为什么AI这条道路，零售行业非走不可？

彼得·德鲁克曾说：“企业的唯一目的就是创造顾客。”

看回零售行业的现状，老办法创造不了那么多新顾客，也留不住老顾客；线下客源萎缩，线上流量昂贵，市场早已从增量走向存量，粗放经营等于“慢性自杀”。

消费者变了，市场变了，零售必须变。

当传统打法集体失灵，零售商就必须寻找到新的破局方式。AI，成为不二之选。

华东某食品企业（以下称“该企业”）就是一个例子。其乳制品最新成绩是客户复购率提升30%。该企业业务负责人表示，AI的贡献率在20%以上。

零售商不再谨慎地实验，而是小步快跑地将AI融入到“人货场”里，收获先行者的AI红利。

01.

AI开始在“人、货、场”中干实事

AI把传统零售的逻辑推翻，一个由AI为基础架构的“人货场”模式，已经被验证落地。

 从“盘货物”到“懂人心”

什么样的零售才能吸引消费者心甘情愿地掏腰包？以前是“盘货物”，现在需要“懂人心”。“人”成为该企业AI变革的第一步。

基于会员营销智能体、智能点单智能体、会员社区智能体，该企业分析消费者数据，完成人群分类、营销活动策划、商品推荐等环节，实现人工团队做不到的千人千面个性化服务，提升会员的消费体验，将一次性买卖的顾客变成会员常客。

比如，智能体发现购买早餐奶的消费者，有相当一部分是晚上10点后活跃的年轻妈妈，她们同时关注儿童牛奶。于是，系统不再是把牛奶简单地推给所有人，而是分标签推荐给目标消费者。

“会员满意，才会有更多的购买，我们也就有更多收益。”该企业CEO说。

这种方式改变了传统零售的营销逻辑。当消费者点进该企业的AI应用，可以精准找到想要的牛奶，会想加入会员，成为会员后会持续下单，这些都是AI在发挥作用。

 从“人找货”到“货找人”

消费者一旦产生需求，怎样才能最快接触到“货”？

从“货”的角度来看，设计、制造、供应链，任一环节都可以是AI激发高价值场景。

如乳制品对包装等有着特定的要求。在智能质检助手上线后，AI取代了成本高，且难以保证准确性的人工检测部分。根据生产数据积累，持续优化质检精度、动态调优大模型，AI质检上线1个月内，该企业就实现了包装合格率接近100%，节省人力成本50%。

从跑通第一个智能体，到陆续落地智能调货、库存管理、动态配送等智能体，该企业将这一系列的智能体协同运作，让“货”从出厂开始，就自己朝着目标消费者流动。

 从“人工经验”到“算法预测”

零售“场”里的门店运营是重要环节。作为门店数量高达2000多家的食品企业，其落地的AI门店巡检，将巡检效率提升20%以上，节省人天成本50%。AI代替了这部分重复繁琐的工作，从而，企业可以将人力投入到更有创造性的工作。

在AI门店选址智能体的加持下，开店再也不靠“拍脑袋”和“经验猜”。用AI把一个地方周围住了多少人、消费能力怎么样、有没有竞争对手、甚至人流动线都算得清清楚楚。用自然语言对话方式，就能知道店开在哪里最能赚钱，成功率最高。

02.

想用AI把零售干好，得先跨过两道“坎”

这个真实案例中，我们可以看到，AI融入了整个业务核心链条。企业用的不是一个智能体，是一系列智能体；管理的不是一个应用，而是一个系统。也就是说，AI在零售这个垂直赛道的渗透，已成为一个覆盖核心业务的系统工程。

单点落地不算赢，全域智能才是真本事。该企业把系列智能体做到规模化、可运营，靠的是AI系统工程。需要具备两个特质。

首先，内部“地基”要牢。

如同高楼大厦建成，地基的钢筋水泥必不可少。构建AI系统工程的“地基”，就是数据和能够基本理解业务的技术人员。把散落在销售、消费者、库存等各处的数据收集起来，随时供调出使用。技术人员把业务需求翻译成技术语言，更精准满足各场景落地需求。

其次，外部“伙伴”要强。

对于绝大多数零售企业而言，从头自研AI是不现实的。从单点场景到全链路渗透，再平滑运转整个系统，友好开放的平台工具不可或缺。Kymo AI生态创新平台就是一个企业构建规模化、可运营的AI系统工程的生产管理平台，具备从底层算力、模型到外部AI应用一站式解决方案。

该企业与Kymo紧密合作，围绕具体问题，不断调优，规模化落地系列智能体，依托Kymo打造企业级AI中台，集成发布、统一管理所有智能体，无缝对接如钉钉等原有办公系统。AI系统工程构成，AI的应用贯穿从选品、营销、供应链到会员运营的“全链路智能化”。

目前一种很明显的现象是，国内零售与快消品行业里，很多企业都选择用AI布局具有爆发力的业务场景，从零售企业转变为技术企业，最终成为更值得期待的AI原生企业。

在这种商业模式和企业属性转变中，类似该企业和Kymo一样“跑在前面”的探路者们，提供丰富的经验启发和技术支持。

AI+快消零售这条路，不是要不要走，而是必须走，而且得快点走。