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—從“流量戰爭”到“心智飛輪”—
【作者聲明:文章具有理想化假設,與自身業務結合請自行斟酌】
在許多人眼中,“新零售”是一個充滿數字化魔力的概念。它意味著光鮮的門店、便捷的線上購物,以及永不停歇的促銷推送。然而,深耕零售業的朋友自會體會到—那種疲憊,那種焦慮:“流量越來越貴了。”
新零售的本質,曾被簡化為圍繞“人、貨、場”的數字化改造。
但無論技術如何迭代,許多零售商依然困于兩大傳統難題:一是居高不下的庫存積壓,二是難以持續的客戶忠誠度。用盡了各種高科技手段,卻發現自己不過是在一個更快的賽道上,重復著過去的錯誤:盲目進貨,粗放營銷。
如果AI的價值僅僅在于把促銷信息推送得更精準一些,或者把倉庫里的貨架搬運得更快一些,那只是給舊模式打了一劑強心針罷了。對于新零售而言,AI升級絕非技術堆砌,而是一次管理的重構——它要幫助零售業擺脫“供給驅動”(Push Model)的慣性,轉向“需求拉動”(Pull Model),最終實現從“交易管理”到“關系資產管理”的飛躍。
一、零售業的價值位移
傳統零售,無論線上線下,其價值鏈都是“貨本位”:先有貨,再想辦法推給消費者。所有的努力,都圍繞著如何把“場”(門店或平臺)打造得更吸引人。
AI帶來了新價值鏈,轉向了“人本位”:
實時需求感知→柔性選品/采購→超個性化體驗(O+O)→履約交付→持續增值服務。
這個位移的管理意義在于:決策權從供應鏈末端的前臺(銷售員)和后臺(采購員),轉移到了最前端的實時數據流。不再去賭爆款,而是精準感知每一個細分群體的“微需求”。
下面,我來解構新零售AI升級中的幾場硬仗,無一不是對傳統管理思維的顛覆。
1.供應鏈與選品:用數據消弭風險
傳統采購最大的痛點,就是“時間差”。零售商必須在季度開始前大批量下單,預測未來3到6個月的趨勢,這個預測準確率能達到60%就已經謝天謝地。剩下的40%,就是庫存積壓和折扣清倉的無底洞。
AI帶來的改變在于:通過集成社交媒體熱點、線上搜索數據、天氣、甚至宏觀經濟指數,建立“實時需求感知”模型,將預測精度提升到85%以上。更關鍵的是,它將采購周期從傳統的“季度”拉長為“周”甚至“天”。
管理思想的精髓在于:不再追求“大批量最低價”,而是追求“小批量高周轉”。這是一種風險分布管理:AI將巨大的單一采購風險,分散成了無數個小而精準的快速補貨機會。零售商的供應鏈不再是成本中心,而是敏捷的市場測試中心。同時,可以利用這些高價值數據,向品牌方提供反向定制(C2B)洞察服務,實現新的數據收入流。
2.門店與平臺:讓體驗達到“原子級別”
過去,無論是實體店的貨架陳列,還是電商平臺的首頁布局,都是標準化、平均化的。這是一種“一刀切”的粗放式管理,目標是滿足多數人的最大公約數。
AI帶來的改變在于:將“場”徹底解構,重建成一個超個性化的服務界面。
·線上:每個用戶打開App,首頁、推薦位、定價、甚至文案,都是AI實時根據其歷史行為、實時瀏覽和周邊環境生成的。這使得銷售轉化率提升了30%以上。
·線下:智能攝像頭和傳感器能夠識別老客戶,并實時向店員推送其偏好、歷史購買記錄。店員不再是簡單的收銀員或導購,而是一個手握強大數據支持的私人顧問。
這里的管理智慧在于:將“標準化管理”的思維徹底拋棄,轉而擁抱“情境化、原子化管理”。你的“店”不再是一個固定的物理空間,而是一個因人而異、實時變動的數據服務節點。
3.履約與交付:服務即價值的重塑
新零售的最后一公里,是成本和用戶體驗的生死線。傳統的履約是“被動響應”:客戶下單,物流才開始啟動。
AI帶來的改變在于:將履約變成了“預測式服務”。基于需求感知,AI可以在客戶下單之前,就將商品提前調度到距離客戶最近的前置倉或門店。這不僅將平均交付時間縮短了50%,也大幅降低了物流成本。履約不再僅僅是成本中心,而是服務差異化的核心競爭力。將物流視為一種服務,并將其高效化,是提升客戶滿意度和忠誠度的關鍵。
4.關系資產管理:從“交易”到“訂閱”的心智飛輪
最難的,是留住客戶。大部分零售企業將營銷預算的重點放在獲取新客戶(Acquisition)上,而對維系現有客戶(Retention)的投入不足。
AI將客戶服務從被動變為主動的“關系資產管理”。通過分析客戶的生命周期價值(LTV),來決定個性化的投入策略。例如,AI可以在客戶購買后,自動推薦與其生活場景匹配的個性化服務包或產品捆綁(Bundling),而不是簡單的打折促銷。
實質管理根本轉變是:擺脫“一次性銷售”的思維,轉向“訂閱模式”。通過AI洞察,你賣的不再是商品,而是一種與商品伴隨的高效生活解決方案,在AI之前雖然一直有這個思想,但實現是不可能的。當你持續為客戶提供超預期的個性化增值服務時,他就從你的“買家”變成了你的“關系資產”。一旦形成這種資產,客戶的忠誠度與粘性就會形成一個自驅動的“心智飛輪”,持續為你帶來收入。
二、新零售的AI升級,是CEO的管理新課程
所有這些改造方案——從柔性采購到超個性化體驗,再到履約服務化——最終的成功,都不取決于AI模型有多復雜,而取決于組織架構和文化是否足夠柔性。
AI的算法可以告訴你,某個時間段哪個地區的客戶最可能購買哪種產品。但如果采購部門、運營部門、營銷部門依然各自為政、數據不通,那么AI的洞察就會卡在部門壁壘上,無法轉化為行動。
新零售的AI升級,是對數據驅動型治理能力的考驗。它要求管理者不再憑借經驗和直覺拍板,而是以數據流為唯一的“中央指揮系統”。
AI帶來的價值,并非僅僅是數字報表上的ROI(投資回報率),而是它能有機會將一個充滿不確定性和高庫存風險的生意,變成一個圍繞客戶生命周期價值(LTV)持續增長的、可持續的、可預測的商業模式。
這才是新零售AI升級的深層意義,它不是在于賣更多的貨,而是管理更深刻的客戶關系。
——完——
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