具有前瞻性的数字领导者正在探索将生成式人工智能融入其中的方法，以提升消费者的购物体验。
零售商和快消品（CPG）企业今天面临着严峻的现实：
- 不断变化的客户需求
- 迫在眉睫的经济衰退以及创纪录的高通胀
- 整个供应链中商品和服务成本的增加
- 人才保留挑战
关键在于在提供一流体验的同时实现运营效率的提升。
因此，OpenAI的ChatGPT和DALL-E等技术变得极其流行也就不足为奇了，它们在推出后每周积累的用户超过100万。
这些技术属于生成式人工智能。生成式人工智能是一种能够根据提示生成文本、图像或其他媒体的人工智能系统。内容可以以文本、图像、视频甚至音乐的形式呈现。
大规模生成式人工智能模型对语言和代码有着深入的理解，从而为构建尖端应用和改变游戏规则的体验提供了新的推理和理解能力。将这些模型应用于各种用例，为客户交付的数字体验类型开辟了新的可能性。
对于零售商和快消品（CPG）企业而言，生成式人工智能可以在多个业务领域实现超个性化、创新和智能化：
- 消费者参与：通过自动化广告和活动的素材创建、利用智能用户生成内容进行创新，以及跨渠道管理品牌存在感和形象。
- 营销与门店运营：通过自动生成摘要来更深入地分析客户电话和投诉，从而提升客户体验；并通过例如自动化报告生成和员工排班来增强门店经理的员工体验。
- 后台管理：通过提高内部沟通、IT和人力资源帮助台工单以及采购事务的响应速度和准确性。
- 自动化创新：实现从产品描述到营销邮件，再到员工入职培训和赋能的全流程自动化。
生成式人工智能的10个电子商务用例
具有前瞻性的数字领导者正在探索将其生成式人工智能融入市场策略的方法。生成式人工智能可以帮助企业提高效率，并为消费者提供更好的、更个性化的体验，从而改善整个供应链的盈利能力。
产品发现
1. 简化的内容创作
自动创建“常青”营销和品牌内容（如产品指南、操作说明、购买指南等），以便在需要时发布。
2. 个性化产品搜索与推荐
利用客户意图和偏好，提供能更好地引起 shopper 共鸣的动态描述性产品内容，并以规模化方式交付他们期望的个性化体验……
商业运营、管理和分析
3. 面向搜索引擎优化的产品描述
为避免产品描述未针对SEO进行优化或完全缺失的情况，生成式AI可以创建具有说服力的产品描述，同时支持SEO优化策略。
4. 大规模众包客户反馈
使用AI跨多个渠道、来源和市场搜索特定产品的客户评论。简化此类信息和反馈的获取过程，以更好地控制品牌，或更快地回应客户反馈并提升满意度。
5. 产品质量分析
AI可以通过分析生产中的产品图像来帮助识别生产错误、异常和缺陷，从而使研发和交付体验中的产品质量得以通过数据分析得到改进。
供应链优化
6. 供应链中断预测
来自生成式AI的预测性洞察能够通过主动识别天气、金融或地缘政治等外部因素，揭示受影响的订单——这些因素都可能影响关键的供应链流程。
7. 智能库存预测
通过分析历史订单和客户偏好来自动化库存管理，从而预测需求并建议库存水平。
弥合线上与线下体验
8. 更智能的门店员工
将机器学习和人工智能整合到每一个终端——包括门店内和后台。使门店员工能够实时跟踪、管理和补货，以便企业更好地应对突发事件。
9. 个性化的线下结账体验
利用生成式AI在结账时为门店经理创建并发送个性化的订单摘要，从而创造更多的向上销售和交叉销售机会，并提升顾客体验。
订单后体验
10. “数字人”聊天功能
使用ChatGPT为数字分身生成内容，以个性化并提升顾客参与度。例如，使用Microsoft Whisper API等工具实现人类级别语音转文本的准确性，增添更具人性化的元素。利用对话式商务能力，更好地实时回答订单状态问题，或为每位购物者提供个性化推荐。
对话式商务与生成式人工智能
让我们深入探讨生成式人工智能影响您提供卓越商务体验能力的其中一种方式。
对话式商务是生成式人工智能在商务领域的一个常见用例，这一话题已经热议了几年。简而言之，对话式商务涉及消息技术与购物的交叉融合。如今，企业在其网站或应用程序上提供聊天功能以引导顾客完成购买流程并回答基本的客户服务问题，已相对普遍。
生成式人工智能使品牌能够将对话式商务提升到新的高度。它可以集成到您的所有数字体验中，以跨渠道推动个性化。生成式人工智能可以在顾客购物时学习并记住他们的偏好，从而为您带来个人购物顾问、个性化产品描述以及订购体验等方面的机会。
个人购物顾问
如今，顾客的购物旅程非常线性且短暂。
假设您开始寻找一套新 outfit（服装），并搜索特定颜色或款式的衬衫。然后您查看裤子，接着看鞋子。大多数网站将这些搜索视为完全独立的交互——但对您来说并非如此。
一些网站试图通过聊天机器人模拟销售人员并提出一系列预定义的问题来解决这一问题——但这是一种糟糕的体验，且本质上是机械化的。
更好的机会是在您的网站背后融入生成式人工智能——将复杂的智能和上下文整合到原本普通的在线购物体验中。这将使您能够在顾客选购衬衫时了解其偏好，并将这些偏好应用于他们随后搜索裤子的体验中。
按需生成的个性化产品描述
生成式人工智能提升对话式商务的另一种方式是理解顾客偏好，并实时重写针对该访问者量身定制的产品描述。这创造了一种个性化的产品发现过程，类似于他们在实体店从销售人员指导中获得的体验。
假设您正在网上选购自行车。网站可以收集到您正在寻找骑行舒适的车型，对碎石和崎岖地形响应良好，并且根据您的 IP 地址得知您位于明尼苏达州明尼阿波利斯市，那里有许多适合骑行的湖泊小径。生成式人工智能可以利用这些信息，根据访问者上下文、站点搜索和内容点击来转换产品信息和描述，创造出真正契合顾客需求的体验。
常规购买的重新订购智能
假设一位顾客每周大约三次在 Target 进行定期购买。您在 Target 的数字体验可以记住您每周购买的咖啡豆类型，或者每隔几周需要补充时您偏好的洗发水品牌。
为下一次购物提供加购建议或自动生成购物清单，将使这些常规采购变得更加轻松，并营造出许多消费者如今所期待的服务水平。生成式 AI 能够实现这些体验上的提升。
开拓新的商业机会
生成式 AI 为品牌利用人工智能开辟了更多途径，使其既能持续优化购物体验，又能提升业务运营效率。
零售和快速消费品领域具有前瞻性的领导者正在转向现代商务，以实现这些效率。像Sitecore OrderCloud这样的现代商务平台，将支持与Microsoft Azure AI等最佳AI技术的无缝集成。