2024消费者调研：无处不在的人工智能彻底变革零售业.pdf

2024 年消费者调研IBM 商业价值研究院|研究洞察无处不在的人工智能彻底变革零售业消费者不会等待1零售商和品牌未达到消费者期望。仅有 9%的受访消费者表示对实体店购物体验感到满意，仅有 14%的受访消费者表示对网上购物体验感到满意。互联互通的数据可以统一客户体验，但前提是品牌能够建立信任。52%的受访消费者希望从商家接收与其特定兴趣相关的信息、广告和优惠。但 40%的受访消费者表示希望能够更好地控制企业使用其数据的方式。消费者需要相关信息才能践行可持续性购物。消费者希望了解企业在其最关心的领域表现如何，例如是否使用安全天然的成分和回收材料，但企业并未提供足够的信息。购物者希望随时随地通过支付选项获得实惠。近一半(46%)的受访消费者表示愿意分期付款，超过三分之二(69%)的受访消费者表示愿意用会员或奖励积分付款。大多数消费者希望通过 AI 简化购物流程。在尚未尝试过使用 AI 进行购物的消费者群体中，大约五分之四表示希望用 AI 来研究产品、寻找优惠、提出问题和解决问题。AI 为消费者提供所需的场景信息来更快地做出更明智的决策，从而简化购物流程。摘要23消费者已准备好使用未来的工具，但大多数品牌无法满足这一期望当今的技术可以让购物变得比以往更快捷、更简易、更精准。可是，为什么消费者还在排队等候呢？从缓慢的结账通道到经常不见踪影的店员，实体店购物者仍然面临着长期以来令人头痛的问题。而在线购物的情况也只是略好一点。根据 IBM 商业价值研究院针对 26 个国家/地区的超过 20,000 位消费者开展的一项调研，只有 9%的受访消费者表示对实体店购物体验感到满意。而对于在线购物感到满意的受访消费者比例也只是略微增加至 14%（请参阅第 25 页的“研究方法”）。消费者知道品牌和零售商可以做得更好。领先的数字体验向消费者展示了更多的可能性，而消费者现在也期望企业利用技术来增强其购物体验。超过一半的受访消费者表示希望在购物时使用虚拟助手(55%)、增强或虚拟现实(55%)以及 AI 应用(59%)。此外，近四分之一(23%)的受访消费者是“科技爱好者”，也就是积极渴望尝试新兴数字购物体验的主流科技用户。这些早期采用者也是最理想的品牌大使，其中 70%表示在过去六个月内向朋友和家人介绍了新的品牌或产品。另外有 45%的受访消费者是“技术尝鲜者”，他们虽然还不是主流用户，但也愿意探索数字购物旅程。这部分消费者中有一半在过去六个月内向朋友和家人介绍了产品或品牌。引言4要与这些有影响力的消费者建立联系，企业就需要熟练地利用技术来打造更加相关和个性化的体验。但个性化体验也只是成功等式的一部分。受访消费者表示最近出于多种原因更换了品牌，而其中的首要原因就是价格。随着通货膨胀和经济不确定性导致人们收紧钱包，62%的受访消费者表示价格是其更换门店或品牌的首要原因。60%的受访消费者还表示，通货膨胀影响了他们的购物方式，而对于高收入消费者来说，这一比例仅下降至 50%。同样 60%的消费者还表示在购物之前总是会寻找优惠。如果无法以自己想要的价格找到产品，大多数消费者会重新考虑是否要购买，而不是支付更高的费用。事实上，对于所有收入群体的消费者，77%的受访者表示会在价格过高时做出权衡（见图 1）。五分之三的受访消费者希望在购物时使用 AI。77%的受访消费者表示会在价格过高时做出权衡。60%的受访消费者表示在购物之前总是会寻找优惠。图 1由于通货膨胀限制了消费者购买力，价格成为首要考虑因素45为了在维持利润率的同时满足消费者的一切需求，许多零售商和品牌正在开始采用 AI 和其他技术。正确的应用可以更优惠的价格提供更高质量的产品和更丰富的体验。这些应用还可以通过实施和展示可持续发展来为业务增加价值。我们的调研表明可持续发展是企业的一项重要业务需求 在认为可持续发展很重要的受访消费者中，有 73%表示愿意为注重环境可持续性的品牌支付更高的产品价格，这一比例高于 2022 年的 50%。1 然而，尽管随身携带着超级计算机，消费者仍然会经常花费数小时寻找合适的产品、查看评论、比较价格以及评估可持续性。在注重可持续发展的受访消费者中，有 73%表示愿意为可持续的产品支付更高的价格 这一比例高于 2022 年的 50%。在这种形势下，AI 可以为消费者提供所需的情境信息来更快地做出更明智的决策，从而简化购物流程。通过整合技术来改善购物体验，而不是事后弥补，品牌和零售商最终可以提供切合消费者期望的便利性和灵活性。本报告将探讨品牌和零售商在 AI 时代面临的体验、可持续性和运营三大紧迫要求，以及可通过哪些行动在快速变化的时代超越竞争对手。67购物者不再满足于“千篇一律”的体验。无论何时何地购物，当今的消费者都希望获取实时的场景信息。当在不同触点之间切换时，消费者希望企业能够识别其身份、记住其偏好，并为其提供个性化服务。消费者希望随时随地都能轻松访问订单、购物车和购买记录。他们希望获取更丰富的选择，更便捷的流程，并能一键获取准确的实时库存数据、送货时间和个性化优惠信息。最重要的是，消费者希望一切都高效运转。但实际情况往往并非如此。为了满足消费者对顺畅体验的期望，品牌和零售商必须打造互联互通的体验，实现个性化购物旅程，搭建购物平台，并让支付流程更加便捷。统一、互联互通的体验助力保持客户粘性消费者对增强购物体验的新一代技术很感兴趣。在尚未使用增强现实和虚拟现实技术进行购物的受访消费者中，至少四分之三表示希望在各个领域使用这项技术，包括体验可穿戴产品(75%)、购买产品或服务(77%)、重新装修房屋(79%)或研究产品(81%)。增强现实和虚拟现实技术可以帮助企业打造沉浸式全渠道体验，从而将品牌的线下和线上互动统一起来。打造无缝、动态和场景化的体验势在必行第 1 章8消费者对 AI 在购物中的应用也很感兴趣。在尚未尝试过使用 AI 进行购物的受访消费者中，大约五分之四表示希望用 AI 来研究产品或获取产品信息(86%)、寻找优惠和促销信息(79%)或获取服务、提问并解决问题(82%)（见图2）。AI 驱动的虚拟助手可以帮助消费者完成所有上述任务，甚至提供更多的可能性，但前提是 AI 能够负责任地获取联网的客户数据。例如，基于文本的生成式 AI 助手可以实时访问客服电子邮件、通话记录和购买记录，并用自然语言提供更实用的建议。问：对于尚未使用过 AI 应用进行购物的消费者，您想尝试哪些活动？图 2消费者希望利用 AI 简化购物流程因此，许多企业都在朝这个方向发展，大力投资利用生成式 AI 来打造差异化购物体验。超过五分之四(84%)的受访组织预计到 2025 年将使用基于文本的生成式 AI 助手，而 2023 年的这一比例仅为 42%2然而，当今许多面向客户的虚拟助手仍然缺乏理解基本请求和回答客户问题所需的培训、能力和技能。因此，在使用过虚拟助手的受访消费者中，只有约三分之一对虚拟助手体验感到满意。事实上，近 20%的受访消费者表示对虚拟助手体验感到非常失望，并且不想再次使用虚拟助手。寻找优惠或 促销信息79%获取服务、解答或 解决问题82%寻找评价或建议78%购买产品或服务77%研究产品或获取 信息 86%8QA-9数据驱动的个性化需要 良好的治理搜索是生成式 AI 助力统一购物体验的另一个领域。生成式 AI 可以理解对话语言，还可以迅速将消费者数据置于场景中，从而更准确地预测消费者需求，并提供更有针对性的产品建议。消费者可以用自然语言（打字或说话）指定关键产品细节（例如颜色、尺寸或材料）来细化搜索，而不必使用过滤器来搜索产品。他们甚至可以指定预算、可持续发展优先级或期望的送货日期，以进一步细化搜索结果。在这种情况下，消费者不仅可以轻松找到所需的产品，还可以为零售商提供有价值的数据，而零售商可以使用这些数据提供与每位消费者的生活方式相契合的产品，而不仅仅是满足消费者当下的搜索需求。做到这一点的企业将有机会增加订单金额并提高品牌忠诚度。不过，消费者希望了解企业如何使用其信息(44%)，并且 希望能够更好地控制企业使用其数据的方式(40%)。为了与谨慎的消费者建立信任，同时提供符合期望的统一体验，企业必须获得消费者的明确许可来跟踪和分析其行为。在每次互动前设定明确的期望可以让消费者感觉到自己受到关照，而不是受到监视。通过明确说明当前所收集的数据，以及将如何使用和共享这些数据，品牌和零售商可以避免引起目标消费者的反感。如果场景化体验能获得知情同意，消费者就能掌控一切 而这也正是消费者最迫切的期望。一体式购物平台为消费者 赋予掌控力积极推动更紧密生态合作的零售商可以为消费者提供更多选择，从而建立优势。事实上，55%的受访消费者希望在一个平台上通过一次结账购买多个品牌的产品，而 Z 世代(62%)和千禧一代(64%)的这一比例接近三分之二。超过三分之二(69%)的受访消费者表示希望使用积分进行支付，这些积分可能来自其信用卡或其他外部会员计划。这些需求推动零售商和品牌重新思考如何将人与产品连接起来，以及如何将其技术连接到外部系统。从销售点系统、社交网络到电商平台，企业需要找到新的方法来消除购物流程和支付流程中的摩擦。与此同时，企业还需要扫清内部障碍，让数据互联互通，从而打造更加统一和个性化的客户体验。近三分之二的 Z 世代和千禧一代希望在一个平台上通过一次结账购买多个品牌的产品。10快速、灵活的结账选项 提升品牌价值为了形成个性化体验的闭环，企业还必须让购物者随时随地都能轻松用自己想要的方式付款。总体而言，消费者表示更快的结账速度是改善实体店购物体验的最重要因素之一。消费者不希望在自助结账时还要逐一扫描商品，而是希望能够一次性完成整个购物篮的结账，尽可能使用生物识别技术付款，或者直接拿着购买的商品走出商店。超过一半(55%)的受访消费者表示希望有更多的支付选项，包括数字钱包和面对面付款应用，而 Z 世代(66%)和千禧一代(65%)的这一比例上升至约三分之二。近一半(46%)的全体消费者以及超过一半的 Z 世代消费者(56%)和千禧一代消费者(57%)表示愿意分期付款。随着 Klarna 和 Affirm 等“先买后付”服务日益普及，消费者更加期望品牌和零售商能够提供灵活的支付选项。通过提供此类奖励和激励，品牌可以展示对消费者最大利益的重视。11精心策划整体体验让员工团队的宝贵经验能够为每一位员工所用，确保所有渠道提供一致、统一的体验。针对您的产品和服务训练生成式 AI 模型，以帮助员工快速解决客户问题，并在线上和线下提供相关建议。使用生成式 AI 进行即时翻译，并创建适当的提示词，帮助员工更快地理解过去的问题并解决未来的问题，而不受客户交互渠道的限制。确定哪些客户数据对于个性化客户体验至关重要。从客户体验出发，确定您需要了解哪些信息，以打造更加统一的体验，并让 AI 帮助您更快地学习。利用生成式 AI 的速度和可扩展性来打造个性化服务、交互和产品，同时在每一步骤中保护敏感数据。整合数据以加强对客户的理解。消除职能孤岛，整合来自运营、营销、销售和客户服务的数据，创建准确的客户画像，以确保提供无缝且相关的体验。建立可解释性和透明度，以将安全性融入数字产品。优先实施以安全、隐私、治理和合规性为中心的数据策略与控制。让客户知道您计划如何使用其数据，并在收集数据之前征得客户许可。在政策和程序方面保持开放和透明，以建立消费者对 AI 的信任。行动指南在购物旅程的每一步都满足消费者期望。利用 AI 获取消费者数据的详尽视图、提供有针对性的优惠并打造无缝客户服务。打造现代化技术架构，建立数据互联，并从行业合作伙伴关系中发掘更多价值。通过透明度建立信任。1112案例研究Boots UK 通过简化客户体验提升订单金额3 任何企业都不可能依靠过去的技术在未来取得成功。正是因此，Boots UK 致力于为消费者提供更加快速、便捷的在线购物体验。为了满足消费者对更加互联互通的购物体验的需求，IBM 与 Boots 携手合作，利用 Red Hat OpenShift 容器平台来构建、测试和升级零售商的数字环境。该团队面临的一项最严峻的挑战就是对 Boots 的传统电子商务网站进行现代化改造，该网站速度太慢，已无法处理不断增长的客户流量。新网站在上线之后顺利地应对了销售高峰，而且平均订单金额远远超出了团队的预测。实施数字化转型后，Boots 在多项指标上都实现了显著增长：年均收入增长率超过 54%，两年的收入增长率超过 115%。公司的客户群增长了 45%以上，年均订单增长率超过 42%。转化率年均增长超过 16%，两年内增长 43%。平均订单价值年均增长超过 8%，两年内增长超过 13%。“IBM 不仅为我们提供了全新的现代化基础设施和工具，而且还构建了一个可持续扩展的环境。这不是昙花一现的奇迹，或者说我们已经完成了；而是一个持续激发合作伙伴潜力和价值的过程。”Richard CorbridgeBoots UK 首席信息官1213随着环境问题日益加剧，消费者正在搜索信息以便做出更负责任的选择。消费者想要的是掷地有声的数据，而不是模糊的公关声明。AI 和其他新兴技术可以帮助企业为消费者提供所期望的信息 但前提是在信任、透明度和问责制的基础上。契合消费者价值观，以建立信任根据 IBM 商业价值研究院在 2022 年和 2024 年开展的调研，大约三分之二的受访消费者表示，在选择品牌时非常重视信任因素，而理念驱动型消费者仍然是最大的消费者类别(45%)。4 此类消费者寻求与其价值观相符，并且可提供健康和福祉益处的产品与品牌。他们高度关心环境的持续性，并愿意改变购物习惯以减少对环境的负面影响。但愿意做出改变的不仅仅只有理念驱动型消费者。总体而言，78%的受访消费者表示，在选择品牌时非常重视可持续性，61%的受访消费者表示愿意改变购物习惯以减少对环境的负面影响。超过三分之二(67%)的受访消费者表示，他们上一次购买的产品中至少有一半具有环境可持续性。5 第 2 章成为可持续发展品牌，彰显可持续发展理念14利用可持续性数据影响购买决策不过，只有 41%的受访消费者表示有足够的信息来进行可持续性购物。6 消费者希望了解企业在其最关心的领域表现如何，例如是否使用安全天然的成分和可回收包装材料。但消费品企业在报告这些指标方面做的还不够（见图 3）。7图 3消费者无法评估企业在其最关心的可持续性指标上的表现消费品企业报告的 三大指标1范围 1 温室气体排放量2员工团队中的 女性百分比3范围 2 温室气体排放量受访高管一致认为其组织难以提供相关的可持续性数据。近四分之三的的消费品行业高管认为需要重新调整可持续发展目标的衡量和报告方式，但他们并不具备实时监控和衡量进展的能力。8 总体而言，近四分之三的受访高管表示手动数据处理流程阻碍了其可持续性报告和绩效工作。9 消费者 最关心的三大因素1安全成分或材料2天然成分或材料3使用回收材料1415践行可持续发展以实现业务目标根据调研数据，77%的受访高管认为可持续发展投资将加速业务增长。这表明企业领导者开始意识到可持续发展计划能够为其品牌创造价值。五分之三的受访高管表示正在有意识地融合可持续发展目标与运营目标，持续优化这两个领域的投资和发展。例如，近一半(48%)的受访组织正专注于通过重新设计供应链网络来规避未来中断、降低风险以及增强可持续性。10 为了增强韧性和可持续性，消费品企业和品牌正在跨供应商、运输和物流供应商开展多元化经营。而要管理这个不断扩展和复杂化的生态系统，就需要加强可见性和协作。77%的高管认为可持续发展投资将加速推动业务增长。生成式 AI 可以让实时数据触手可及，从而解决此问题。生成式 AI 可以在整个企业和整个供应链中创建端到端可见性，以便提供近乎即时的运营绩效和环境影响洞察。生成式 AI 还可以分析历史销售数据、市场趋势等因素，从而更准确地预测未来需求，帮助企业优化生产水平、减少库存积压以及尽可能减少浪费。如今，61%的受访高管表示，生成式 AI 对于其可持续发展议程非常重要，69%的受访组织计划增加对生成式 AI 的投资以推动可持续发展。11 品牌和零售商开始利用 AI 提供透明的数据，这不仅有助于制定更宏大、更可信的可持续发展目标，而且还可以让消费者衡量自己购物行为产生的真正影响。这些信息可以帮助消费者践行自己的价值观，并与值得信任的品牌建立更深层的关系。16全面推动可持续发展清晰传达产品信息，为可持续购物者提供支持。为消费者提供他们正在寻找的信息，而不仅限于最容易提供的信息。解释成分和材料的来源，以及这些成分和材料为何是安全的。概述如何回收包装。针对理念驱动型消费者开展营销活动，以建立忠诚度并推动销售。挖掘消费者数据以确定最关心可持续购物的消费者群体。超越市场细分，提供个性化的可持续产品推荐，并用实证作为支持。从全新视角审视产品创新，以减少环境影响。让生成式 AI 来分析成分和工作流程，发现更换更可持续材料的机会并优化制造流程。根据特定参数创建多个设计版本，并使用预测性模型来预测消费者对不同版本的反应。在整个价值链中践行可持续发展。规划连接合作伙伴生态系统所需的数据计划，并全面跟踪可持续发展指标。构建并利用数据共享平台来跟踪库存和原材料，并实现更可持续的运营。利用生成式 AI 和混合云来发现提高能源效率和限制碳足迹的机会。行动指南通过挖掘消费者对可持续产品的需求来推动增长。建立互联互通的供应链数据，减少浪费并提高效率，从而减少对环境的影响。利用 AI 在整个价值链中践行可持续发展，并提供消费者可以信赖的绩效指标。1617案例研究Bestseller India 推动更智能的 可持续运营，引领时尚风潮 12Bestseller India 是 Bestseller 的子公司。Bestseller 是总部位于丹麦的全球“快时尚”零售商。作为一种动态的商业模式，“快时尚”注重在数天或数周内快速上架新潮服装款式。但这个过程会消耗大量的原材料、水和能源。如果新款设计未获得消费者青睐，则会打折出售库存 其中一部分最终会进入垃圾填埋场。不过，通过建立更紧密贴合消费者需求的设计和生产流程，服装制造业可以提高利润，同时支持环境可持续性战略。正是因此，Bestseller India 选择利用 AI 来帮助设计师和采购部门做出更准确的预测，并最终在合适的时间交付合适的产品。Bestseller India 制定了一个宏大的目标 开发一个支持 AI 功能的全新定制化平台，用于全方位支持季前设计、规划、生产和预测。该项目侧重于为关键业务流程建立智能工作流，让员工能够利用 AI 赋能的工具来访问实时数据与洞察，从而更智能地开展工作。Bestseller India 的 Only 品牌产品经理 Mukta Srivastava 表示：“现在，设计师将腾出更多时间来开展更有价值的工作，而不是管理文件和数据。”经过数月的工作和迭代，Bestseller India 与 IBM 车库创新团队为这个名为 Fabric.ai 的平台引入了 61 个独有概念。该平台最终成为印度服装行业的第一款 AI 工具。借助专为设计师量身打造的 Fabric.ai 数字平台，Bestseller India 可以助力在价值链中及时做出更加可持续的材料决策。此外，Fabric.ai 还可以为产品规划人员提供数据驱动的见解，从而降低服装制造环节的环境足迹。Srivastava 表示，“Fabric.ai 将帮助我们筛选相关信息，并用图形呈现出来，与查看电子表格相比，设计师的工作大幅简化。设计师可以更轻松地设计更符合客户需求的产品，而且可以一键查看历史绩效信息。”171819这是每个人都会遇到的场景 您在网上查看当地实体店有自己想要的产品库存，然后前往实体店，却发现货架上空空如也。您向店员求助，但也无济于事。他们并没有比您更准确的信息。这看起来像是数字时代的一种典型症状。随着在线购物的兴起，零售商难以为实体店提供足够的库存，并保持库存信息及时更新。但毋庸置疑的是，实体店仍然是购物旅程中的重要一环。事实上，三分之二的受访消费者表示会前往实体店购买产品，而 73%的受访消费者表示前往实体店是其购买商品的主要方式之一。但任何人都不想白跑一趟。正是因此，在所有消费者中有超过三分之二在前往实体店前会先查看产品是否有货，而 Z 世代消费者(73%)和千禧一代消费者(74%)的这一比例上升到近四分之三。尽管 72%的受访消费者表示其想要的产品通常都有货，但未能保证现货供应的企业可能会付出高昂的代价。大约三分之一的受访消费者表示，更好的产品供应是其更换品牌的三大原因之一。关键差异化因素包括实时优惠、实时供应链智能和实时库存信息。让实时运营成为现实第 3 章20通过实时、场景化优惠吸引消费者消费者需要点击多少次才能找到想要的产品？答案是次数太多了。根据 IBM 商业价值研究院的调研，消费者在网上购物时希望通过一种更便捷的方式快速找到自己想要的产品（见图 4）。企业可以利用 AI 预测消费者需求并策划相应的精选产品，从而满足这一需求。这样一来，企业就有机会向其目标客户介绍新产品，而不是依靠成本高昂的展示和陈列来吸引实体店中的目标客户。这种方法也有望发挥更大的成效，因为三分之二的受访消费者都是在网上了解新产品。三分之二的受访消费者会前往实体店购买产品，而 73%的受访消费者表示依靠实体店购买产品。企业可以利用 AI 来识别最有可能对新产品感兴趣的消费者，然后通过个性化消息和优惠来吸引这些消费者购买新产品。通过这种方式，生成式 AI 最终可以使一对一营销成为现实，因为近三分之二(64%)的首席营销官预计将在未来两年内使用生成式 AI 创建个性化内容。13 而消费者也愿意接收品牌提供的更有针对性的信息。超过一半(52%)的受访消费者表示希望从商家接收与其特定兴趣相关的信息、广告和优惠，而科技爱好者群体的这一比例上升至 70%。关键是要向消费者发送他们认为有用的信息，而不是必须要删除的垃圾信息。通过将每一位消费者与其所寻找的产品联系起来，并提供针对性的产品优惠，品牌和零售商可以为购物者提供个性化体验。而在生成式 AI 的加持下，这一切都将成为现实。21通过实时需求感知和智能供应链 更快做出响应AI 可以利用销售和市场数据更准确地预测需求，从而帮助企业更有效地管理库存。但必须建立互联互通的实时数据才能发挥其价值。品牌和零售商需要帮助建立一个智能供应链，让所有合作伙伴都能跟踪产品，并准确估计将产品送到特定客户手中需要多长时间。实时的智能供应链还可以帮助企业识别瓶颈并简化运营。在美国这种较广阔的地理区域，准确预测为实体店补货的时间和地点往往要比从中央仓库履行数字订单更具成本效益。通过实时库存信息改善购物体验为了让消费者感到满意，企业必须让他们随时随地都能更轻松地找到想要的产品。消费者普遍表示，在实体店购物时，企业可以提供更多符合其特定偏好的产品类别来最大程度地改善其购物体验（见图 4）。鉴于 65%的消费者在实体店购物时使用移动应用查找信息，其中千禧一代和 Z 世代的这一比例达到近 75%，企业可以利用互联互通的数据来帮助消费者准确找到所需的产品。有针对性的产品信息、总结评论、基于位置的促销信息和增强现实体验有助于引导客户找到想要的产品，并根据历史购买记录来推荐新产品。图 4无论在何处购物，消费者都希望能够快速找到合适的产品注：百分比反映所有受访者针对以下问题的前三个选择：哪五项因素最有助于改善您的实体店和在线购物体验？37%提供更多种类的 产品26%更丰富的 产品相关信息26%更快的结账速度36%更轻松快捷地找到 想要的产品33%更丰富的 产品相关信息33%更简易的退货方式实体店购物在线购物2122AI 可以分析当地消费者的偏好和行为，从而帮助实体店在正确的货架位置摆放更多类别的相关产品。借助生成式 AI，零售商可以优化库存并动态调整实体店布局，以响应不断变化的客户需求，从而改善导航、产品可见性和库存管理。无论是在实体店还是在网上购物，当能够可靠地找到想要购买的产品时，消费者都会再次复购更多产品。但如果首选品牌无法迅速、轻松地满足对特定产品的需求，消费者就会转而选择其他品牌。只有提供从搜索到购买的最短、最简单路径，零售商和品牌才更有可能建立长期客户忠诚度。23优化运营并加强合作伙伴关系实时观察客户需求变化，并做出响应。主动从各种渠道收集客户反馈，包括社交媒体、在线评论和调查。使用生成式 AI 即时高效地处理和分析大量客户数据，然后相应地调整产品供应、实体店布局和营销策略，以减少浪费并实现本地化订单履行。让一对一营销成为现实，以加深客户关系。协同 IT 与营销优先事项，建立技术基础架构，让团队能够利用互联互通的客户数据。利用这些数据为客户提供及时、相关的优惠和产品推荐，助力您的品牌建立差异化竞争优势。提高库存和供应链运营可见性。利用 AI 赋能的管理系统，增强供应链合作伙伴之间的无缝通信和数据共享。与提供商和合作伙伴建立牢固的关系，以提高透明度。采用先进跟踪技术，让团队实时监控产品移动。通过预测性分析增强传统仪表盘，为更明智的业务决策提供信息依据。携手整个价值链打造更智能的运营。利用 AI 赋能的工作流持续推动生产流程自动化和简化，获取必要的洞察以推动减少浪费和满足监管要求，并让员工腾出时间专注于更高价值的分析决策和行动。利用安全可信的数据加强生态合作。采用开放标准和混合云实现跨业务和生态系统的数据交换。明确哪些客户数据是专有数据，理解应将哪些数据保持为专有，并建立所有合作伙伴都认同的治理实践。行动指南无论在线上还是实体店，始终在适当的时间向适当的人展示适当的产品。更加轻松地在整个供应链中共享数据和洞察。建立本地化库存并使用 AI 预测需求。2324案例研究Max Mara 利用商务智能 更快地交付产品14 在网上购物时，消费者并不希望等上几周才能收到订单。但如果一家公司的后端运营不够顺畅，则可能会导致交付延误。为了解决持续存在的后端瓶颈，意大利时装公司 Max Mara 意识到需要改进其订单履行和客户服务流程。该公司不仅要能够快速准确地识别问题所在，而且还要能够确定哪些解决方案能产生最高的投资回报率。数字运营团队选择采用 IBM Process Mining 解决方案来全面打通流程。利用 IBM Process Mining 解决方案的内置模拟功能，流程设计人员可以测试关键指标（例如交付时间和人员配置要求）变化后可能产生的影响。该模型还揭示了特定变化是否可能会产生意想不到的影响。通过使用 IBM 技术来模拟变化（包括关键流程自动化），Max Mara 发现客户服务解决时间缩短了 90%，每次问题解决的平均成本降低了 46%。该公司预计流程自动化将成为其未来数字运营战略的核心要素。Max Mara 数字运营主管表示：“针对流程自动化的战略投资对于打造符合客户期望的高质量数字体验至关重要。借助 IBM Process Mining，我们可以利用一个强大的工具来确定自动化可在哪些环节实现最高回报，无论是为客户创造回报，还是对我们未来的业务创造回报。”2425调研方法IBM 商业价值研究院每两年就会针对全球消费者开展一次调研，了解他们的购物习惯和偏好。在第三次调研中，我们于 2023 年 9 月和 10 月对 20,000 位受访者进行了调查。我们让受访者描述了他们的数字习惯、使用 AI 和生成式 AI 的情况、对品牌的期望以及对可持续发展的看法。我们根据不同产品类别（包括食品杂货、个人护理和美容、鞋类和服装以及家居用品），按年龄组、收入和购物习惯分析了受访者的调查回复。在本研究中，我们将各代系的年龄组定义如下：59-77 岁为婴儿潮一代、44-58 岁为 X 世代、29-43 岁为千禧一代和 18-28 岁为 Z 世代。澳大利亚3%比利时2%巴西3%加拿大5%中国8%丹麦3%法国5%德国5%印度6%印度尼西亚2%爱尔兰2%意大利3%日本8%马来西亚2%墨西哥3%荷兰2%沙特阿拉伯3%南非3%韩国3%西班牙3%瑞典3%瑞士3%泰国2%阿拉伯联合酋长国3%英国8%美国13%国家地区26Luq Niazi全球合伙人经理，消费品行业负责人IBM Chttps:/ Dittmar 高级合伙人，零售和分销行业负责人IBM Chttps:/ Haller合伙人，消费品行业专家中心负责人IBM ConsultingKarl.H Dodani,博士IBM 行业首席工程师 Cheung全球研究负责人，消费品行业IBM 商业价值研究院 商业价值研究院，2023 年 5 月https:/ 商业价值研究院，2022 年 3 月https:/ 数据难题IBM 商业价值研究院，2023 年 7 月https:/ 商业价值研究院IBM 商业价值研究院(IBM IBV)成立二十年来，凭借 IBM在商业、技术和社会交叉领域的独特地位，每年都会针对成千上万高管、消费者和专家展开调研、访谈和互动，将他们的观点综合成可信赖的、振奋人心和切实可行的洞察。需要 IBV 最新研究成果，请在 上注册以接收 IBV 的电子邮件通讯。您可以在 Twitter 上关注 IBMIBV，或通过 https:/ibm.co/ibv-linkedin 在 LinkedIn 上联系我们。访问 IBM 商业价值研究院中国官网，免费下载研究报告：https:/ IBM，我们积极与客户协作，运用业务洞察和先进的研究方法与技术，帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独特的竞争优势。关于研究洞察研究洞察致力于为业务主管就公共和私营领域的关键问题提供基于事实的战略洞察。洞察根据对自身主要研究调查的分析结果得出。要了解更多信息，请联系 IBM 商业价值研究院：281 Haller,Karl,Mary Wallace,Jane Cheung,and Sachin Gupta.Consumers want it all:Hybrid shopping,sustainability,and purpose-driven brands.IBM Institute for Business Value.January 2022.https:/ibm.co/2022-consumer-study2 The CEOs guide to generative AI:Customer service.The IBM Institute for Business Value.August 2023.https:/ibm.co/ceo-generative-ai-customer-service 3 Retailer leans into Digital Commerce and continues 173 years of innovation.IBM case study.Accessed December 5,2023.https:/ 4 Haller,Karl,Mary Wallace,Jane Cheung,and Sachin Gupta.Consumers want it all:Hybrid shopping,sustainability,and purpose-driven brands.IBM Institute for Business Value.January 2022.https:/ibm.co/2022-consumer-study 5 Biswas,Arun,Elisabeth Goos,and Jacob Dencik.The ESG data conundrum.IBM Institute for Business Value.April 2023.https:/ibm.co/esg-data-conundrum 6 Ibid.7 Ibid.备注和参考资料8 Chambers,Jon,Sachin Gupta,Ursula Heng,Mahesh Dodani,and Jane Cheung.Redesigning brand values:Purpose and profit converge in core operations.IBM Institute for Business Value.April 2023.https:/ibm.co/sustainable-operations-consumer-products 9 Biswas,Arun,Elisabeth Goos,and Jacob Dencik.The ESG data conundrum.IBM Institute for Business Value.April 2023.https:/ibm.co/esg-data-conundrum10 Chambers,Jon,Sachin Gupta,Ursula Heng,Mahesh Dodani,and Jane Cheung.Redesigning brand values:Purpose and profit converge in core operations.IBM Institute for Business Value.April 2023.https:/ibm.co/sustainable-operations-consumer-products11 The CEOs guide to generative AI:Sustainability.The IBM Institute for Business Value.November 2023.https:/ibm.co/ceo-generative-ai-sustainability12 In India,fashioning the future with AI.IBM case study.Accessed December 5,2023.https:/ 13 The CEOs guide to generative AI:Marketing.The IBM Institute for Business Value.December 2023.https:/ibm.co/ceo-generative-ai-marketing14 Redesigning Order-to-Cash for a better buying experience.IBM case study.Accessed December 5,2023.https:/