●●●打造更快捷、更智能、更强大的零售业借力生成式人工智能变革，促进零售业焕新转型/thoughtworksStrategy.Design.Engineering打造更快捷、更智能、更强大的零售业引言3生成式人工智能在商品管理方面的应用5生成式人工智能在市场营销方面的应用11生成式人工智能在客户服务方面的应用16如何充分利用生成式人工智能给零售业带来的机遇22参考合适用例，抓住当今生成式人工智能给零售业带来的机遇25关于作者272引言过去几十年来，我们见证了许多数字化和数据驱动的变革，消费者的购买方式、零售商的销售方式以及营销人员触达受众的方式都发生了巨变。如今，我们正面临近年来最重要的一项变革：生成式人工智能(GenA)的发展和普及。据彭博(Bloomberg)预测，未来10年内，生成式人工智能市场的复合年增长率(CAGR)将飙升到42%。到2032年，该市场价值将达到1.3万亿美元，在此期间，几乎所有行业都会发生改变，零售业也不例外。目前预测，对于零售业和快消行业的企业，生成式人工智能将促进生产力提升1.2%至2%，创造4000亿至6600亿美元的价值。在零售业，生成式人工智能正在为整个价值链创造难能可贵的机会，例如采用全新方式动态优化产品系列和店铺布局、实现前所未有的个性化购物体验。3打造更快捷、更智能、更强大的零售业然而，随着生成式人工智能的引入和发展，有些职能和角色可能会受到更大影响：商品经理需要深入了解不同地区的客户需求，制定动态的商品管理策略，不断推动发展，改善购物体验。零售营销团队需要彻底革新内容的制作、分发和个性化定制，从而实现客户体验和零售品牌及其所售产品营销方式的转型。客服专员需要以全新的方式与客户互动，赢得宝贵的时间，专注于解决最复杂、最棘手的客户案例。本白皮书将详细介绍生成式人工智能如何赋能上述角色，探讨如何在上述领域充分利用人工智能的能力，抓住机遇大幅提升效率，赢得竞争优势，创造价值。生成式人工智能在商品管理方面的应用为了满足如今全渠道客户的需求，商品管理团队的工作可谓任重而道远。他们必须不断管理和优化各种渠道的产品组合和投放，既要打造始终如一的体验，又要充分利用每个渠道的独特优势。为此，他们必须从海量数据中提取洞见，例如通过分析各种销售数据、客户偏好和趋势，以及供应商和采购数据，都有助于快速做出十分重要的商品管理决策。不过，传统的商品管理职能单一，导致大规模应用和学习相关数据挑战重重。人工智能和大语言模型(LLM)改变了这种现状，可以实现快速处理并学习庞大的零售数据集。如今，生成式人工智能可将人工智能生成的结果自动转化为有效的价值驱动型商品管理行动，从而推动相关能力进一步发展。从生成特定角色的数据摘要来为相关团队进行采购决策和谈判提供依据，到深入分析产品系列的性能，在生成式人工智能的帮助下，商品经理最终能够充分发挥可用数据的价值。