当中国社会消费品零售总额突破 49 万亿元，零售消费行业却早已告别 “躺赢式增长”。从增量扩张到存量博弈，从流量为王到会员深耕，从产品出海到品牌全球化，行业正面临营销成本高企、需求碎片化、供应链承压等多重挑战。而生成式 AI 与数据技术的深度融合，正在成为破局的关键 —— 它不仅重构了 “人货场” 的底层逻辑，更催生了营销提效、决策升级、海外拓展三大增长引擎，让零售消费企业在激烈竞争中找到新的增长曲线。
这份由艾瑞咨询与亚马逊云科技联合发布的《中国零售消费行业生成式 AI 及数据应用研究报告》，基于 90 家年营收超 3 亿元的美妆、鞋服、家居企业调研数据，全景呈现了生成式 AI + 数据的应用现状与实战路径。对于渴望突破增长瓶颈的零售消费从业者而言，这不仅是一份行业洞察，更是一本可落地的实战指南。
一、行业变局：从流量红利到精耕细作，技术成为核心变量
零售消费行业的增长逻辑，正在发生根本性转变。早期依托人口红利与经济上行的自然增长时代已然落幕，如今企业必须通过精细化运营与技术创新，在存量市场中挖掘增量价值。这一转变背后，是 “人货场” 的全面数字化重构与供需两侧的深刻变革。
在 “人货场” 重构层面，传统的 “供给侧主导” 模式早已失效。如今的 “人” 不再是模糊的消费群体，而是被个性、动态标签定义的精准个体，企业需要通过用户生命周期、行为轨迹、价值贡献等多维度数据，构建 360 度消费者视图；“货” 的管理从分散化走向统一化，通过全渠道数据打通，实现从需求洞察到选品、库存、物流的全链路协同；“场” 则突破了线下门店与传统电商的边界，延伸至社交平台、兴趣内容平台、私域社群等全域场景，真正实现 “场追着消费者走”。而这一切重构的背后，都离不开 AI、大数据、云计算等技术的支撑。
需求侧的变革同样深刻。后疫情时代，消费者回归理性，64% 的人会在购物前货比三家，54.3% 会主动查看优惠信息，43.3% 会理性甄别推广内容。这种 “理性消费” 趋势让粗放的流量投放模式难以为继，企业必须从 “流量收割” 转向 “用户沉淀”，通过数字化手段挖掘单用户终身价值（LTV）。更值得关注的是，94.7% 的消费者会通过两个以上平台获取产品信息，其中 54% 会浏览 3-4 个平台，这意味着全渠道数据打通与精准触达，成为留住消费者的关键。
供给侧则陷入 “存量博弈” 的白热化竞争。2024 年全国社会消费品零售总额虽达 49 万亿元，但线上渠道占比持续提升，直播电商、社交营销等新形态不断涌现，线上线下融合加速。在这样的背景下，企业的核心竞争力从 “有没有” 转向 “好不好”“快不快”—— 谁能更快洞察市场趋势、更精准匹配需求、更高效优化供应链，谁就能占据先机。而数据要素与生成式 AI 的结合，正是提升这些能力的核心抓手。
具体到细分领域，这种变革呈现出鲜明的行业特征：美妆行业中，国货品牌凭借 KOL 测评、UGC 种草、私域复购的营销闭环，市场份额从 2022 年的 43.7% 飙升至 2024 年的 55.7%，同时加速拓展东南亚、中东等海外市场；鞋服行业则面临严重的 “内卷式竞争”，同质化商品充斥市场，领先企业开始通过前置研发与品牌价值观输出构建护城河；家居行业受房地产周期影响，国内市场进入以旧换新阶段，出海成为第二增长曲线，A 股 TOP10 家居上市公司海外营收占比已从 2020 年的 23.7% 提升至 2024 年的 28.8%。
二、应用全景：生成式 AI 与数据双向赋能，重构行业价值链
生成式 AI 与数据的融合，并非简单的技术叠加，而是形成了 “数据治理筑基、AI 赋能增效” 的双向赋能关系，正在从前端营销到后端供应链的全价值链落地生根。
数据治理是生成式 AI 落地的基础。生成式 AI 的应用潜力高度依赖高质量、安全合规的数据，通过数据清洗、分类分级、元数据管理等功能，能确保输入模型的数据完整、一致且无偏差；同时，对敏感数据进行动态脱敏、权限管控，可有效规避训练或推理过程中的合规风险。而生成式 AI 反过来又能提升数据治理效率 —— 利用自然语言处理能力，自动生成数据资产的业务描述、标签与分类；将不同模态的数据映射到统一语义空间，打破数据孤岛；通过生成数据样本补全缺失数据，确保数据的连续性与模型的泛化能力。这种双向赋能，让 “Data+AI” 的统一平台成为零售消费企业的核心基础设施。
从应用场景来看，生成式 AI + 数据的落地呈现出 “先前端后后端、先对外后对内” 的特征。对外场景中，营销客服类场景率先突破，智能客户服务、营销内容生成、消费者画像洞察成为应用深度 TOP3 的场景，评分分别达 3.01、2.91、2.68（满分 5 分）；对内场景中，产品研发、供应链管理、市场趋势分析等场景，因依赖企业知识库支撑，正处于中期落地阶段，但增长潜力巨大。
云底座则成为释放这种潜力的关键支撑。相比于本地部署，公有云服务能为企业提供从基础资源到开发平台的全面赋能：开放接入主流基础模型、自动扩展计算资源，让企业专注于业务逻辑而非基础设施管理；基于严格的数据隐私策略，保障 AI 时代的安全合规；将数据和 AI 工具集成到统一平台，促进非结构化、多模态数据分析处理，帮助企业快速构建生成式 AI 应用。调研显示，近 90% 的企业倾向于引入外部服务商构建生成式 AI 能力，74% 的企业存在多模型调用需求，而公有云厂商凭借全栈技术资源与生态整合能力，成为企业的优选合作伙伴。
AI Agent 的崛起则成为另一个重要趋势。94% 的零售消费企业已应用 AI Agent，其中智能客户服务、营销内容生成的渗透率分别达 75.6%、74.4%。企业更倾向于通过定制化开发获取差异化竞争优势，36% 的企业选择与第三方解决方案商定制开发，46% 的企业基于 Agent 平台自主搭建。这种 “定制化 + 平台化” 并重的模式，让 AI Agent 能更好地适配零售消费行业的复杂业务场景，从售前智能导购到售后客服，从营销内容生成到供应链风险预警，实现全流程自动化。
不同细分领域的应用路径也各有侧重：美妆行业以精准营销为核心，整合肤质检测数据、购买记录、社交分享内容，生成定制化产品方案，通过虚拟试妆、肤质诊断等互动体验塑造品牌差异；鞋服行业以产品设计为核心，实时追踪多渠道潮流信息，利用生成式 AI 快速生成设计草图、3D 效果图，缩短新品上市周期；家居行业以海外拓展为核心，整合线上浏览数据与线下体验反馈，优化全球供应链与物流规划，同时通过多语言内容生成、文化合规设计适配海外市场。
三、增长引擎：三大核心路径，激活全链路价值
生成式 AI + 数据带来的增长，并非单点突破，而是通过 “营销与用户旅程优化、企业内部决策治理、海外市场拓展” 三大引擎，实现全链路价值激活。这三大引擎相互协同，构成了零售消费企业穿越周期的核心竞争力。
（一）营销与用户旅程：AI 重构内容生产与服务响应
营销成本高企、用户触点分散、需求碎片化，是零售消费企业面临的共同痛点。68.9% 的企业认为传统广告投放成本高、转化效果低，62.2% 的企业面临用户数据难以打通的难题，57.8% 的企业反映营销内容制作投入大、周期长。而生成式 AI 的应用，正在重构营销内容生产与服务响应链条，成为破解这些痛点的关键。
在营销内容生成领域，AI 已进入规模化应用阶段。91.2% 的企业利用 AI 生成图片素材（如电商效果图、虚拟试妆试衣、3D 效果图），90.2% 生成文字内容（如营销文案、短视频脚本、客服话术），61.0% 生成视频素材（如广告短片、虚拟主播直播）。这些 AI 生成的内容，不仅大幅降低了生产成本 ——91% 的企业实现内容成本降低，其中 44% 的企业降本幅度在 10%-30%，还显著提升了转化效果 ——56% 的企业销售转化率提升，52% 的企业获客成本降低。例如，某跨境快时尚女装企业通过素人模特拍摄结合 AI 换脸，减少了对外部模特的依赖，每年节省运营成本 2000 万元，同时将服装上新周期从 15 天压缩至 3 天。
智能客服的智能化水平也因 AI 得到质的提升。78.3% 的企业应用 AI 后降低了客服人员成本，77.1% 的企业减少了人工介入次数，56.6% 的企业提升了客户满意度。生成式 AI 加持的智能客服，不仅能 7×24 小时响应咨询，还能通过与企业知识库对接，灵活应对复杂问题，同时覆盖岗前培训、岗中服务、岗后质检全生命周期。例如，基于 Amazon Rufus 原理构建的智能导购和客服 Agent 方案，提供 30 + 行业最佳实践工作流模板，支持客户评论分析、智能退换货审核、个性化推荐等场景，无需从零构建系统即可快速部署。
精准营销则让用户转化更高效。生成式 AI 与数据协同，能帮助企业整合多源用户数据，深度解析非结构化数据，动态洞察用户需求偏好，进而制定针对性营销策略。调研显示，超 50% 的企业利用 AI 实现了客群精准定位，用户增长、转化、留存比例多数提升在 10%-30% 之间。例如，某专注于泳装的跨境电商企业，采用 AI 视频生成解决方案，将内容制作成本降低 60%-70%，社媒广告单次点击成本降低 10%-20%，同一产品转化率提升 10%。
（二）企业内部决策治理：数据驱动替代经验依赖
在企业内部决策与治理场景中，生成式 AI + 数据正在推动决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转变。93% 的被调研企业已构建或正在构建知识库，其中客户服务、市场营销领域的知识库渗透率最高，分别达 78.6%、73.8%。这些知识库与生成式 AI 融合，能为各环节决策提供实时、精准的支持。
在数据治理层面，生成式 AI 的核心价值体现在提升非结构化数据处理效率、支持实时决策、降低数据分析门槛等方面。传统 BI 分析需要专业人员编写复杂查询语句，而基于 Amazon Bedrock-Claude 大模型构建的 Chat BI 智能分析助手，允许用户通过自然语言对话进行数据查询和分析。它通过实体识别、知识库检索、思维链拆分等技术，提高查询准确率，支持可视化展示结果，让非技术人员也能快速获取采购、销售、库存等数据洞察，推动数据民主化。
在供应链管理领域，AI + 数据的应用成效显著。52% 的企业通过多源数据整合优化库存周转，49% 的企业通过 ChatBI 缩短交付周期，46% 的企业通过生成式数据分析提升风险识别时效，39% 的企业实现物流成本降低，改善比例集中于 10%-30% 区间。例如，某跨境家居电商企业，基于亚马逊云科技的跨境物流解决方案，通过智能订单路由、多仓协同和库存共享，库存周转效率提升 30%+，退换货处理时效提升 72 小时，差评率降低 50%；同时利用 AI 报关智能体，清关效率提升 40%，避免了合规风险。
在商品管理与财务决策中，AI 也发挥着重要作用。通过分析历史销售数据、市场趋势、用户偏好，AI 能精准预测畅销品与滞销品，提供动态定价建议和智能补货方案；在财务领域，AI 可实现财务数据解读、业绩指标预测、多模态智能审核，帮助企业优化资金配置。
（三）海外市场拓展：从产品出海到品牌全球化
93% 的零售消费企业已布局海外业务，亚太、欧洲、北美洲成为主要目的地。在出海过程中，企业面临语言文化壁垒、合规风险、供应链复杂等多重挑战，而生成式 AI + 数据正在成为突破这些障碍、实现从产品出海到品牌出海的关键支撑。
本土化运营是出海成功的核心。生成式 AI 成为突破语言与文化壁垒的关键工具，通过智能翻译、文化适配内容生成，帮助企业实现精准的本地化营销与高效的智能客服。调研显示，营销内容本土化生成、多语言智能客服是 AI 在出海场景中应用价值最高的两大方向。例如，某跨境家居企业通过 AI 生成多语言营销素材，适配不同地区的文化偏好，同时利用多语言智能客服响应海外用户咨询，显著提升了用户体验。
渠道选择则决定了出海的效率与规模。本土电商平台（如亚马逊、Shopee、Lazada）因具备规模化销售与流量入口优势，成为企业出海的首选渠道；跨境直播电商（如 TikTok 直播）则凭借内容营销优势，成为渗透用户心智的重要载体；独立站与社交媒体私域则有助于品牌形象构建与长期价值沉淀。综合型云服务商不仅能提供 AI 算力与数据处理能力，还能借助电商渠道资源和平台搭建能力，帮助企业降低本地化运营门槛，快速打通销售链路。
政策红利与中国制造优势，为出海提供了有利条件。RCEP 政策的实施降低了区域贸易成本，海外消费者对 “中国制造” 的认知从 “低价” 向 “品质” 转变，为国产零售消费品牌全球化提供了良好环境。例如，中国美妆品牌凭借成熟的营销模式与供应链优势，快速切入东南亚市场后，通过开设线下形象店、深化与本土 KOL 合作，逐步增强品牌全球影响力；家居企业则依托跨境电商红利，打造自有品牌，在欧美市场实现差异化竞争。
四、典型案例：从实战中看 AI + 数据的落地成效
理论与趋势之外，标杆企业的实践更能为行业提供借鉴。以下三个典型案例，分别从营销提效、供应链优化、海外拓展三个维度，展现了生成式 AI + 数据的落地路径与成效。
案例一：某跨境电商女装企业 ——AI 赋能全流程，降本增效提转化
该企业是跨境快时尚品牌，凭借高性价比女装实现每年业绩翻倍增长，业务覆盖拉美和东南亚地区。其核心痛点是服装上新链路长、外部模特成本高，严重影响上新速度与运营效率。
通过与亚马逊云科技共创，该企业以生成式 AI 赋能服装上新全流程：利用多模态大模型分析服装流行趋势，生成结构化数据，提升设计师工作效率 30%；运用自研 AI 设计模型，在热销风格基础上生成服装线稿图，缩短设计周期；采用素人模特拍摄结合 AI 换脸、换场景技术，减少对外部模特的依赖，每年节省运营成本 2000 万元；同时，基于客户行为数据实现个性化商品推荐，提升商品点击率 15%。此外，亚马逊云科技提供的全球化基础设施，为其在海外市场的运营提供了安全合规、稳定可靠的保障。
另一专注于泳装和度假风的跨境女装企业，则通过 AI 视频生成解决方案解决了广告投放与内容制作成本居高不下的难题。该方案基于 Amazon Bedrock 接入 DeepSeek 提供智能提示词扩写支持，支持多语言文本输入与语音合成，能生成分钟级长视频，满足专业创作需求。应用后，企业内容制作成本降低 60%-70%，社媒广告单次点击成本降低 10%-20%，同一产品转化率提升 10%。
案例二：某跨境电商家居企业 ——AI 优化供应链与合规，提升全球运营效率
该企业以家具、家居为核心产品，业务覆盖全球 70 余个国家，欧美为主要市场，在欧洲多个亚马逊站点细分品类中销量名列前茅。其核心痛点是大件家具跨境物流成本高、仓储节点协同低效、清关合规风险大。
基于亚马逊云科技的全球基础设施和云服务组件，该企业搭建了跨境物流管理平台：通过智能订单路由、自动配货实现最优配仓方案，提升装载率和运力利用率，降低 20%-40% 的物流成本；利用多仓协同和库存共享，库存周转效率提升 30%+；通过物流全程可视化追踪，及时响应客户查询需求；借助 AI 报关智能体，实时更新和解读海关法规，自动完成商品分类与通关申报，清关效率提升 40%，同时避免合规风险。此外，亚马逊云科技与汉得信息合作提供的跨境物流解决方案，构建了从数据湖、数据处理到 BI 可视化的自动化数据平台，为决策提供有力支撑。
五、趋势总结：AI + 数据驱动零售消费进入精耕时代
零售消费行业的增长逻辑，已从 “规模扩张” 转向 “价值深耕”。生成式 AI 与数据的融合，不仅是技术工具的升级，更是企业核心竞争力的重构。未来，能够在这场变革中脱颖而出的企业，必然具备三大特征：
一是构建 “Data+AI” 的统一基础设施。数据治理是基础，云底座是支撑，AI 能力是核心。企业需要选择具备数据与 AI 综合能力的公有云服务商，降低应用门槛，实现技术快速落地。
二是聚焦三大增长引擎协同发力。营销端通过 AI 提升内容生产效率与用户匹配精度，内部通过数据驱动决策降低运营成本，海外通过本土化运营与合规管理拓展增长空间，三者形成闭环，构建可持续增长模式。
三是重视 AI Agent 的布局与应用。AI Agent 正在成为连接数据、模型与业务场景的关键载体，企业应根据自身需求选择定制化开发或平台化搭建，推动业务流程自动化、智能化。
从行业趋势来看，生成式 AI + 数据的应用将向更深、更广、更精的方向发展：应用场景从前端营销向后端生产制造、人力资源、财务管理等领域延伸；技术融合从单一模型应用向多模型协同、跨模态数据处理演进；落地模式从单点试点向全链路整合升级。
对于零售消费企业而言，这既是挑战，更是机遇。在存量竞争日益激烈的市场环境中，唯有主动拥抱技术变革，以数据为基、以 AI 为翼，才能重构增长逻辑，穿越行业周期，实现从 “生存” 到 “引领” 的跨越。而这份报告呈现的实践路径与案例，正是企业开启这场变革的重要参考 —— 毕竟，在技术驱动的时代，先知先觉者，方能先行一步。
