我們舉例來看。

比如沃爾瑪，利用AI在網(wǎng)站上為消費者提供個性化和定制化的體驗。在供應鏈管理方面，通過AI優(yōu)化了庫存預測、規(guī)劃和物流，確保消費者能夠在需要時獲得所需的產(chǎn)品。

再如優(yōu)衣庫打造智能貨架，能夠通過感應器實時檢測商品的庫存情況，并將數(shù)據(jù)同步至線上平臺，使消費者能夠隨時了解商品信息并作出購買決策。

亞馬遜Go無人超市利用計算機視覺和傳感器技術，實現(xiàn)了“拿了就走”的購物體驗。屈臣氏也引入AI聊天服務來實現(xiàn)精準營銷，當用戶描述自己的消費需求或痛點時，AI能夠為用戶一對一推送滿足其需要的產(chǎn)品。

當前商業(yè)創(chuàng)新的浪潮中，各種創(chuàng)新AI模式不斷涌現(xiàn)，包括智慧門店、智能貨架等等。而零售業(yè)的終極競爭，是商品力的競爭。以商品力為核心，打造極致“人貨場”，才是AI+新零售的內(nèi)核。

近幾年國內(nèi)傳統(tǒng)零售行業(yè)持續(xù)承壓，特別是大賣場、百貨業(yè)、品牌專賣店等。

據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，1-6月份，社會消費品零售總額235969億元，同比增長3.7%。其中，除汽車以外的消費品零售額213007億元，增長4.1%。按零售業(yè)態(tài)分，1-6月份，百貨店、品牌專賣店零售額分別下降3.0%、1.8%。

以商超為例，從近四年的數(shù)據(jù)來看，全國超市企業(yè)關閉門店數(shù)累計超過2000家。而2024上半年閉店的企業(yè)中，超70家企業(yè)屬于商超業(yè)態(tài)，總閉店近500家。其中不乏沃爾瑪、富迪超市、永輝超市等。

但形成鮮明對比的是，會員店、折扣店的銷售以及門店數(shù)增長顯著，如山姆、開市客、奧樂齊、好特賣等。

而會員店、折扣店都有2個比較典型的特點，一個是精簡SKU，一個是自有品牌。

以會員店為例，會員店的SKU少，一般精選在4000個左右，基本上同品類的商品都只有極少的SKU。通過5%-10%的商品種類要滿足絕大部分會員需求。所以，每款商品的選擇對于采購來說，都是極強的考驗。

這種趨勢，也給傳統(tǒng)零售商帶來集體的轉型思考。

我們洞察到，傳統(tǒng)零售一個很核心問題：延用無限貨架策略，導致商品力“全而不精，多而不爆。”

在過去10-15年里，零售商們傾向于采取“無限貨架” 策略，不斷擴展并豐富商品種類，但實際上很多產(chǎn)品并不受到消費者的歡迎，甚至是虧損狀態(tài)，占用了太多資源。

同時過多的SKU會讓消費者在選擇時感到困惑，同時也會增加商品采購成本和管理難度，導致商品運營效率降低，庫存積壓等等多種問題。

此前，梅西百貨公司宣布調整經(jīng)營戰(zhàn)略，其首席執(zhí)行官托尼·斯普林表示，“重要的不是無限貨架，而是精準貨架。”

今天的消費者在購物過程中尋求獨特的體驗、便利和個性化，優(yōu)先考慮質量而不是數(shù)量。為了滿足這些需求。傳統(tǒng)零售商必須摒棄“無限貨架”模式，向“精準貨架”轉型。

「零售商業(yè)評論」認為，AI+新零售以商品力為核心，打造“精準貨架”。在AI技術加持下，使品牌和零售商能夠以數(shù)據(jù)分析為基礎，采用更加科學、精細的計算方法，根據(jù)消費者的需求和偏好定制商品組合，最終實現(xiàn)“人貨場”的精準匹配。

零售商發(fā)力AI零售，既要順應市場變化，又要滿足消費趨勢，還要適配企業(yè)自身的發(fā)展。

根據(jù)我們洞察，主要有幾個關鍵點：最精準需求洞察+最佳商品組合+最佳上市時間+最佳價格+最優(yōu)渠道分配+最高運營效率等。

比如最精準需求洞察，品牌和零售商需要進一步利用AI數(shù)據(jù)驅動的洞察了解消費者的需求和流行的趨勢，從而更有針對性地策劃和開發(fā)讓消費者引起共鳴的商品，有效應對客戶不斷變化的興趣。

再比如最佳商品組合。一般來說，商家80%的收入來自20%的產(chǎn)品。如何確保商品的最優(yōu)SKU組合至關重要。利用AI數(shù)據(jù)分析來精確調整店內(nèi)商品組合，能夠實現(xiàn)最優(yōu)商品種類和最佳SKU組合。

而在最優(yōu)渠道分配方面，現(xiàn)在頭部零售商都是全渠道發(fā)展，更要確保有效地分配每個渠道的庫存。比如利用AI和大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化供應鏈，提高庫存管理的準確性和響應速度。預測分析能幫助零售商實現(xiàn)“適量庫存”，各渠道就不會出現(xiàn)庫存過多或過少的情況。

通過AI零售打造極致人貨場，Centric“產(chǎn)品+商品”全業(yè)務流程的端到端解決方案，能夠全面覆蓋零售和消費品企業(yè)從市場洞察、規(guī)劃預測、研發(fā)協(xié)同、上市定價、折扣促銷、庫存補貨等整個流程，優(yōu)化產(chǎn)品組合、加速產(chǎn)品上市并提升利潤。該解決方案包含Centric旗下五大產(chǎn)品，既可單獨使用，也可以無縫整合。

同時，Centric通過將這些AI技術集成到零售流程的季前規(guī)劃、季中庫存管理和季末降價等各個環(huán)節(jié)，并融合了全渠道零售和批發(fā)業(yè)務的最佳實踐，對集中管理產(chǎn)品信息，提高規(guī)劃效率和準確性方面起著至關重要的作用。

目前Centric為全球不同規(guī)模和類型的多品類零售、時尚鞋服、食品飲料、美妝個護和家居家具等企業(yè)行業(yè)提供創(chuàng)新的企業(yè)解決方案，全球超過1.8萬消費品品牌正在使用Centric的產(chǎn)品。

通過AI+新零售打造極致“人貨場”，一些零售商已經(jīng)走在前頭。我們先從2個案例來看。

案例1：國際頭部連鎖折扣超市零售商，產(chǎn)品組合更新速度提高85-90%。

知名折扣超市零售商，在全球經(jīng)營著7100多家連鎖門店。該零售商主打的是高質低價的賣點，它也是“硬折扣”模式的代表。該零售商超僅保持約1100到1400個精選商品，聚焦于食品雜貨，輔以生鮮等高價格彈性的品類，其采購和供應鏈策略是其低價模式的保障。

同時，自有品牌是其模式的關鍵。該零售商超有90%的產(chǎn)品來自其自有品牌系列，同時會建立本地化供應鏈，提高供應鏈的靈活性。

而其在全球化的快速擴張中，也面臨新的挑戰(zhàn)。比如如何更高效地進行跨市場、跨品類、跨渠道的協(xié)作管理，如何為當?shù)厥袌鲩_發(fā)更有針對性的產(chǎn)品組合，如何簡化和加速產(chǎn)品從概念到上市的整個流程等。

該零售商選擇了Centric PLM（產(chǎn)品生命周期管理平臺）+Visual Boards（可視化看板）解決方案，以改善多品類零售產(chǎn)品的上市流程。

通過AI驅動的PLM平臺能夠簡化從產(chǎn)品概念到上市的流程，基于不同的地區(qū)趨勢和文化活動開發(fā)符合當?shù)叵M者需求的新產(chǎn)品，并縮短新產(chǎn)品的上市時間。同時，再通過交互式的可視化看板，可以讓各地區(qū)團隊實現(xiàn)直觀的跨市場、跨品類、跨渠道協(xié)作式管理。整體而言，為該零售商產(chǎn)品營銷團隊節(jié)省了20%-40%的時間，產(chǎn)品組合更新速度提高了85%-90%，制定全球生產(chǎn)預算的速度和準確性也大幅提升。

“Centric作為智能工具可以幫助我們簡化食品、類食品和非食品的采購流程，使我們以盡可能低的價格為消費者提供優(yōu)質產(chǎn)品。”該零售商負責人表示。

案例2：國際快時尚品牌，應用AI技術實現(xiàn)營業(yè)利潤率從5.6%提升至12%，庫存過剩減少60%。

一家全球擁有1600多家零售門店的知名時尚品牌，有著復雜的產(chǎn)品線和零售、批發(fā)業(yè)務。此前依舊使用大量電子表格來處理數(shù)以千記的產(chǎn)品和SKU，效率極低，由此導致生產(chǎn)交貨期長、難以滿足經(jīng)銷商需求。

疫情爆發(fā)后，其供應鏈問題加劇，門店銷售額頗受影響，消費者常常無法在他們的門店或線上找到想要的產(chǎn)品。該品牌迫切需要借助AI技術進行數(shù)字化轉型。

該品牌最終選擇了Centric Planning（零售規(guī)劃執(zhí)行平臺）+ Centric Pricing & Inventory（定價庫存運營平臺）組合的規(guī)劃解決方案，以AI為驅動貫穿整個業(yè)務流程，比如從商品財務規(guī)劃，到需求規(guī)劃、預測、門店配補貨等，可以獲取不同來源的實時數(shù)據(jù)洞察，從而精準決策并施行。

在季前，Centric Planning 的選品組貨規(guī)劃功能，能根據(jù)每種產(chǎn)品的潛在銷量，以及過往的銷售曲線和其他 KPI，向該品牌的規(guī)劃人員提出關于該產(chǎn)品的最佳采購量建議。在季中，得益于應用 Centric Planning 進行降價優(yōu)化，即使該品牌面臨的情況很復雜，有很多不同的品類，而且每個品類都有不同的價格彈性。但是AI驅動的 Centric Planning可以告訴他們應該在某個地區(qū)給出多大的折扣，什么時候打折才能在季末達成最優(yōu)的利潤率水平。

從成績來看，該品牌徹底改變了手動數(shù)據(jù)輸入等繁瑣耗時的工作，營業(yè)利潤率從5.6%提升至12%，實現(xiàn)了利潤的大幅增長；通過減少促銷活動，利潤增加了250個基點；庫存管理得到顯著改善，庫存過剩減少60%；將所有地區(qū)的產(chǎn)品開發(fā)全部整合到單一生產(chǎn)線中，降低了生產(chǎn)成本的同時，還能更快地響應市場波動和供應鏈變化。

“Centric Planning 幫助我們在合適的時間、在合適的店鋪準備合適的產(chǎn)品，因為我們可以提前做出規(guī)劃！”該品牌負責人表示。

再從整個零售業(yè)市場競爭角度來看，零售商都需要回答清楚一個問題：自己未來的競爭力在哪里？

根據(jù)我們洞察，自有品牌、爆品打造、精準動銷、千店千面等都是未來零售業(yè)的競爭方向。

比如自有品牌。自有品牌更依賴于爆品打造。

目前零售商都在大力發(fā)展自有品牌。據(jù)自有品牌制造商協(xié)會年度報告顯示，2019年至2023年，自有品牌的銷售額增長了34%，達到2363億美元。歐洲部分零售商每賣出100個商品中或有50個是自有品牌商品。同時自有品牌能帶來更高的毛利。

而自有品牌背后，是產(chǎn)品創(chuàng)新的成功。Centric PLM已經(jīng)幫助眾多領先的零售商打造具有競爭力的自有品牌，包括京東京造、永旺集團特慧優(yōu)、PPIH唐吉訶德、奧樂齊、家樂福、Tesco等,通過統(tǒng)一的數(shù)字化管理平臺全面整合產(chǎn)品計劃、規(guī)格、打樣、采購、質量和生產(chǎn)流程，簡化采購和供應商協(xié)作，優(yōu)化復雜的產(chǎn)品組合，在保證高質量和合規(guī)性的同時貼近當?shù)叵M者，更快推出更成功的產(chǎn)品。

再比如， AI零售為“跨季節(jié)”做出明智決策。

以時尚行業(yè)為例，跨季節(jié)決策至關重要。比如季前精準規(guī)劃，季中平衡庫存，季末優(yōu)化降價等。

而借助AI零售能夠在每個銷售季做出明智決策。應用Centric Planning和Centric Pricing & Inventory，在季前精準規(guī)劃，搶占零售先機。通過AI規(guī)劃和統(tǒng)計建模功能來了解特定產(chǎn)品在不同市場的表現(xiàn)，并預測類似產(chǎn)品的未來表現(xiàn)。在季中平衡庫存，實現(xiàn)高效盈利。通過整合銷售數(shù)據(jù)、當前庫存水平以及從供應商到配送中心和從配送中心到各個銷售點位的交貨時間。季末則是優(yōu)化降價，實現(xiàn)庫存價值最大化。AI可以及早識別表現(xiàn)不佳的產(chǎn)品，幫助零售商及時準確地做出降價決策，減少損失并迅速清理庫存。

再如，AI零售助力全渠道，打造千店千面。

改善消費者旅程和品牌體驗是全渠道體驗的核心，而這代表了能為消費者適時提供他們想要的產(chǎn)品。Centric解決方案可以動態(tài)利用消費者行為報告、預測模型和機器學習功能，全面了解消費者在任意門店、城市或國家的購買行為，并了解哪些商品在線上或實體門店賣得較快。利用這種建模方法更好地預測下一季的暢銷產(chǎn)品，從而合理規(guī)劃不同類型門店的商品結構并配置庫存。

國內(nèi)某快時尚零售企業(yè)的CEO曾表示，“不斷變化的消費者行為迫使零售商通過技術升級和細分市場定位來采取行動，更好地規(guī)劃技術將幫助企業(yè)通過所有渠道為各種消費群體服務。我們必須能夠應對全渠道消費者的多樣性和跨渠道定價的復雜性，Centric Planning和Visual Boards將使我們能夠更有針對性地打造全渠道產(chǎn)品組合。”

結語

現(xiàn)代商品管理已經(jīng)從“無限貨架”向“精準貨架”演變。對于零售商而言，通過“精準貨架”策略，在正確的時間，選擇正確的產(chǎn)品通過渠道上架，并實現(xiàn)產(chǎn)品-商品端到端的高效雙循環(huán)。而這背后AI技術成為核心驅動。

「零售商業(yè)評論」認為， AI零售作為血液，融入到“人貨場”的各種應用場景中，其打破了原有的零售邏輯，正在重構商業(yè)模型。AI零售將帶動行業(yè)進入新一輪市場競爭。