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AI已成零售业生存关键，90%企业已应用但仅少数实现20%增长。本文揭秘AI如何真正提升营收与降低成本。

核心内容：
1. AI在零售业的核心价值：营收增长与成本降低的双重效益
2. 生成式AI的规模化应用与三大高价值场景
3. 零售企业实现AI落地的关键策略与未来机会

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前几天和一位做连锁超市的朋友聊天，他说：“去年还在纠结要不要上 AI，今年发现 —— 不上 AI 的同行，已经开始丢客户了。”

这句话，几乎戳中了当下零售和快消（CPG）行业的痛点。

你可能没注意到：当你在电商平台收到 “刚好想买” 的推荐，当超市货架永远有你常买的牛奶，当快递比你预估的早到 1 天 —— 这些背后，都是 AI 在发力。

最新的行业信号已经很明确：AI 不再是 “加分项”，而是 “生存项”。90% 的零售企业已经把 AI 用在运营里，但真正能靠 AI 实现营收增 20%、成本降 20% 的，却只有少数。

今天我们就拆解：零售和 CPG 行业的 AI，到底在赚什么钱？怎么落地？未来还有哪些机会？

一、AI 的 “价值硬通货”：营收和成本的双杀

很多人聊 AI，总喜欢说 “未来感”，但零售行业的老板们最务实：AI 能不能帮我多赚钱、少花钱？

答案是：能，而且效果远超预期。

先看一组数据：80% 的零售企业用 AI 后，年营收明显增长；其中 25% 的企业，营收直接涨了 20% 以上。更狠的是成本端 ——94% 的企业说 AI 帮他们降了运营成本，近 3 成企业成本降幅超 20%。

这不是 “虚头巴脑” 的效率提升，而是真金白银的改变。

比如某快消品牌，以前靠 “经验” 预测销量，旺季常断货、淡季堆库存，资金周转慢得要命。后来用 AI 分析区域消费习惯、天气、促销活动等数据，需求预测准确率提了 40%，库存周转速度快了 30%，一年下来成本直接省了 22%。

还有某连锁服饰店，用 AI 做门店库存管理：哪些款在南方卖得好，哪些款适合北方的秋季，AI 提前一周就能算出来，再动态调整补货节奏。结果就是，断货率降了 50%，客户复购率涨了 18%。

这些案例的底层逻辑其实很简单：零售的核心是 “供需匹配”，而 AI 刚好能把 “模糊的经验” 变成 “精准的数据决策”—— 你不用再猜客户想要什么，AI 帮你算出来；你不用再赌库存多少，AI 帮你控好量。

二、生成式 AI 的 “落地革命”：从 “试水温” 到 “规模化”

如果说普通 AI 是 “优化工具”，那生成式 AI 就是 “生产力加速器”。

现在 82% 的零售企业，要么在用生成式 AI，要么在测试。但和 2023 年比，今年的落地节奏完全不一样了 ——2023 年只有 24% 的企业愿意用第三方生成式 AI 工具，2024 年这个比例直接冲到了 50%。

为什么？因为大家发现：自己搭生成式 AI 模型，又贵又慢；不如用现成的行业工具，拿来就能做营销内容、写广告文案、甚至做客户分析。

生成式 AI 的落地，主要集中在三个 “高价值场景”：

第一个是营销内容生成。60% 的零售企业在用它做图文、视频、甚至短视频脚本。某美妆品牌以前做一支产品宣传视频，要找 agency 拍 3 天，成本 2 万；现在用生成式 AI，输入产品卖点和风格要求，2 小时出 3 版初稿，修改后当天就能上线，成本省了 70%，转化率还提了 40%。

第二个是预测分析。44% 的企业用它优化 “客户下一步需求”—— 比如你在电商平台买了婴儿奶粉，AI 会预测你 3 个月后可能需要婴儿湿巾，提前推相关优惠，复购率自然涨得快。

第三个是个性化广告。42% 的企业用它做 “千人千面” 的广告：同样一款洗发水，给 “油头用户” 推 “控油 72 小时”，给 “烫染用户” 推 “修护受损发质”，广告点击率比以前的 “一刀切” 高了 50%。

但要注意：生成式 AI 不是 “万能药”。现在企业最担心两个问题：数据隐私（60% 的企业怕客户数据泄露）和成本（57% 的企业纠结 “规模化后要花多少钱”）。所以落地时，优先选能保障数据安全的第三方工具，别盲目自建。

三、供应链的 “AI 急救包”：破解 59% 的企业痛点

零售和 CPG 行业，有个绕不开的 “老大难”—— 供应链。

过去 5 年，疫情、物流波动、客户需求变快，让供应链越来越难管。今年有 59% 的企业说：“供应链挑战比去年更严重了。”

但有意思的是：82% 的企业都计划明年增加供应链 AI 的投入。因为他们发现：AI 是解决供应链 “不确定性” 的最好办法。

供应链 AI 的核心，就做两件事：降成本、稳体验。

先看降成本。某零食品牌用 AI 优化物流路线：以前从仓库到门店，靠人工规划路线，常绕远路、空车返程；现在 AI 实时分析交通、订单密度，规划最优路线，物流成本降了 15%，还省了 20% 的燃油费。

再看稳体验。客户最烦的是什么？断货、送货慢。某生鲜平台用 AI 做 “需求预测 + 库存调配”：比如周末暴雨，AI 会预测 “蔬菜需求会涨 30%”，提前从周边仓库调货，断货率降了 58%，客户投诉少了 35%。

而所有供应链 AI 应用里，需求预测是最关键的 ——82% 的企业明年会重点投这个。因为只要能算准 “卖多少”，库存、物流、采购就能跟着顺，供应链的 “堵点” 自然就通了。

还有个新趋势：物理 AI + 机器人。比如 29% 的企业会投 “拣货机器人”，在仓库里自动拣货、打包，效率比人工高 3 倍；24% 的企业会用 “智能叉车”，不用人开，就能把货物运到指定位置，还不会出错。

四、AI 落地的 “坑与桥”：别让挑战挡住红利

虽然 AI 的好处多，但落地时，企业还是会踩坑。

现在零售企业最头疼三个问题：

第一，缺 “可解释的 AI 工具”（33% 的企业）。比如 AI 推荐了一款产品，但没人知道 “为什么推荐”，万一出问题，都不知道怎么调整。

第二，缺 AI 人才（31% 的企业）。招个数据科学家难，留住更难。

第三，缺预算规划（28% 的企业）。不知道 “该花多少钱”，怕投了没效果。

怎么破局？给三个小建议：

1.人才不够，工具来凑。别执着于 “自己养团队”，优先用第三方成熟工具 —— 比如做营销内容，用现成的生成式 AI 平台；做需求预测，用行业专用的供应链 AI 系统，成本比自建低 60%，还不用养技术团队。

2.先建 “简单的 AI 治理”。52% 的企业说 AI 治理很重要，但只有 46% 的企业有正式的治理政策。其实不用一开始就搞复杂，先定个 “AI 使用规范”：比如客户数据不能上传到公共 AI 工具，AI 决策要有人工复核，慢慢完善。

3.从小场景试错。别一上来就 “全公司推 AI”，先选一个小场景 —— 比如用 AI 优化门店库存，跑通后再扩到供应链、营销，风险小，见效快。

最后：AI 的红利窗口，只剩 18 个月

看完这些，你可能会问：“现在做 AI，还来得及吗？”

答案是：来得及，但要快。

因为现在 97% 的企业都计划明年增加 AI 投入，再过 18 个月，AI 就会从 “竞争优势” 变成 “行业标配”—— 就像今天的扫码支付一样，你不用，就会被淘汰。

而未来的 AI，还有两个大机会：

一个是Agentic AI（智能体） ：以后 AI 能自己做决策 —— 比如客户投诉了，AI 自动判断问题、给出解决方案、甚至跟进后续，不用人插手，效率会再提一个档次。

另一个是物理 AI：机器人会越来越多 —— 比如无人超市的自动 checkout、仓库里的无人搬运车，零售会变得更 “无人化”，但体验会更好。

所以，不管你是零售老板，还是快消从业者，现在要做的不是 “等”，而是 “动”：先找一个小场景试 AI，跑通价值，再慢慢扩。

如果你身边有做零售、快消的朋友，把这篇文章转给 TA——AI 不是未来的事，是现在就要抓的事。毕竟，行业的红利，永远属于先行动的人。

文中数据及洞察均来自最新零售/消费品行业报告