AI 在零售业中的应用
利用 AI 助力零售业，提升购物体验并优化物流
AI 通过实现个性化购物和自动化运营来推动零售业转型，帮助企业保持竞争力。了解 Google Cloud 如何帮助优化您的零售业务。
想要参加培训？开始学习 Vertex AI Studio 的免费课程。
概览
在零售业中使用 AI 有哪些优势？
在零售业中使用 AI 带来很多优势，可以帮助推动业务增长。对于客户，AI 可以让他们获得更加个性化的购物体验，系统会根据其品味和需求提供真正符合他们心意的推荐，从而提高客户忠诚度。
对于企业，AI 可在以下方面提供帮助：
- 大规模实现高度个性化：AI 可以帮助零售商从简单的推荐转向引导式销售，而且可以全天候提供专家建议。例如，它可以帮助客户找到适合特定工作负载的完美笔记本电脑，或根据客户独特的肤质推荐合适的护肤方案。这有助于提高转化率并减少退货。
- 预测库存并减少浪费：通过分析实时全球趋势和当地天气模式，AI 可以帮助减少需求预测错误。零售商可以在需求激增之前调度库存，确保在合适的时间将合适的产品摆放在合适的货架上。
- 卓越的售后服务：AI 智能体现在能够立即处理基本咨询，例如跟踪订单或检查退货资格。这有助于减少呼叫中心成本，并消除等待人工客服的不良体验，提高客户满意度。
- 自主运营门店：Vision AI 和智能体工作流可帮助自动处理日常工作。机器人和摄像头可以处理货架审核和缺货检测。它们甚至可以根据实时客流量自动安排员工排班，让员工能够全身心专注于客户。
- 动态定价：零售商可以根据竞争对手的行动和当地需求实时调整价格，以保护利润率。
- 欺诈保护：AI 可在几毫秒内识别可疑的退货模式和支付异常，从而确保收入安全并保护客户和业务数据。
- 缩短产品开发周期：借助生成式 AI，品牌可将新产品的研究和设计时间从几周缩短到几天。这样，他们就能在热门趋势仍然流行时及时做出反应。
AI 在零售业中可能面临哪些挑战？
在零售业中使用 AI 可能不仅需要软件更新，还需要克服一系列复杂的运营和道德障碍。以下是零售商可能会遇到的一些常见挑战：
- 数据孤岛和数据沼泽：许多零售商都面临着数据分散、质量低下的问题，这使得 AI 无法提供准确的实时分析洞见或做出有效的决策。
- 技术债务障碍：旧的 POS 系统和基础设施可能缺乏支持现代高速 AI 模型所需的处理能力和连接性。
- 监管环境复杂：在遵守不断变化的全球法律（例如《欧盟 AI 法案》）的同时，还要管理消费者隐私的道德问题，这带来了重大的法律要求。
- 维护客户信任：如果仅使用 AI 提供支持，但效果不佳，可能会导致消费者的强烈反感。对于复杂或敏感的问题，购物者往往仍然更愿意与真人互动。
- 网络安全和深度伪造：AI 会带来新的风险，包括复杂的钓鱼式攻击、虚假的产品评价和深度伪造媒体，这些都可能迅速损害品牌声誉。
- 衡量投资回报率：硬件和集成方面的初始成本可能不会立即带来切实的成果，尤其是当项目没有明确的扩展策略时。
AI 在人力资源领域的发展前景如何？
展望未来几年，零售业可能会从被动应对型行业转变为智能自主型生态系统。我们正在进入“智能体商务”时代，个人 AI 助理可以直接与零售商系统进行谈判和交易，这使得传统 Web 界面不再像机器可读数据那样重要。
实体店可能会演变成“实体数字”中心，即由实时数字孪生和情绪感知 AI 优化的全自动环境，可以随时调整从商店布局到个性化产品设计的一切。最终，随着 AI 掌握供应链物流和日常交易，零售业可能会出现分化。大量需求将由无形的预测算法来管理，而实体店面将重塑为高接触画廊，人类同理心和“经过验证的真实性”将成为终极奢侈品。
哪些零售企业在使用 AI？
- Mercari：作为日本最大的在线购物平台，Mercari 利用 Google AI 让客户更轻松地联系到客服人员。该公司预计将实现 500% 的投资回报率，并减少 20% 的员工工作量。
- Target：使用 Google Cloud 为其 Target 应用和 Target.com 上的 AI 解决方案提供支持，包括个性化的 Target Circle 优惠。
- Carrefour Taiwan：Carrefour Taiwan 在其应用中集成了对话式 AI 服务“AI Sommelier”，根据客户的喜好帮助其挑选心仪的葡萄酒。
- The Home Depot：Home Depot 构建了 Magic Apron，这是一个全天候提供专家指导的 AI 智能体，提供详细的操作指南和产品推荐。
- Unilever：使用 BigQuery 创建了数字化分销贸易流程。借助深入的分析功能，Unilever 现在每天可以处理 75,000 份订单，并触达新兴市场中的数百万零售商。
- Wayfair：通过自动丰富其产品目录，Wayfair 现在更新产品属性的速度是以前的 5 倍，从而大幅节省了运营成本。
- Dunelm：携手 Google Cloud 开发了一款由生成式 AI 驱动的全新商品发现解决方案，旨在帮助客户更轻松地找到商品，增强其线上购物体验。
- Lush：使用 Vertex AI 和 Cloud Storage 为 Lush Lens 提供支持。Lush Lens 是一款 AI 赋能的图像识别系统，可在结账时识别无包装产品，从而缩短排队时间并节约包装制造用水。
- Miinto：为了提高客户满意度并降低开销，Miinto 使用 Vertex AI Vision 来识别和整合冗余产品条目。
- Papa John’s Pizza：使用 BigQuery、Vertex AI 和 Gemini 模型来构建预测工具，以便更好地预测应用中的客户订单，同时优化会员回馈活动并提供个性化的营销优惠。
- 3 Farm Daughters：一家家族经营的意大利面公司，由 Google 文档中的 Gemini 帮助撰写社交媒体帖子。
- Sports Basement：借助 Google Workspace 中的 Gemini，客户服务团队将其撰写电子邮件的时间减少了 30-35%。
如需了解零售商和其他企业使用 AI 的更多示例，请查看全球领先组织提供的 1,000 多个真实的生成式 AI 应用场景。
零售业中的 AI 安全吗？
与许多行业一样，零售业中的 AI 也是一个高风险领域，技术既可以作为强大的盾牌，也可以成为新的漏洞。
一方面，AI 彻底改变了损失预防。零售商越来越多地部署 AI 驱动的计算机视觉和实时交易监控，以减少盗窃和欺诈等损失。他们还越来越多地使用 SynthID 为 AI 生成的内容添加水印，这有助于客户验证商品图片或评价的真实性，确保这些内容不是旨在损害品牌声誉的“合成”深度伪造内容。
然而，AI 的集成也扩大了网络攻击面。提示注入和数据中毒等新兴威胁迫使各大零售商实施严格的新 AI 治理政策。
Google Cloud AI 工具助力零售业
| 产品名称 | 使用场景 | 主要功能 | 价格 |
|---|---|---|---|
构建全天候客户支持：快速构建、测试和大规模部署个性化的多模态支持智能体 | 包含“拖放”式画布，让各种技能水平的员工都能创建和启动支持工作流 | ||
虚拟私人购物助理：在网站和移动应用上提供类似真人的帮助。 | 内置功能可回答产品问题、推荐服装并引导客户完成结账。 | ||
增强数字店面：提高站内搜索准确性和浏览体验。 | 使用 LLM 来理解买家的意图；支持“对话式商品过滤”和 100 多种语言。 | ||
业务运营和策略：分析销售报告、处理库存管理、自动发送供应商电子邮件和内部数据合成。 | 与 Google 文档/表格/Gmail 完全集成；可使用最新的 Gemini 模型；能够为内部工作流构建“无代码”自定义智能体。 | ||
实体店智能：搜索大量闭路电视或货架图片数据，以审核库存或安全性。 | 文本转视频搜索（例如：“在 4 号过道中查找蓝色油漆溢出”）；PB 级存储；实时事件触发器。 |
构建全天候客户支持：快速构建、测试和大规模部署个性化的多模态支持智能体
包含“拖放”式画布，让各种技能水平的员工都能创建和启动支持工作流
增强数字店面：提高站内搜索准确性和浏览体验。
使用 LLM 来理解买家的意图；支持“对话式商品过滤”和 100 多种语言。
业务运营和策略：分析销售报告、处理库存管理、自动发送供应商电子邮件和内部数据合成。
与 Google 文档/表格/Gmail 完全集成；可使用最新的 Gemini 模型；能够为内部工作流构建“无代码”自定义智能体。
实体店智能：搜索大量闭路电视或货架图片数据，以审核库存或安全性。
文本转视频搜索（例如：“在 4 号过道中查找蓝色油漆溢出”）；PB 级存储；实时事件触发器。
工作方式
人工智能在零售业中利用智能技术改进零售业务流程的许多环节。这包括为客户打造更出色的购物体验、优化商店和仓库的运营方式，以及帮助领导者做出更明智的决策。AI 系统分析大量数据的速度远超人类，有助于发现规律、预测客户接下来可能需要什么，甚至可以自动执行日常任务。
人工智能在零售业中利用智能技术改进零售业务流程的许多环节。这包括为客户打造更出色的购物体验、优化商店和仓库的运营方式，以及帮助领导者做出更明智的决策。AI 系统分析大量数据的速度远超人类，有助于发现规律、预测客户接下来可能需要什么，甚至可以自动执行日常任务。
常见用途
统一线上和实体店体验
AI 可以确保实体店和电子商务渠道的定价、促销和库存水平保持一致，从而帮助打造一致的客户体验。
您可以使用 Google Distributed Cloud (GDC) 连接到您的实体店。这种“边缘 AI”基础设施让您可以在本地处理实时库存和客户互动，即使商店的网络连接不稳定，也能确保零延迟。然后，这些本地数据会“联合”到一个中央 BigQuery 数据仓库中，为电子商务引擎提供支持。
方法指南
AI 可以确保实体店和电子商务渠道的定价、促销和库存水平保持一致，从而帮助打造一致的客户体验。
您可以使用 Google Distributed Cloud (GDC) 连接到您的实体店。这种“边缘 AI”基础设施让您可以在本地处理实时库存和客户互动，即使商店的网络连接不稳定，也能确保零延迟。然后，这些本地数据会“联合”到一个中央 BigQuery 数据仓库中，为电子商务引擎提供支持。
实时库存管理
门店经理可以获得准确的实时库存建议，从而提高效率。
实现这一目标的方法之一是将现有商店闭路电视的原始视频流直接注入 Vision Warehouse。与需要手动添加标记的旧系统不同，该系统使用自然语言搜索视频。经理只需向系统发出提示，要求在饮料区中有任何货架空置超过 20% 时向其发出提醒。然后，AI 会根据您的数字库存记录，持续审核货架的视觉状态。当 AI 发现差异时，可以自动向店员的手持设备发送提醒，其中包含缺货商品的图片以及补货商品的存放位置。
方法指南
门店经理可以获得准确的实时库存建议，从而提高效率。
实现这一目标的方法之一是将现有商店闭路电视的原始视频流直接注入 Vision Warehouse。与需要手动添加标记的旧系统不同，该系统使用自然语言搜索视频。经理只需向系统发出提示，要求在饮料区中有任何货架空置超过 20% 时向其发出提醒。然后，AI 会根据您的数字库存记录，持续审核货架的视觉状态。当 AI 发现差异时，可以自动向店员的手持设备发送提醒，其中包含缺货商品的图片以及补货商品的存放位置。
增强商品发现和推荐功能
AI 可以帮助打造个性化的搜索体验，让用户能够在线上平台中快速找到独特的商品。
一种方法是使用 Vertex AI Search 创建语义搜索，升级传统的关键字搜索。根据您的产品目录，提供个性化的搜索结果、推荐和分析洞见，让网站或应用中的发现体验更具相关性，并能提高投资回报率。利用自然语言处理、Google 独特的网页信号、知识图谱和针对商务调优的 LLM，帮助您的搜索栏理解基于意图的查询，例如“10 月份在户外参加雨天婚礼，我应该穿什么？”
此外，通过启用对话式过滤或搜索，AI 可以根据用户的初始查询动态地向用户提问，以缩小商品范围。例如，AI 可能会询问你是在寻找休闲装还是正装，或者是否需要特定尺码。这可以大大缩短查找特定产品或小众产品所需的时间。
方法指南
AI 可以帮助打造个性化的搜索体验，让用户能够在线上平台中快速找到独特的商品。
一种方法是使用 Vertex AI Search 创建语义搜索，升级传统的关键字搜索。根据您的产品目录，提供个性化的搜索结果、推荐和分析洞见，让网站或应用中的发现体验更具相关性，并能提高投资回报率。利用自然语言处理、Google 独特的网页信号、知识图谱和针对商务调优的 LLM，帮助您的搜索栏理解基于意图的查询，例如“10 月份在户外参加雨天婚礼，我应该穿什么？”
此外，通过启用对话式过滤或搜索，AI 可以根据用户的初始查询动态地向用户提问，以缩小商品范围。例如，AI 可能会询问你是在寻找休闲装还是正装，或者是否需要特定尺码。这可以大大缩短查找特定产品或小众产品所需的时间。
实现实体店运营现代化
利用 AI 赋能的移动设备简化基于纸张的传统流程，可以提高店员的工作效率和客户服务水平。
使用 Gemini Enterprise，您可以构建一个可从移动设备上访问的店员智能体。该智能体以贵公司的内部标准操作规程 (SOP) 和实时运营数据为依据。员工可以使用语音转文字功能提出复杂的问题，例如“如何处理没有收据的损坏商品的退货？”或“总结鞋类部门经理上午的备注”。
方法指南
利用 AI 赋能的移动设备简化基于纸张的传统流程，可以提高店员的工作效率和客户服务水平。
使用 Gemini Enterprise，您可以构建一个可从移动设备上访问的店员智能体。该智能体以贵公司的内部标准操作规程 (SOP) 和实时运营数据为依据。员工可以使用语音转文字功能提出复杂的问题，例如“如何处理没有收据的损坏商品的退货？”或“总结鞋类部门经理上午的备注”。
AI 赋能的购物助理
虚拟助理可以通过视觉方式引导客户完成复杂流程并提供个性化支持，从而提高客户互动度。
使用购物智能体管理从发现到结账的整个旅程，以及结账后的相关事宜。该智能体利用 Gemini 系列模型，充当数字礼宾，以您的完整产品目录和客户忠诚度数据为依据。它不仅是一个聊天机器人，更像是一位专家，能够通过复杂的推理和多模态输入来了解购物者的个性化需求，并采取经购物者同意的操作来简化购买流程。
方法指南
虚拟助理可以通过视觉方式引导客户完成复杂流程并提供个性化支持，从而提高客户互动度。
使用购物智能体管理从发现到结账的整个旅程，以及结账后的相关事宜。该智能体利用 Gemini 系列模型，充当数字礼宾，以您的完整产品目录和客户忠诚度数据为依据。它不仅是一个聊天机器人，更像是一位专家，能够通过复杂的推理和多模态输入来了解购物者的个性化需求，并采取经购物者同意的操作来简化购买流程。
产品说明生成
AI 可以大规模自动生成独特、优质且有利于搜索引擎优化 (SEO) 的商品描述。
对于商品数量庞大的目录，您可以使用 Gemini 3 Flash 设置自动化流水线。您向模型提供原始输入：技术规格、高分辨率图片和品牌风格指南。为确保大规模的质量，请实施多智能体审核工作流。一个 Gemini 智能体负责起草描述，第二个智能体负责检查描述是否符合 SEO 要求，第三个智能体负责根据规格表检查描述是否准确。这样，零售商只需几小时就能生成数千条商品说明，而不是几个月。
方法指南
AI 可以大规模自动生成独特、优质且有利于搜索引擎优化 (SEO) 的商品描述。
对于商品数量庞大的目录，您可以使用 Gemini 3 Flash 设置自动化流水线。您向模型提供原始输入：技术规格、高分辨率图片和品牌风格指南。为确保大规模的质量，请实施多智能体审核工作流。一个 Gemini 智能体负责起草描述，第二个智能体负责检查描述是否符合 SEO 要求，第三个智能体负责根据规格表检查描述是否准确。这样，零售商只需几小时就能生成数千条商品说明，而不是几个月。
视觉搜索
让客户能够使用照片作为参考来查找商品。
为此，您可以将 Cloud Vision API 集成到移动应用或网站的搜索栏中。当客户上传参考照片时，AI 会执行对象定位来识别各个商品。然后，系统会使用向量嵌入将这些商品映射到您的目录。AI 应该不仅能找到商品，还能根据客户的购买记录或 3D 扫描结果推荐合适的尺码。
方法指南
让客户能够使用照片作为参考来查找商品。
为此，您可以将 Cloud Vision API 集成到移动应用或网站的搜索栏中。当客户上传参考照片时，AI 会执行对象定位来识别各个商品。然后，系统会使用向量嵌入将这些商品映射到您的目录。AI 应该不仅能找到商品，还能根据客户的购买记录或 3D 扫描结果推荐合适的尺码。
趋势识别和客户互动改进
使用 AI 从客户反馈中快速识别趋势，从而改进互动。
实施过程包括将所有非结构化客户反馈汇集到 BigQuery 中。然后，您使用 Gemini Enterprise 的 Deep Research 功能对数百万次互动执行主题聚类。在销售数据反映出某个新趋势之前，AI 就可以将其识别出来。例如，它可能会注意到，在支持聊天中询问可生物降解包装的客户增加了 15%。
方法指南
使用 AI 从客户反馈中快速识别趋势，从而改进互动。
实施过程包括将所有非结构化客户反馈汇集到 BigQuery 中。然后，您使用 Gemini Enterprise 的 Deep Research 功能对数百万次互动执行主题聚类。在销售数据反映出某个新趋势之前，AI 就可以将其识别出来。例如，它可能会注意到，在支持聊天中询问可生物降解包装的客户增加了 15%。
合并商品详情并消除重复项
AI 可识别并合并重复的商品详情，帮助管理来自多个供应商的商品目录。
如需管理多供应商目录，您可以使用 Vertex AI 执行模糊匹配和实体解析。AI 使用多模态理解能力“看到”，尽管文本不同，但图片和规格是相同的。
实用的做法是为每个 SKU 创建“黄金记录”，让 AI 分析所有传入的数据流，识别重复项，并选择质量最高的图片和最准确的描述来代表产品。这可确保您的店面保持整洁，并准确汇总所有供应商的库存水平。
方法指南
AI 可识别并合并重复的商品详情，帮助管理来自多个供应商的商品目录。
如需管理多供应商目录，您可以使用 Vertex AI 执行模糊匹配和实体解析。AI 使用多模态理解能力“看到”，尽管文本不同，但图片和规格是相同的。
实用的做法是为每个 SKU 创建“黄金记录”，让 AI 分析所有传入的数据流，识别重复项，并选择质量最高的图片和最准确的描述来代表产品。这可确保您的店面保持整洁，并准确汇总所有供应商的库存水平。
自动生成可配置产品的销售报价
使用 AI 和航拍图像快速生成准确的报价。
对于销售户外或家居装修产品（如太阳能电池板、屋顶或棚屋）的零售商，您可以集成 Google Earth Engine 的高分辨率航拍图像。当客户输入地址时，AI 会使用计算机视觉技术来测量屋顶的面积、倾斜度和附近树木的遮挡情况。
然后，Vertex AI 智能体可以获取这些测量结果，并将其与您当前的劳动力成本和材料成本进行交叉引用。几秒钟内，它就能生成精确的 3D 可视化销售报价。这样就无需进行初始现场考察，销售团队只需专注于已经收到并批准了初步“AI 报价”的高意向潜在客户。
如需了解更多有关 AI 应用的深入示例以及如何实现这些应用的技术细节，请参阅101 个真实的生成式 AI 应用场景与对应技术蓝图。
方法指南
使用 AI 和航拍图像快速生成准确的报价。
对于销售户外或家居装修产品（如太阳能电池板、屋顶或棚屋）的零售商，您可以集成 Google Earth Engine 的高分辨率航拍图像。当客户输入地址时，AI 会使用计算机视觉技术来测量屋顶的面积、倾斜度和附近树木的遮挡情况。
然后，Vertex AI 智能体可以获取这些测量结果，并将其与您当前的劳动力成本和材料成本进行交叉引用。几秒钟内，它就能生成精确的 3D 可视化销售报价。这样就无需进行初始现场考察，销售团队只需专注于已经收到并批准了初步“AI 报价”的高意向潜在客户。
如需了解更多有关 AI 应用的深入示例以及如何实现这些应用的技术细节，请参阅101 个真实的生成式 AI 应用场景与对应技术蓝图。
