更精确地分配库存。

某国际服装品牌：借助AI技术实时收集门店销量及反馈，快速调配备货并指导新一季的设计与买货计划，保证“快时尚”供应链的高周转。

2. 门店运营优化

►销售预测与人员排班：结合历史销售数据、节假日流量、天气情况等多维信息，辅助店长更精准地安排人手，降低人工成本并减少顾客排队。

►店内活动与促销策划：根据门店会员数据和促销节奏，生成活动创意方案（折扣策略、社群互动、打卡环节等），帮助门店实现更有效地拉新和转化。

►案例：

某国际商超：在门店应用AI摄像头监测货架摆放和缺货情况，并结合店内人流与销售数据，优化商品陈列和员工排班。

某国内商超：结合线上订单和线下门店流量，利用AI预测消费者偏好并进行选址评估，还能根据当地消费特点设计主题活动，提高坪效。

3. 动态定价与促销管理

►智能定价：AI能够监测竞品价格、线上线下促销活动及库存周转速度，提供实时定价建议。

►促销方案制定：在中国市场，每逢重大营销节点，系统可基于销售预测为企业输出折扣区间、主推产品组合以及广告创意等综合方案，确保营收目标和品牌形象的平衡。

►案例：

某国际电商平台：其自动化定价系统会综合考虑竞品价格、用户浏览历史与库存情况，实时调整商品售价。

某国内电商平台：在大促期间运用AI分析各地区市场需求并生成促销方案，不同城市用户可能看到的折扣与推荐也会相应调整。

（三）后端：数据分析与供应链管理

1. 供应链优化与自动调度

►供应链方案优化：AI通过整合生产、物流和仓储数据，自动生成供应链优化方案，包括最佳运输路线、仓储配置、库存安全水平等。

►灵活调度的策略：对大型连锁零售商而言，跨区域调拨和减少物流成本是核心诉求，模型能快速迭代并提出可行的调度策略。

►案例：

某国内电商平台：自建智能物流体系，利用AI判断最优路线和仓储布局，提升时效并降低库存积压。

某国内电商平台：通过预测大规模促销活动的物流峰值，AI自动进行仓配调度，减少爆仓和延误。

2. 数据洞察与决策支持

►数据分析与洞察：AI不仅能汇总分析海量业务数据，还能给出决策建议，将传统BI工具的被动查询升级为主动洞察。这种数据洞察与决策能力，帮助高层管理在战略规划和财务预算上更加科学高效。

►案例：

某国际商超：在美国总部部署实时数据分析平台，基于AI模型对销售和库存数据做可视化监控，帮助管理层快速决策。

某国内商超：结合BI与AI，为采购和市场部门生成洞察报告，回答“为什么出现库存偏高？”“下季度应该主推哪些品类？”等策略性问题。

现在，企业面临的不是“要不要做AI”的选择，而是“如何快速开始并规模化AI价值”的挑战。尤其在如今大火的DeepSeek等开源模型助力下，使用成本更低，推理逻辑更佳，人工智能的受众范围瞬间从小部分积极布局AI的企业，拓展至大部分此前尚在犹豫的企业 。

不同的企业根据公司战略和定位的不同会有不同的开始方式。一般有两种路径：

1. 以POC（概念验证）为起点

聚焦高价值业务场景，从具体业务痛点切入，快速开发POC场景，验证价值后复制到其他场景，逐步扩展至多业务单元，最终构建企业级AI平台。

2. 以AI规划为起点

通常由总部发起，向各个分公司下发或共享人工智能规划，并在可复用场景上推广到其他分公司。但对于自治权比较高的外企的国内分公司，也可以由中国分公司制定自己的规划，并以此为起点，识别AI应用场景并规模化实施反向输出给全球公司。

做为全球领先AI支持的专业服务公司，安永有完整的方法帮助企业识别并落地AI POC场景。

AI价值加速器：

快速识别高价值POC场景，从业务痛点出发，精准锁定AI机会。POC方法论以"快速验证"为核心，让企业在实践中实现自我发现。EY.ai利用测试和迭代框架来识别和确定整个组织的AI计划的优先级，并进行估算影响和可行性。

AI战略规划模型：

安永不仅帮助您完成POC，更致力于将AI价值从单点突破扩展到企业级应用；利用AI规划评估模型，衡量您在企业的各个职能部门中采用和扩展AI解决方案的成熟度；促进AI实施路线图的战略规划和开发，准备负责任地利用AI的变革能力。

AI信心指数：

最后，对于AI带来的风险和责任，在后续长期的使用中进行管理，对企业在整个生命周期（从开始到退出）内对其人工智能解决方案的信任程度进行完全可定制的评估。

从前端的舆情监控与客服，到中端的买货计划与门店运营，再到后端的供应链与数据洞察，AI正在帮助零售企业实现全流程的升级与迭代。对企业而言，拥抱AI不仅是提升竞争力的技术跃迁，也是在消费者体验、品牌声誉管理和内部运营效率之间取得平衡的关键一步。全面应用AI不再只是“好玩”或“跟风”，而是适应市场竞争、满足消费者多样化需求的必选项。加之中国市场拥有庞大的用户基数和丰富的数据场景，零售企业只要深刻理解本地化需求，恰当部署AI，就能在新零售时代抢占先机，持续引领行业升级。

来源：安永EY