借助 AI，我们即将实现零售营销的圣杯：真正的一对一个性化。这一点至关重要，因为要保持竞争力，必须认识到每个购物者的个性并提供反映其独特需求和愿望的定制零售体验，尤其是在来自亚马逊等电子商务纯公司的竞争日益激烈的情况下。今天的消费者不仅仅想要个性化。他们期待它。
Eagle Eye最近的电子书《人工智能与零售营销的现状》引用了研究表明，71%的消费者期望个性化。甚至更多（76%）的人在得不到个性化服务时感到沮丧。因此，预计未来三年零售业的人工智能采用率将超过80%，这并不奇怪。
零售商营销人员有责任最大限度地发挥人工智能在零售业中的潜力，以克服当今动态环境中的挑战，否则就有可能落后。
人工智能将影响个性化工作、数据在构建预测模型中的重要性，以及零售商如何优化人工智能输出以获得最大结果。
人工智能在零售业的变革潜力
人工智能在商业和社会中的作用仍在寻找自己的位置。自 2022 年 ChatGPT 出现以来，全世界的目光都被生成式 AI 迷住了，却没有完全了解它将如何应用或应该在哪里定位。
生成式人工智能（每个人都挂在嘴边的术语）和预测性人工智能是有区别的。生成式 AI 引擎依靠现有的数据模式来创建新的东西。相比之下，预测性 AI 使用历史数据中的模式来预测未来的结果。换句话说，它可以支持战略制定和决策。零售商已经做出了数据驱动的决策，但预测性人工智能的出现可以将其提升到一个新的水平。
零售业已经在客户支持等领域尝试将生成式 AI 用于基于语言的应用程序，但预测性 AI 也能提供结果。促销支出、报价排列和基于大数据的消费者趋势预测等关键功能已经成为可能，因为零售业以数字为首要地位（特别是UPC）。生成式 AI 有其用途，但预测性 AI 对于建立在条形码上的行业来说具有变革性意义。
零售商的 3 个关键点：
对数据数量和质量的需求：预测性人工智能在零售业是一个令人兴奋的发展，但它仍处于早期阶段。正如无法从单个数据点预测未来的客户行为一样，可用的零售 AI 输出（如衡量购物者的品牌亲和力）需要足够的数据才能有效。同样，在低质量数据上训练的人工智能模型将产生低于标准的输出。因此，从这个角度来看，对数据进行预处理至关重要。
AI 输出的最佳集成：在实现 AI 模型的输出时，需要在完全自动化（AI 输出触发事件，如电子邮件、发送给客户的促销优惠、用于实时广告的生成图像等）和系统人工审查之间进行权衡。有时，选择是显而易见的。然而，要找到正确的实施平衡，通常需要调整现有工具（或利用专门构建的监控仪表板），设置常识性护栏，并在 AI 预测不确定时强制执行人工审查。
人工智能驱动的良性循环：人工智能输出（预测/内容）相关性的一个重要驱动因素是观察预测是否正确的能力。这允许下一轮 AI 系统优化，从而提高性能。这种持续改进的周期最终可以成为坚实的竞争优势。AI 集成之旅的第一步可能看起来很高，但零售商应该明白，优化会迅速成倍增加，而最初的性能改进只是一个开始。
零售商营销挑战：人工智能如何帮助品牌开辟新天地
就像古代人类从石箭头转向铜和青铜时所做的转变一样，人工智能是一种旨在帮助我们克服相同挑战并实现相同目标的工具。换句话说，人工智能是最先进的箭头。但它仍然只是一个箭头。
话虽如此，人工智能可以以几种有影响力的方式使用：
从生成式到预测式：生成式人工智能可以为零售商提供工具，通过创建促销材料来解决参与度问题;预测性人工智能可以进一步挖掘零售商数据，以优化多种情况下的优惠和促销活动，包括：
个性化品牌或产品推荐
根据客户数据自定义折扣百分比
预测叉销售
超个性化的忠诚度计划参与
使用现有数据，零售商可以了解客户的想法。这意味着知道他们想要什么，甚至可能在客户知道之前就知道了。
个性化以获得更好的结果：人们普遍认为，个性化是零售营销领域的下一个前沿领域。但要实现这一目标，零售商需要利用他们所掌握的所有数据。这就是人工智能的用武之地，它使零售商能够从5%的数据利用率提高到接近100%的数据利用率，从而提升品牌已经拥有的这一令人垂涎的资产的价值。忘记针对 1000 万客户的 8 种优惠变体。借助 AI，我们正在为 1000 万客户开发 1000 万种变体的潜力。
促销、忠诚度计划等方面的爆炸性投资回报率：零售商在通过忠诚度计划、促销和销售为消费者提供价值方面面临着持续的挑战。考虑一下，证明：
36% 的客户由于缺乏参与而未能续订其忠诚度计划会员资格
31%的客户未能续订他们的忠诚度计划会员资格，因为感知价值太低
人工智能可以从适用于每个人的大规模促销转向基于个人客户的智能促销，从而提高所有这些领域的投资回报率。这已经是可能的，但由于卓越的数据利用率，人工智能可以比以往任何时候都更深入。以这种方式利用人工智能还将通过提高活动成功率和减少浪费，使零售商的营销支出更加高效。
人工智能仍然需要副驾驶
人工智能，包括嗡嗡作响的生成式人工智能和传统的人工智能和机器学习工具，可以完成零售商以前梦寐以求的事情。但是，购买人工智能平台并按下按钮是不够的。当然，这并不能保证零售商在时间结束之前会印钞票。
在零售运营中实施人工智能无异于业务转型。因此，它需要重新思考流程，获得组织的支持，培训团队成员并制定可行的长期战略。人工智能的承诺是效率和优化，但在实现这一承诺之前，必须做好准备。
人工智能不是灵丹妙药。如果零售商要在短期内将这项新兴技术转化为更多的客户、更多的参与和更多的利润，那么它是一种必须有目的和重新利用的工具。但是，它将把零售业带向何方，以及五年后它将如何带我们去那里，仍然是一项艰巨的工作。
AI 在行动：领先零售商的 AI 驱动的游戏化
全球最大的杂货连锁店之一家乐福与其供应商一起开展的个性化挑战可能是当今大规模实施的最先进、最个性化的忠诚度/促销计划。它部分由人工智能和机器学习算法提供支持。澳大利亚零售商可以从中汲取灵感。
家乐福的挑战赛由 Untie Nots（Eagle Eye 集团的一部分）建立和运营，它使用 AI 根据用户购买历史、供应商的报价框架以及对触发下一个所需行动的预测分析，为忠诚度计划成员创建自定义阈值和目标。
通过“挑战”计划将购物体验游戏化提供了“推动力”，在激励客户和会员参与家乐福、其促销活动和忠诚度计划方面非常有效。
为下一代零售提供动力
随着我们驾驭这一新形势，组织准备、战略规划和持续优化将是实现人工智能全部潜力的关键。随着每一次进步，零售商都更接近于解锁客户参与度和盈利能力的新维度，为未来奠定基础，人工智能驱动的个性化不仅成为一种期望，而且成为零售卓越的基石。
