人工智能时代百货零售企业的营销变革

摘 要：人工智能技术具有低成本、低差错率等优势，目前已经在交通、医疗、零售等行业落地应用。百货零售行业可以在信息采集与识读、消费者洞察、精准营销、客户服务、智能决策等场景下应用人工智能技术，在应用过程中面临消费者的数据安全与隐私暴露、信息数据失真、消费者幸福感降低、人才缺乏等问题，可通过信息数据分类分级管理、合理设定推荐频率、外引内培等措施推动人工智能营销的发展，助力百货零售企业的转型升级。

关键词：人工智能;百货零售企业;精准营销

本文索引：曾繁斌.人工智能时代百货零售企业的营销变革[J].中国商论，2021（24）：-006.

中图分类号：F724.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）12（b）--03

自人工智能概念提出至今，人工智能技术已经取得长足的进步，特别是近10年来发展尤其迅猛。与此同时，由于人工智能技术所具有的机器学习、计算机视觉等技术所带来的低成本、低差错率等方面的独特优势，人工智能技术已经在交通、教育、医疗、安防、零售等行业内落地应用，在社会经济活动中发挥着越来越大的作用。百货零售行业也紧跟时代发展的步伐，将新兴科技融入企业经营活动中，用科技赋能企业发展和转型升级，但由于投资、技术及人才等方面的原因，百货零售行业人工智能技术还存在应用深度不够等问题。

1 人工智能在零售行业的应用状况

人工智能是指能够正确理解外部数据，从数据中学习，并利用这些学习结果通过柔性适应来完成特定目标和任务的程序、算法、系统或机器。主要研究如何模拟人的思维及行为方式以便更可靠、更准确地完成既定任务，实现目标最大化。人工智能技术可以和物联网、虚拟现实/增强现实/混合现实、第五大移动通信、机器人等新兴技术结合应用，促进人工智能技术的跨越式发展。

艾瑞咨询发布的《2020年中国AI+零售行业发展研究报告》显示，人工智能技术于2017年开始应用于零售领域，2018年AI+零售市场规模为4.2亿元，2019年为6.5亿元，预计2022年达到26.7亿元的规模，每年以超过50%的增幅快速成长。《2020—2021年中国百货零售业发展报告》显示：在参与调查的样本企业中，59%应用了自助收银系统，39.8%在使用人脸识别技术，39.8%应用动态轨迹做客流分析，33.7%使用了摄像头识别，28.9%设置了互动屏，16.9%应用AI/机器人，13.3%应用了VR技术，12%使用了虚拟试衣镜/试衣间技术，6%应用了虚拟场景。其中，摄像头识别、互动屏、动态轨迹做客流分析、AI/机器人、虚拟试衣镜/试衣间等技术的应用比例分别比2019年上升6.9%、17.6%、13%、5.6%、5%。

2 百货零售企业人工智能应用的场景分析

由于计算机视觉、自然语言、语音识别等技术的不断成熟和广泛应用，与消费者相关的数据种类、数量均出现爆发式增长，人工智能的算法和算力也有大幅提高，再加上大数据、5G等技术的发展，人工智能逐渐应用到零售行业价值链多个环节的众多场景之中。

2.1 信息采集与识读

应用计算机视觉、自然语言处理、智能语音识别等技术不仅可以采集和识读线上场景中有关客户的浏览、查询、比对、交易、客户评价等交易数据，以及社交媒体中图片、文字、声音、表情包等内容数据，还可以采集和识读线下场景中客户的行动轨迹数据、面部表情、语音语调语速等情绪、态度、情感方面的数据，能够帮助营销人员从更多的维度、更准确地把握消费者的偏好和需求变化趋势。

2.2 消费者洞察

随着机器学习技术的发展以及人工智能算法的进步，企业可以分析包括消费者行为特征、情感、态度等在内的数据信息，能够从包括各种肢体动作、表情等行为数据在内的所有消费者数据中提取特征、找出任务与特征的关联，建立分析模型，构建知识图谱。基于海量用户数据的机器深度学习技术，能对顾客的购买力、品牌忠诚度、消费频率、消费兴趣多样化信息标注标签，形成精确的用户画像，更有效、更精准地识别目标客户群体，更深层次地洞察消费者的需求特别是潜在需求。

2.3 精准营销

基于先进的机器深度学习、算法等技术构建起消费者需求预测模型后，可以结合客户关系管理系统中的用户基础数据、交易数据、行为及情感类数据预测顾客的个性化需求，据此设计或选择匹配顾客需求的高定制化产品或服务，并将该产品或服务的信息，通过顾客偏好的媒体、在适当的时机触达顾客，为顾客提供个性化信息服务和决策支持。如乐高应用大数据和人工智能预测模型，预测出2017年圣诞节玩具的需求趋势，设计推出并精准推送了乐高版的玩具，取得了巨大成功。

2.4 智能客服

随着自然语言处理技术、智能语音交互技术的日益成熟，人工智能技术在客户服务与管理场景的应用日益增多，涵盖了从售前到售后的全过程，能不间断、高质量地满足顾客咨询、购物、查询、跟踪、退换货等方面的需求，服务机器人是其中的典型应用。

售前环节，可以通过客服机器人回复顾客咨询、与顾客對话交流，可以精准推送百货企业门店或网店的新品、活动等信息。售中阶段，服务机器人可以承担迎宾问候、咨询交流、智能搜索并识别产品、智能导购、路线指引、商品推荐、商品展示介绍、商品体验试用、优惠活动推荐、洽谈、情绪管理、引导下单及付款等工作，为顾客提供千人千面的智能化服务。如优必选的克鲁泽可以采用文字、语音、图像、动作、环境捕捉多样化形式与消费者展开交流互动。售后阶段，服务机器人可以承担订单状态查询、信息回复、商品使用咨询、维护及保养建议、商品维修处理、顾客投诉处理、退换货引导、智能预判等任务，促进产品或服务的二次销售，实现口碑传播。

2.5 智能决策

在大数据、云计算等技术的支持下，人工智能技术可以帮助营销人员做好店铺选址、品类建议、品牌建议、产品优化、销售额预测、采购时机、库存优化、产品研发优化、供应链网络效率优化等维度的决策，还能在计算机中模拟营销问题的解决过程，便于优化、选择营销解决方案，提升决策科学化水平。

3 百货零售企业人工智能应用面临的风险与挑战

虽然人工智能技术在百货零售企业的落地步伐不断加快，但依然面临来自消费者隐私保护、信息安全、信息失真、人才缺口等方面的风险和挑战。

3.1 消费者权益受到威胁

3.1.1 消费者隐私透明化

数量庞大、种类多样、内容丰富翔实的数据是人工智能营销应用的基础，但采集这类信息需要安装传感器等设施设备，这类设施设备安装过多过滥，会让顾客产生被窥探、没有个人隐私的、不安全感，带来消极的消费体验，引发消费者担忧甚至产生抵触情绪。

3.1.2 泄露消费者数据信息

企业在管理和使用消费者数据信息过程中，由于管理制度不健全、部分员工缺乏隐私保护意识、个别员工见利忘义、操作流程不规范、企业信息系统安全防护弱等原因导致消费者个人隐私信息外泄，给客户带来困扰、安全隐患、经济损失等。

3.1.3 大数据杀熟

近年来，在电商领域经常爆出商家滥用在客户及商品信息方面的优势地位，无任何差别的商品或服务会根据客户的经济状况、交易习惯等设置差异化价格，不同顾客打开相同平台完全相同的产品，看到的商品标价不一样，存在大数据杀熟的现象，使消费者产生被歧视感，引发投诉、抵制等问题。

3.2 信息数据失真

在人工智能技术采集的信息数据中，由于评价激励机制、营销中介机构的故意等原因出现信息鱼龙混杂、掺杂虚假数据等问题，主要有顾客的虚假评论、客户流量数据造假、虚假广告信息等，这些不真实的数据会影响企业的营销决策是否得当。

3.3 消费者的幸福感降低

消费者的消费体验除了产品或服务本身带来的体验、消费环境带来的场景体验、与营销人员互动交流带来的情感体验外，观赏美好事物、发现新商品、终于找到中意商品的惊喜等也是良好消费体验的重要组成部分。自主获取商品能带来搜索过程的心情愉悦感和结果的成就感。长期的精准推送虽然能节省消费者的时间、精力和货币成本，但被动获得商品或服务会降低消费者的获得感，容易形成对用户的干扰，引起消费者的紧张情绪，最终降低消费者的幸福感。

3.4 人工智能营销人才缺口大

从事人工智能营销工作需要具备较强的大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术应用和市场营销的复合能力，要求较高，由于百货零售企业应用人工智能的时间较短，专业技术人才严重缺乏，将会极大影响人工智能营销的实施成效。

4 百货零售企业营销中应用人工智能技术的思考

百货零售企业营销工作中应用人工智能技术要兼顾企业的需要、消费者和员工的认知及适应状况等，坚持以消费者为中心，遵循由点到面、由易到难的原则，逐步推进。要做好系统谋划，建立健全并落实相关制度，切实提高消费满意度，赢得消费者的支持和信任。

4.1 建立健全客户数据分类分级管理制度

客户数据包括原始数据和经过加工处理后的数据，原始数据包括客户基础信息数据、客户交易数据、客户行为数据等。根据各类数据的特征设定不同的调阅和使用权限，相关责任人员负有信息保密的义务，仅能在权限范围内合法使用数据，不得复制、泄露、倒卖客户数据。在制定并贯彻落实客户信息数据分级分类各类制度基础上，还要从硬件和软件等方面提高客户数据信息防护能力，切实提升客户数据信息的安全防护水平。

4.2 保护消费者合法权益

首先，要严格遵守国家有关用户信息采集与隐私保护的法律法规，不能发生任何违法采集客户信息的行为。其次，要尊重客户的隐私权，各类传感器、摄像头等采集、记录客户行为过程的仪器设备应遵循非必要不设置的原则，在充分尊重客户隐私和照顾客户感受以及消费者知情的前提下，合理规划客户行为记录装置的安装和使用。此外，还要保障客户的知情权和公平交易权等。

4.3 实施差异化的个性化定价策略

在通过线上渠道实施营销活动时，要以顾客全生命周期价值最大化为标准，针对不同心理特质的消费者采用不同的差异化策略。针对低逆反心理特质的消费者要按同质同价、优质优价的定价原则，合理制定面向全体客户的销售价格，以客户价值差异化为基础进行个性化定价，避免出现产品或服务无差别的差别价格、歧视价格;针对高逆反心理特质的年轻消费者可以采用人工智能定价方法实施个性化定价。

4.4 分类管理推荐信息，提高消费者感知利益

要对商品或服务信息推荐实行分类管理，对于高创造性、主观性的产品或服务，可以采用鼓励消费者与人类互动、由人类专家根据主观经验为消费者提供建议的推荐方式，或者通过推荐界面、互动语言、实体店智能设施等方面的人工智能拟人化设计向消费者提供建议的推荐方式。而对于低创造性、客观性的产品或服务，可以采用基于算法或统计模型的人工智能推荐方法。

对于心智更成熟的消费者，在进行基于消费者行为特征的个性化推荐时，必须注意推荐得是否正当、是否合理;在与金钱、药品等有关的高敏感度消費情景中，推荐的信息宜模糊不宜精准;根据消费者对隐私担忧的不同程度，推荐不同程度的个性化、精准化信息。

4.5 打造高素质的人工智能营销团队

人工智能营销战略战术的决策与实施离不开高素质的团队，百货零售企业可以通过外部引进和内部培养相结合的方式打造人工智能营销团队，核心骨干可以从人工智能应用处于领先地位的行业、企业等组织聘请，其他的团队人员则可以通过进修学习、培训、项目建设等方式从现有员工中选拔培养。

5 结语

综上所述，融入人工智能等新兴信息技术是百货零售企业营销发展的必然趋势，人工智能营销在百货零售行业的应用场景非常丰富，能有效帮助企业实现个性化精准营销、提高客户体验。百货零售企业要和人工智能行业密切合作，贯彻以消费者为中心的理念，积极应对落地应用过程中面临的诸多困难和挑战，才能更好满足消费者品质化、个性化、多样化的需求，赋能百货零售企业扎实推进转型升级。

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作者简介：曾繁斌（1971-），男，汉族，福建三明人，副教授，硕士研究生，研究方向：营销管理。

Marketing Transformation of Retail Companies in the Era of Artificial Intelligence

Fuzhou Polytechnic

ZENG Fanbin

Abstract： Artificial intelligence technology has the advantages of low cost and low error rate， and has been applied in transportation， medical care， retail and other industries. The retail industry can apply artificial intelligence technology in the areas of information collection and reading， consumer insight， precision marketing， customer service， intelligent decision-making， etc. In the process of application， it is plagued by problems like consumer data insecurity and privacy exposure， information data distortion， consumer happiness reduction， talent shortage etc. Artificial intelligence marketing can be promoted through information data classification and grading management， reasonable setting of recommendation frequency， external recruitment and internal training and other measures to facilitate the transformation and upgrading of retail companies.

Keywords： artificial intelligence; retail companies; precision marketing