AI 如何彻底改写零售规则?毕马威这份报告讲透了!

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作者：微信文章
如果你是AI爱好者，一定好奇：当下最火的人工智能，到底在零售行业玩出了哪些新花样？企业怎么用AI赚钱？未来还有哪些机会？

毕马威最新发布的《智能零售：以人工智能驱动转型并创造价值》报告，基于全球1390名决策者（含163名零售从业者）的调研，从现状、方法、案例到挑战，把AI+零售的逻辑讲得明明白白。今天就用最通俗的话，带大家吃透这份报告的核心！
✅ 先看行业大现状：AI在零售里已经不是“尝鲜”，而是“必选项”


现在的零售行业，AI早就不是少数企业的“炫技工具”了，而是越来越多玩家的“生存刚需”。报告里的几组数据特别有说服力：

• 56%的零售企业已经用AI超过3年，不是刚起步的小白；• 82%的企业计划提高AI预算占比，钱要往这砸；• 71%的股东催着企业从AI里赚回报，压力给到了管理层；• 更实在的是，55%的企业说AI投资已经有“中等到极高”的回报率，47%甚至预计未来一年回报率能超10%——AI真的能赚钱！

但别急着兴奋，行业也有痛点：很多企业的AI都是“各自为战”，比如线上部门用AI推荐商品，线下门店用AI管库存，数据像一个个独立的小仓库（也就是“数据孤岛”），没法打通；而且60%的企业对AI的各种信息和炒作感到“头大”，不知道该信谁、该从哪下手。
🚀 核心框架：零售企业做AI，要走“三阶段路线”


毕马威给所有零售企业画了一张清晰的AI转型地图，不管你是刚起步还是想升级，都能对号入座——
1️⃣ 第一阶段：赋能（先让员工“会用AI”）


这个阶段的核心是“打基础”，让员工先尝到AI的甜头，别让技术变成“摆设”。

• 企业要做啥？先找个高管牵头，定好AI战略（比如先用AI解决“提高客户满意度”还是“降低库存成本”），再挑几个容易出效果的场景试点；• 员工能得到啥？比如用AI聊天机器人处理重复问题（像“我的订单在哪”“能不能退货”），不用再一遍遍跟客户解释；门店员工拿个平板，就能看到客户的购买记录、尺码偏好，推荐商品更精准；• 经典案例：亚马逊的“动态定价”AI，每天分析竞争对手价格、客户需求，自动调好几次价，既保证便宜，又能多赚钱；耐克的AI聊天机器人，能帮会员查积分、兑奖励，比人工响应快多了。

这个阶段的目标很简单：让大家相信“AI是助手，不是对手”，为后续升级铺路。
2️⃣ 第二阶段：融合（让AI融入业务的“每一根毛细血管”）


如果说第一阶段是“点上试水”，第二阶段就是“全面渗透”——把AI嵌入到从客户互动到供应链的全流程里。

• 关键动作：打破部门壁垒，比如“客户下单-库存调配-物流送货”这一套流程，用AI打通数据，不再是“线上不管线下，库存不管物流”；还要关注“道德和信任”，比如用AI做定价、推荐时，不能搞歧视，也不能泄露客户隐私；• 典型例子：沃尔玛用AI管供应链，实时预测每个门店需要多少货，既能减少缺货（客户想买却没有），又能避免库存积压（货卖不出去过期）；奢侈品品牌Balmain、Gucci甚至用AI搞“虚拟时装秀”，模特都是电脑生成的，又酷又省成本；• 重点提醒：这个阶段最容易出问题的是“员工抵触”，比如原来管库存的员工，突然要学AI工具，可能会担心“被取代”。所以企业得做好培训，让大家知道AI是帮他们减负的，不是抢工作的。

3️⃣ 第三阶段：演进（用AI搭建“生态系统”，玩更大的）


到了这个阶段，AI就不只是“优化业务”了，而是能帮企业“换赛道”——搭建自己的生态，甚至解决行业级的难题。

• 未来画面：客户的购物体验会彻底“无缝”，比如你在手机上看的衣服，到门店用AR试衣镜就能实时看到上身效果，AI还会根据你的位置、天气推荐搭配；企业会和供应商、合作伙伴用AI协同，比如超市和农场用AI预测销量，农场提前准备食材，不用再担心“供不上”或“卖不掉”；• 更前沿的玩法：有些企业已经在试“AI+量子计算”“AI+区块链”，比如用量子计算的超强算力，快速分析几百万客户的消费习惯，让推荐更精准；用AI跟踪产品全生命周期，比如衣服穿旧了，AI会提醒你“可以以旧换新”，实现“循环经济”；• 核心逻辑：这个阶段的AI，不再是“工具”，而是“生态的核心引擎”，帮企业从“卖商品”变成“提供全场景服务”。

⚠️ 想做好AI+零售？这4件事必须盯紧


不管是走哪个阶段，毕马威强调：有4个关键动作，是所有企业都绕不开的，少一个都可能走弯路——
1️⃣ 先定好“AI战略”，别瞎搞


很多企业一上来就买AI工具，结果用不起来，因为没搞清楚“为什么用AI”。正确的做法是：先明确自己的核心优势（比如你是客户体验做得好，还是供应链快），再让AI跟优势结合。比如丝芙兰擅长美妆体验，就用AI做个性化推荐；沃尔玛擅长供应链，就用AI优化库存。而且战略要“可衡量”，比如“用AI把客户满意度提高20%”，而不是“用AI提升客户体验”这种空话。
2️⃣ 信任是底线，别踩合规和道德的坑


AI越强大，风险也越大。比如用AI收集客户数据，要符合《通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法案》（CCPA）这些规定，不能随便滥用；用AI做定价、筛选客户时，要避免“算法歧视”（比如对不同地区的客户定不同价）。报告里提到，83%的领导信任AI结果，但前提是企业得有“AI治理框架”——比如谁负责监督AI、出了问题谁担责、怎么检测AI的偏见，这些都要提前说好。
3️⃣ 数据和技术是基础，别让“烂数据”毁了AI


AI的核心是数据，要是数据质量差（比如客户信息不全、库存数据过时），再厉害的AI也没用。报告里说，74%的企业觉得“数据”是最大挑战，只有28%的企业能把各个系统的数据打通。所以企业要做的：一是建“统一数据平台”，让线上线下、库存销售的数据能互通；二是保证数据质量，定期清理错误信息；三是选灵活的技术，比如用云平台，后续想加AI功能也方便。
4️⃣ 培养“AI文化”，让员工愿意用


很多企业的AI工具最后变成“摆设”，不是技术不好，而是员工不用。比如门店阿姨觉得“AI太复杂，不如我自己记库存靠谱”。解决办法很简单：

• 培训要跟上，比如给员工开“AI小课堂”，教他们怎么用工具，不用学复杂的技术原理；• 让员工参与AI设计，比如管库存的员工觉得AI功能不好用，提建议就改，让工具更贴合实际需求；• 明确告诉大家“AI是帮你减负的”，比如原来要花2小时整理客户反馈，AI10分钟就能搞定，剩下的时间可以做更有意义的事（比如跟客户聊天）。

🇨🇳 重点看中国：AI+零售在国内已经玩得很溜了


报告里专门提到了中国市场，看得出来国内的AI+零售进度一点不慢：

• 市场规模涨得快：2022年中国零售AI市场规模299.2亿元，预计2027年能涨到755.8亿元，年均增长20%；• 政策给力：从2021年到2025年，政府一直推“AI+消费”“智能零售”，比如2025年《政府工作报告》提“人工智能+行动”，鼓励新场景、新技术；• 细分领域爆发：即时零售（比如外卖买药、买生鲜）2025年活跃用户会超6.2亿，下沉市场（三四线城市）渗透率能到48%；无人零售市场2025年预计突破1800亿元，长三角、珠三角这些地方占了近70%的份额；• 国内案例超实在：

• 某连锁超市用AI做“智能补货”，分析天气、价格、库存等20多个因素，精准预测3天销量，结果缺货率从7%降到2%，库存周转天数从35天缩到21天——钱和效率都省了；• 某乳业集团用大语言模型做“智能系统”，养殖员查疾病管理、营养配比的知识，耗时减少90%，复杂问题处理快多了；• 某巧克力品牌搞“AI配方研发平台”，把上千种原料数据整合起来，新品研发周期缩短50%，人工试错成本降了70%——再也不用靠“老师傅尝味道”瞎猜了。

❌ 别忽视挑战：AI+零售不是“一路坦途”


报告也没回避问题，现在行业还面临不少坎：

• 数据不通：70%的企业因为系统割裂，没法整合线上线下的全域数据，AI相当于“瞎眼干活”；• 成本太高：单个智能门店改造成本超200万元，年营收低于5000万元的小企业根本扛不住；• 隐私争议：比如人脸识别技术在门店用，有人担心“被监控”；AI推荐太精准，又容易让人陷入“信息茧房”（比如你买了一次零食，就一直给你推零食）；• 员工抵触：传统零售的员工，尤其是年纪大一点的，对AI有畏难情绪，觉得“学不会”“会失业”。

💡 最后给AI爱好者的小思考


看完这份报告，其实能发现：AI+零售的核心，从来不是“用多酷的技术”，而是“解决多实际的问题”——不管是帮企业省成本、多赚钱，还是帮客户更方便、更开心，AI的价值都要落到“人”身上。

未来的零售，会是“AI无缝融入生活”的样子：可能你走进一家店，AI根据你的穿搭推荐衣服，试衣镜用AR实时显示效果，付款不用排队，出门就能收到快递——这不是科幻，而是正在发生的现实。

你还见过哪些“AI+零售”的神奇应用？比如能聊天的智能购物车、会调香水的AI调香师？评论区聊聊你的发现～