近期，一份深入剖析2025年中国零售消费行业生成式AI及数据应用的报告浮出水面，该报告详尽地描绘了行业现状与技术革新。
中国零售消费行业已告别高速增长的黄金时代，步入存量竞争的新阶段。为了在这场没有硝烟的战争中脱颖而出，企业纷纷借助数字化技术，重塑“人、货、场”的核心要素。在“人”的维度上，企业不再满足于简单的用户画像，而是深入至用户生命周期的多维度分析；在“场”的层面，消费场景已从单一的线下或线上拓展至全场景，且更加灵活多变；至于“货”，则实现了统一化管理，这一切都离不开AI与大数据技术的坚实支撑。
面对日益理性且专业的消费者，企业的重心逐渐从流量经济转向会员经济。为了深入挖掘每一位用户的价值，企业需要构建更为精细的用户画像。在供给侧，2024年社会消费品零售总额接近49万亿元，线上消费的占比持续攀升。在此背景下，企业急需高效的数据处理体系与AI技术相结合，以应对日益复杂的市场环境。在细分领域中，国货美妆品牌市场份额持续增长，并成功拓展海外市场；鞋服行业则竞争尤为激烈，企业需要构建自主研发能力与品牌壁垒以稳固市场地位；家居行业则步入以旧换新的新阶段，不少企业选择出海寻求新的增长点。
生成式AI与数据治理在零售消费行业中展现出强大的双向赋能效应。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则极大地提升了数据治理的效率。目前，生成式AI与数据技术已在营销客服类场景中率先落地，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，近九成的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源自三个方面：在营销与用户旅程方面，生成式AI不仅提升了营销内容的生产效率，还降低了成本，智能客服则大幅提高了服务效率与质量；在企业内部决策与治理层面，生成式AI助力数据治理，推动决策模式从经验驱动向数据驱动转变；在海外市场拓展中，93%的企业已布局海外，生成式AI帮助企业突破语言文化壁垒，而综合云服务商则提供了本土化运营的助力。
从典型企业的案例中不难发现，生成式AI在跨境电商女装、家居企业的服装上新、内容制作、供应链管理等方面发挥了显著作用，不仅降低了成本，还提升了效率与转化率。这些成功案例无疑为整个零售消费行业树立了标杆，指明了未来的发展方向。
