在深入探讨2025年中国零售消费行业的最新趋势时，一份聚焦生成式AI及数据应用的研究报告引起了广泛关注。该报告全面剖析了当前零售消费行业的数字化转型进程，揭示了AI与大数据如何重塑“人、货、场”三大核心要素。
随着行业步入存量竞争时代，中国零售消费企业正积极寻求通过数字化技术提升竞争力。在这一背景下，“人”的分析变得更加细致，涵盖了用户生命周期、消费习惯等多维度数据；“场”的概念也延伸至全场景，更加灵活多变；而“货”的管理则实现了统一化，这些变革都离不开AI与大数据技术的支撑。
消费者行为的理性化与专业化趋势日益明显，促使企业从流量经济转向会员经济，深入挖掘单个用户的价值。在供给侧，2024年社会消费品零售总额接近49万亿元，线上消费占比持续上升，这对企业的数据处理能力提出了更高要求。不同细分领域呈现出不同的发展态势，如国货美妆品牌市场份额持续增长，并积极拓展海外市场；鞋服行业则面临激烈竞争，需要构建自主研发能力与品牌壁垒；家居行业则进入以旧换新阶段，部分企业开始寻求海外市场的增长机会。
生成式AI与数据治理的双向赋能成为行业的一大亮点。数据治理为生成式AI提供了高质量的数据基础，而生成式AI则进一步提升了数据治理的效率。在营销客服类场景中，生成式AI已经率先落地，未来在中后端场景的应用潜力巨大。公有云服务商的加入降低了生成式AI的应用门槛，近九成企业倾向于引入外部服务商，其中七成四的企业有多模型调用的需求。高达94%的零售消费企业已经应用了AI Agent，在智能客户服务等场景中渗透率极高。
零售消费企业的增长引擎主要体现在三个方面：在营销与用户旅程上，生成式AI显著提升了营销内容的生产效率，降低了成本，同时智能客服也提高了服务效率与质量；在企业内部决策与治理上，生成式AI助力数据治理，推动了决策从经验驱动向数据驱动的转变；在海外市场拓展中，93%的企业已经布局海外，生成式AI帮助企业突破了语言文化的壁垒，综合云服务商则提供了本土化运营的支持。
典型企业的成功案例进一步证明了生成式AI在零售消费行业中的巨大价值。在跨境电商女装、家居企业的服装上新、内容制作、供应链管理等关键环节，生成式AI发挥了显著作用，不仅降低了成本，还提升了效率和转化率。
