在零售业的激烈竞争中，仅停留在"人工智能革命"的口号层面远远不够。真正的挑战在于如何理解并有效利用AI带来的变革，从而在市场中保持领先地位。生成式人工智能(Generative AI)作为新兴技术，正以独特方式重塑零售行业格局。本文将深入探讨零售商如何通过生成式AI，特别是在数据利用方面构建差异化竞争优势。
一、数据驱动：生成式AI的基石
生成式AI的强大功能依赖于高质量数据输入。然而，许多零售企业在数据战略方面存在盲点，未能充分挖掘数据潜力。虽然"大数据"概念已深入人心，但对《财富》1000强企业领袖的调查显示，他们在数据、分析和AI方面的投入实际上出现了停滞甚至倒退。这意味着大型零售企业正在不断扩大领先优势，而其他企业则面临被淘汰风险。
《哈佛商业评论》指出，沃尔玛、亚马逊等零售巨头已处于分析技术最前沿，而大多数竞争对手仍在使用相对基础的工具，这些工具只能提供有限洞察力。
更重要的是，"数据驱动"的含义也在不断演变。Facteus联合创始人Jonathan Chin指出，许多企业在利用客户数据进行决策方面表现尚可，但往往忽略外部数据源价值。这些外部数据产品能够提供更丰富、更全面的信息，而AI可以将这些信息提升到新水平。他强调，企业自身客户数据固然重要，但只能提供消费者行为的局部视角。因此，企业需要通过获取外部消费者数据来增强内部分析能力。
实时消费者交易数据能够展示客户整体支出情况，为企业提供更深入的消费者行为背景信息。这种数据可帮助零售商更好了解客户需求和偏好，从而制定更有效的营销策略和产品策略。
二、生成式AI：数据解锁的关键
关于生成式AI的讨论通常集中在营销、沟通和销售等领域。不可否认，AI可以帮助零售商创建内容、个性化通信、做出智能产品推荐等。然而，生成式AI的一个关键功能常被忽视，那就是它能极大简化数据访问。
传统上，企业需要专门团队来管理和解释大量数据。即使是运行简单的CRM报告也可能涉及复杂查询。进行复杂数据分析则需要掌握SQL、Python等编程语言。生成式AI的出现改变了这一现状。它可让企业中每个人都能轻松访问所需数据。
Jonathan Chin表示："你只需输入问题，AI就会根据实时数据给出答案。AI甚至可以让非技术人员成为数据分析师。"这意味着，企业不再需要依赖专业IT团队或数据科学家来获取关键业务洞察。任何员工都可通过简单自然语言查询，从海量数据中提取所需信息。
将生成式AI与消费者交易数据相结合，零售商可提出各种问题并获得详细答案。例如：
- 沃尔玛今年在不同年龄段消费者中的支出情况如何？
- 按地区划分，Chipotle和Panera的平均每笔交易支出是多少？
- 千禧一代在亚马逊和沃尔玛的每笔交易中花费多少？过去一年的月度细分情况如何？
- 加州星巴克顾客在区域竞争对手Blue Bottle、Dutch Bros和Philz上的消费情况如何？
简而言之，AI允许零售商使用自然语言提取实时消费者支出数据。他们几乎可以了解任何行业部门、任何公司、任何客户群体、任何地区、州甚至城市的情况。这种能力为零售商提供了前所未有的数据洞察力，帮助他们更好了解市场趋势和竞争态势。
三、竞争突围：AI赋能赶超行业领导者
在零售行业，强者愈强趋势日益明显。短短十年间，排名前10%的零售商在行业中的利润份额从60%跃升至70%。这些企业投入大量资源建立专门数据团队，甚至成立数据子公司。其他零售商如何在资源有限情况下，赶上这些财力雄厚的领导者？
生成式AI提供了有效解决方案。通过利用生成式AI和强大消费者数据，中小零售商可获得与大型企业相媲美的数据分析能力。这意味着他们可以更好了解客户需求、优化产品组合、提高营销效率，从而在激烈市场竞争中脱颖而出。
此外，生成式AI还可帮助零售商更好应对快速变化的市场环境。通过实时分析消费者数据，零售商可及时发现新趋势和机会，并迅速做出反应。这种敏捷性对于在竞争激烈的零售市场中取得成功至关重要。
结语
生成式人工智能正在改变零售业游戏规则。零售商要想在竞争中保持领先地位，就必须充分利用生成式AI潜力，特别是在数据利用方面。通过构建强大数据战略，并结合生成式AI的数据解锁能力，零售商可获得前所未有的数据洞察力，从而更好了解客户需求、优化运营效率、提高盈利能力。
然而值得注意的是，生成式AI的应用并非一蹴而就。零售商需要制定清晰战略，并投入必要资源来构建和维护AI系统。此外，他们还需关注数据隐私和安全问题，确保在使用数据的同时保护客户权益。
总体而言，生成式AI为零售业带来了巨大机遇。那些能够抓住机遇、积极拥抱AI技术的零售商，将在未来竞争中占据优势地位。