从AI中寻找新的增长点，零售业需要思考六个问题

2023年是生成式AI在“双十一”购物节开始应用的“元年”。彼时，生成式AI技术仍处于早期部署阶段。

2024年，生成式AI早已不是新奇之物。我们在今年“双十一”之前进行的最新调研中发现，虽然中国购物者中只有12%的人在过去6个月使用过生成式AI零售工具，但这些工具正在赢得年轻购物者的青睐——过去6个月有23%的Z世代购物者使用过生成式AI工具。在所有年龄段的中国购物者中，使用最多的生成式AI功能包括视觉搜索（即用图片而不是文字进行搜索）、智能客服机器人、语音搜索和智能导购。

不仅仅是消费者，在中国巨大的电商平台上做生意的万千商家也在积极拥抱生成式AI技术，踊跃程度甚至超过了Z世代购物者。根据我们的调研，有52%的商家使用过至少一种生成式AI工具，其中50%多一点的商家使用过AI智能客服机器人。更重要的是，大多数较早使用过生成式AI的商家表示AI工具对他们的销售业绩、运营成本和员工生产效率产生了中等或较大的正面影响。

AI在中国零售业的影响力和作用与日俱增，为早已一片红海的零售行业及时注入了一针强心剂。众所周知，中国零售商现在面临着重重挑战，包括零售额增速减缓、消费者信心不足…… 这些挑战无法通过经济刺激措施快速解决，无疑为企业带来了巨大压力。同时，消费者更加追捧“质价比”，选择购买价格较低的品牌，或在各个平台寻找最划算的折扣优惠。在这样的背景下，生成式AI为中国零售商带来了强大的新工具，帮助实现销售增长，降低运营成本。

当然，生成式AI带来的红利绝不局限在“双十一”购物节和之后的几个季度。若企业能够在未来数月掌握生成式AI技术，并利用其成功强化顾客经营、推动降本增效、找到新增长点，就能建立长久的战略优势。此外，虽然目前中国AI购物工具的使用率低于美国，但全球高管团队都在密切关注，观察中国的生成式AI是否能像其电商行业一样——慢起步，急加速，弯道超车，成为全球排头兵。

在我们过去三年的“双十一”年度前瞻性报告中，我们预测并追踪了“双十一”购物节的发展轨迹。在这3年期间，我们见证了“双十一GMV（商品成交额，电商平台收入主要衡量标准）两位数增长”的黄金时代的开启和终结，也见证了零售商受经济下行压力影响，放弃“不顾一切提高营收”的打法，转而重视可持续增长、盈利水平和顾客忠诚度。

根据我们的追踪观察，电商促销节结构性放缓的问题早已出现，到2023年更是到了增长几乎停滞的地步。2023年“双十一”购物节GMV仅增长2%，创历史新低。这微弱的增长也要归功于直播、短视频等较新的电商渠道（这些渠道本身已日趋成熟）。相比之下，“传统”电商渠道GMV更是同比下降1%。

2023年，直播推高了“双十一”销售额，但传统电商陷入衰退

今年的“双十一”可能会更加冷清。中国另一个规模较小的购物节——618购物节——在6月先行拉开帷幕。根据星图数据的报告，即使今年618购物节上商家推出了iPhone降价20%等诱人的优惠折扣，也未能挽救颓势，其GMV依然下降7%。

今年秋天，中国政府颁布了一系列经济刺激措施，这些措施的效果如何尚未可知，但我们在措施颁布之前所做的“双十一”调研中发现，有49%的受访者表示自己比较期待今年的活动，低于2023年53%以及2021年76%的比例；有大约3/4的受访者表示今年不打算增加“双十一”消费支出；不少购物者表示他们只打算在“双十一”购买家庭用品——这些都表明购物者消费意愿较弱，也是政府出手提振经济的原因之一。此外，在计划保持去年消费支出水平的购物者中，很多人希望今年能够保持去年的折扣/优惠力度，这也是他们保持消费支出水平不变的先决条件之一。

宏观经济挑战悬而未决，对于中国零售商而言，想要提高销售额，甚至只是维持销售额，就必须在“双十一”及以后强化顾客经营。AI工具可以优化顾客挽留措施，帮助电商平台打造高度个性化的顾客互动方式，为顾客带来量身定制的购物体验。

领先企业已经开始着手释放生成式AI在顾客经营上的潜力。在它们手中，生成式AI的应用不仅仅是智能客服机器人和个性化直播数字人。无论是自动生成容易被搜索引擎抓取的产品页面，还是AI总结顾客评价，一系列的改进措施有助于最大限度地提高短期销售额和顾客忠诚度。此外，淘宝AI试衣间等服务所包含的虚拟试衣功能，也能够和其他众多AI应用一样帮助零售商留住顾客、发展顾客关系。

“双十一”GMV停滞不前，也说明中国零售商必须要降本增效，才能在充满挑战的销售背景下实现盈利。生成式AI可以在这一点上发挥有效作用。例如，在生成式AI的加持下，很多以往需要大量人力的营销工作（例如：创建产品图片和生成产品描述）、商品销售和软件工程工作有可能实现自动化，从而降低成本。

强化顾客经营、推动降本增效，这两大战略目标要求中国零售商加快从AI实验过渡到大规模部署的步伐。实际上，这是全球零售行业管理团队都必须应对的挑战。但我们认为，此项投资物有所值——我们在全球范围内完成的生成式AI相关咨询项目证明，许多零售商有机会通过AI驱动的个性化举措，将整体收入提高5%-10%，营销效率提高30%-40%，软件开发效率提高25%-30%。同时，零售商可以通过生成式AI重塑一线、仓库和总部员工的工作方式，实现5%-25%的效率提升。

从长远来看，由于AI技术已开始在传统商品交易业务之外的邻近领域落地生根，中国零售商必须考虑如何利用AI寻找新的增长点，实现业务的多样化。从另一个角度说，一些非零售新锐企业可能会利用AI大举进军购物旅程中的部分关键环节（例如：灵感和策划阶段），从而打破当今电商平台的优势地位。因此，零售商必须密切关注，不放过任何颠覆者入局的“早期迹象”，同时牢记“创新才是最强大的防御手段”。

如果从国别的角度看待近期所有的AI投资交易，我们会发现中国零售商在新技术的投资和使用方面依然落后于美国企业。以亚马逊为例，自2023年初以来，亚马逊有2/3的交易和AI有关，包括向创造了Claude系列AI模型的Anthropic投资40亿美元。整体来看，美国主导了全球生成式AI初创企业融资规模，而受“月之暗面”等企业投融资交易的推动，中国企业所占比例已提高至8%-9%。

美国在AI技术方面领先全球，中国零售商却要面临一些复杂的运营监管问题（例如：中国企业无法接入美国企业最常使用的生成式AI基础模型ChatGPT）。但是，中国零售行业也有不可撼动的本地优势。

首先，电商在中国的渗透率很高，而且中国拥有强大的电商基础设施，消费者、零售商和合作商更是组成了庞大的生态体系。随着AI技术成熟度不断提升，这些基础设施和生态体系将成为AI落地的助推器。同时，中国拥有强大的AI研发能力，在AI专利数量上领先全球。

其次，我们通过调研发现，中国适龄用户对网购时使用生成式AI工具的满意度普遍较高。其中，千禧一代人群对生成式AI的满意度很高（净推荐值达到47），而X世代人群对生成式AI的态度则“毁誉参半”。中国购物者愿意使用生成式AI工具的原因包括速度更快、效率更高、顾客体验更好、个性化程度更高。如今的AI技术逐步成熟，AI工具变得更快、更流畅，定制化程度更高，将继续为中国购物者带来巨量红利。

最后，我们的调研显示，中国消费者对AI的信任度比美国和欧洲消费者分别高出45%和40%。当然，这一发现并不意味着中国购物者无脑相信AI，毕竟中国购物者和其他国家消费者一样也非常关注AI侵犯隐私等问题。但是，这种超高的信任度无疑表明，AI在中国零售业有快速发展的潜力。

中国消费者对AI的信任度比美国和欧洲消费者分别高出45%和40%

当然，对中国零售业来说，在集中精力推广生成式AI应用、充分发挥其技术潜力的同时，还需要思考以下六个关键问题，方能达到事半功倍的效果。

● 我们是否制定了AI应用方案和治理流程，可以综合兼顾价值、可行性、风险、技术准备程度、基础投资、内部开发或外部采购等多方面考量因素？

● 在推出AI产品和解决方案时，我们的技术产品能力以及流程能否最大限度地提高成功几率？我们应该如何改进？

● 我们在以下领域是否有足够的技术和数据基础：通用AI和机器学习平台；共享数据、模型和应用；运营系统AI功能落地路线图；图像等非结构化数据资产的处理？

● 我们的风险管理、负责任的AI使用和治理方法可靠度是多少？是否已完全融入流程并尽可能实现自动化？

● 我们的员工能否看到AI带来的价值？自助服务工具能否引导员工自信地使用AI？

● 我们的战略，以及我们现在的工作方式和企业生态体系能否支持我们充分利用AI及其潜在发展方向？