行业报告｜2020年中国AI+零售行业发展研究报告

近年来零售行业重塑行业结构及生态圈，终端零售商、品牌商等多处于升级转型阶段。人工智能（AI）作为新兴技术在零售业链条的多场景、多环节有所渗透。

为了更好地描绘人工智能+零售行业的发展现状及未来前景，为行业未来发展提供思考、艾瑞咨询出版了《中国AI+零售行业发展研究报告》，报告全面地展现AI技术在零售生态中的具体应用及各环节的核心价值；从AI解决零售业各环节痛点的角度切入，探讨AI技术将如何为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业整体价值增长。

报告目录

（图片来源：艾瑞咨询）

人工智能+零售概念界定：

（图片来源：艾瑞咨询 ）

AI+零售的驱动因素

01、险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型

从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转型，谋求发展新动能以应对挑战。

（数据来源：艾瑞咨询）

02、零售业增长痛点促进AI+零售发展

零售行业转型阶段，无论是终端销售企业或品牌商，均存在成本管控需求、销售额增长瓶颈等发展痛点。AI则为辅助零售行业参与者降低成本、 提升经营效率、解决发展瓶颈，提供了新的技术手段。产业技术发展的核心动力依然是经济利益，各类需求企业的核心增长痛点为AI+零售行业提供了发育土壤。

（图片来源：艾瑞咨询）

AI+零售应用场景与价值分析

01、AI+零售应用场景概览

AI技术在零售领域的渗透，围绕品牌商、零售商、消费者等参与主体及零售产业链条，构建数据打通、场景贯通、深度触达的“AI+零售”体系。应用场景包括精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、智能化运营、智能客服及无人零售等。基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术，赋能线上及线下零售商，应用场景间多有融合。零售企业引进AI技术，可提高运营能力、促进销售额增长、降低人工等经营成本；且可通过改善顾客消费体验，促进消费者转化率提升，为零售企业业务发展增添动能。

（图片来源：艾瑞咨询）

02、AI+零售行业市场价值

①AI技术加速优化零售业“人-货-场”结构

传统零售“人-货-场”结构呈线性状态，各参与方按照产业链流程进行信息交换，效率较低。在AI相关技术的不断渗透影响下，“人-货-场”结构的优化，使购买端的消费者信息经过数字化及智能分析后， 通过环状结构传递给各方参与者。各方可基于真实的市场需求，联动调整，实现利益最大化。

（图片来源：艾瑞咨询）

②AI技术推进零售数据的多维度采集与智能决策应用

与电商企业的互联网基因优势相比，品牌商及实体零售企业在数字化转型过程中有天然短板。围绕业务场景，价值链各环节间细颗粒度、实时性的数据流在大数据、AI等智能分析手段的支持下重构企业销售、供应链、运营、生产制造等流程，超越传统专家规则的方式，以数据驱动智能决策。

③围绕消费者流量获取、价值挖掘、体验重塑提供技术支撑

机器学习、知识图谱等技术应用于对消费行为等数据的挖掘分析，可更好地分析消费者需求，提供个性化服务。同时，在线下零售业态中利用计算机视觉等技术从优化与消费者的互动环节出发，通过新形态、新的场景体验模式等吸引消费者，在线下场景有效地提高消费者购物体验及挖掘流量价值。

03、AI+零售供需逻辑

①AI+零售产业链：数据价值应用成为产业各方发展方向亦是发展壁垒

从商品流通方向上看，零售产业链包括上游的生产制造企业、品牌商、中游销售商及下游消费者。AI解决方案提供商作为赋能环节，不改变零售产业链的商品流通方向本质，而是重新定义产业链各环节间的数据流通价值，促进商品流通。

（图片来源：艾瑞咨询）

②AI+零售解决方案需求方：零售企业及品牌商寻求业绩增长新机遇

AI技术的价值则随着基础设施IT化程度及数字化水平的加深不断凸显，零售企业可通过引进机器学习等智能化手段改善自身数据管理能力。未来，需求迫切的电商平台、实体零售企业及品牌商将根据业务体量及核心诉求，在单一或多场景、甚至业务全流程中应用AI技术，增强自身核心竞争力。

（图片来源：艾瑞咨询）

未来，随着算法优化、IT基础设施发展、应用场景打磨及市场教育的加深，AI+零售应用的落地试验将逐步“由点及面”，深入渗透，逐渐覆盖从制造商到消费者的全产业链条及线上线下多零售业态。AI+零售行业发展过程中，亦可能有解决零售企业实质性需求的新兴应用场景出现。