人工智能正逐漸成為零售業的操作系統

在過去的幾年裏，零售行業的人工智能討論主要集中在面向客户的應用程序，如聊天機器人、搜索和產品推薦。這些創新引起了關注，因為它們非常顯眼，但它們僅代表了人工智能潛力的一小部分。

如今，領先的零售商正在採取更廣泛的視角。人工智能正成為連接商品管理、營銷、媒體、客户忠誠度、運營和商業的紐帶，使業務更加智能化。

最近的公告説明了這一轉變。Gap Inc. 正在與 Google Cloud 合作，將生成式人工智能嵌入商品管理、客户互動和門店運營中。American Eagle 正在利用人工智能改善媒體規劃和個性化，而 Shutterfly 則繼續擴展其機器學習能力，以提供實時推薦。

這些舉措針對組織的不同部分，但指向同樣的轉型。人工智能不再僅僅解決孤立的問題。它正在連接那些傳統上獨立做出的決策。

從單一職能到一個連接的客户旅程

零售行業多年來一直在優化單一職能。營銷專注於客户獲取。商品管理精細化產品組合規劃。商業團隊致力於提高轉化率，而客户忠誠度團隊則專注於客户留存。

然而，客户並不是在孤立的環境中體驗零售商。他們體驗的是一個品牌。

人工智能使得通過對客户意圖的共同理解來連接這些職能成為可能。識別新興偏好的智能可以影響商品管理、塑造媒體投資、個性化數字體驗，甚至改善門店運營。零售商不再僅僅優化單個時刻，而是越來越能夠協調整個客户旅程。

這一轉變發生在消費者行為變得更加分散的背景下。客户在做出購買決策之前，會在人工智能助手、搜索引擎、社交平台、市場、移動應用、實體店和品牌網站之間移動。每一次互動都會產生有價值的信號，但歷史上這些洞察往往散落在不同的團隊和系統中。

人工智能使零售商能夠將這些信號匯聚在一起，幫助組織更快地響應不斷變化的需求，同時在每個接觸點提供更相關的體驗。

下一個前沿是相關性

個性化傳統上依賴於客户已經做過的事情：查看的產品、購買的商品或打開的電子郵件。越來越多地，人工智能可以預測客户接下來可能需要的東西，實時調整推薦、促銷策略和媒體投資。

這種智能不僅限於產品發現。它也開始影響購買後的瞬間。零售商可以利用人工智能確定哪些優惠、獎勵、訂閲或互補體驗在該交易的背景下最相關，將客户旅程的結束轉變為下一個旅程的開始。

對於零售商來説，下一步不僅僅是採用更多的人工智能。還需要重新思考如何在整個業務中做出決策。那些領先的領導者將建立跨商品管理、營銷、媒體、客户忠誠度和商業的連接客户智能，使每個職能能夠從相同的信號中學習並實時採取行動。他們將利用人工智能來協調客户旅程，而不是優化孤立的時刻。

那些將人工智能視為戰略決策引擎，而不是一系列不相關功能的企業，將在應對客户行為變化、在每個接觸點提供更相關的體驗以及推動長期增長和客户忠誠度方面處於最佳位置。