中国零售消费行业生成式AI及数据应用研究报告

当前零售行业正处在由高速增长转向存量竞争的阶段，企业亟需通过数字化技术与方法论重塑“人、货、场”。生成式AI与数据的融合应用，为企业提供了从外部用户运营到内部决策优化，再到全球化拓展的全链路解决方案，将通过挖掘消费者需求、提升运营效能、抢占海外市场，帮助零售消费企业重塑增长曲线。本报告针对零售消费企业进行定量调研，重点围绕生成式AI与数据的需求偏好、应用价值等内容展开，并梳理美妆、鞋服、家居三大细分行业的应用链路，供零售消费企业参考。

01 行业增长动能与趋势前瞻

零售消费由高速增长转向存量竞争

人货场数字化重构：围绕消费者全域延伸触点，精准匹配供需

早期市场红利期，需求侧动能强劲，企业可依托经济上行实现自然增长。随着市场竞争的加剧，企业亟需通过数字化技术与方法论重塑“人、货、场”，稳固既有流量池、提高销售转化率与库存周转率，持续降低运营成本。其中，精细化洞察消费者需求、扩展消费者触点、基于数据精准选品与推广等是实现人货场重塑的关键。

需求侧变革：以用户为中心

消费者购买理性与专业度上升，企业关注点由流量经济转向会员经济

后疫情时代，消费者回归理性，“流量为王”法则的效力大减。过去粗放的流量投放模式成本高且效果难保证，同时引流效果短暂，缺乏用户留存的长效机制。用户沉淀与单用户价值挖掘成为关键，企业需利用数字化手段赋能，构建更加精细的用户画像，通过精准洞察需求，将产品高效推送至高购买意愿用户，提升用户终身价值。

供给侧变革：存量增长博弈

数据要素价值显现，企业应把握大模型时代浪潮，抢占增长先机

2024年全国社会消费品零售总额约49万亿元，线上销售渠道占比持续提升。直播电商、社交营销等新形态不断涌现，线上线下融合加速推进，正带动零售消费行业的场景化升级。在此背景下，零售消费企业需构建高效的数据处理体系，以支撑全链路数字化整合，同时借助AI技术赋能精准获客与运营提效，在激烈的市场竞争中抢占增长先机。

零售消费细分领域-美妆行业

消费需求碎片化，商家货盘健康度面临多维挑战，对商家开展商品全周期运营管理提出更高要求

过去几年间，美妆国货品牌的市场份额快速增加，由2022年的43.7%增长至2024年的55.7%。国货品牌利用KOL测评与UGC内容种草快速占领用户心智，建立起短视频种草、直播转化、私域复购的营销闭环，超越外资品牌成为中国美妆市场的主导力量。与此同时，中国美妆品牌加速拓展东南亚、中东、欧洲等市场，在运用成熟的渠道和营销策略快速切入海外市场后，逐步加大品牌化营销力度，通过开设线下形象店、深化与本土KOL合作等方式增强品牌全球力。

零售消费细分领域-鞋服行业

内卷式竞争严重，鞋服企业亟需构建自主产品研发力与品牌认知护城河

中国鞋服市场规模庞大但增速显著放缓，行业进入存量博弈阶段。在供应链高度成熟的背景下，市场呈现出典型的“速生速朽”特征：新兴消费趋势一旦形成，同质化商品便快速充斥渠道，导致企业难以通过快速跟风上架获得超额收益。领先企业开始通过产品研发前置与品牌价值观输出重塑竞争逻辑，即基于消费者情绪洞察与价值需求等因素开发差异化商品，并借力内容营销传递品牌文化，从而提升客户忠诚度与复购率。

零售消费细分领域-家居行业

国内市场进入以旧换新阶段，家居企业通过出海寻求第二增长曲线

近年来中国家居行业受房地产周期和疫情影响波动频繁，房地产市场从增量开发转向存量优化阶段。在消费者体验升级的背景下，家居企业加速打造全渠道运营系统，通过构建线上流量池和线下服务体系，形成线上、线下闭环的营销体验。

国内市场进入以旧换新阶段，家居企业积极挖掘海外市场增长潜力。与过去代工模式的出海不同，家居出海愈发关于建设海外自有品牌，通过产品、渠道和品牌整体建设增加全球影响力。

02 生成式AI+数据应用全景

与数据治理双向赋能

数据质量是生成式AI落地的关键痛点，两者协同实现AI价值最大化

生成式AI的应用潜力高度依赖于高质量、安全合规的数据基础，而数据治理正是构建这一基础的关键。反过来，生成式AI本身又有助于提升数据治理流程的效率和质量。同时具备强大数据治理能力和生成式AI能力的厂商，能够提供端到端的解决方案，帮助零售消费企业更好地落地生成式AI应用，实现价值的最大化。

生成式AI+数据赋能零售消费增长

71%的企业将加强数据驱动决策，生成式AI率先在营销客服类场景落地

由于生成式AI在语言理解、内容创意和动态交互方面的突出优势，生成式AI与数据率先在直连消费者的前端营销客服类场景率先落地。在偏向中后端的产品研发与设计、供应链管理及市场洞察类场景中，生成式AI与数据的价值更依赖于企业知识库的支撑，通过盘活数据资产，结合AI Agent应用将能够促进内部决策的自动化、智能化。

云底座释放生成式AI+数据潜力

选择具备数据与AI综合能力的公有云服务商，降低生成式AI应用门槛

相比于本地部署，公有云服务能够为零售消费企业提供从基础资源到开发平台的全面赋能：1）通过开放接入主流基础模型、自动扩展计算资源，使企业可以专注于业务逻辑而此基础设施管理；2）基于严格的数据和隐私策略，帮助企业保障面向AI时代的安全合规；3）将数据和AI工具集成到统一平台，促进非结构化、多模态数据分析和处理，帮助企业快速高效构建生成式AI应用。

生成式AI能力合作共建

近90%的企业倾向于引入外部服务商，74%的企业存在多模型调用需求

公有云厂商凭借全栈技术资源与生态整合能力，在数据与AI的一站式交付方面天然适配，是零售消费企业构建生成式AI应用的优选。在基础模型能力的搭建中，企业更关注在大模型能力上能够提供多样化选择的厂商。云厂商依托算力规模与算法迭代优势，可高效满足零售消费企业多模型调用的需求。

AI Agent大势所趋

94%的零售消费企业已应用AI Agent，定制化开发与平台化部署并重

相比于标准化的AI Agent产品，零售消费企业更追求业务适配性，倾向构建差异化的AI Agent以获取市场竞争优势。落地场景方面，当前越贴近用户的场景AI Agent渗透率越高，如智能客户服务、营销内容生成，而市场趋势分析、消费者画像洞察等市场洞察类场景的对数据深度、算法复杂性要求更高，效果验证周期较长，渗透率仍有较大提升空间。

美妆行业生成式AI+数据应用链路

精准营销为核心，洞察消费者个性化需求，实现品牌差异化突围

在美妆市场同质化竞争加剧的当下，美妆企业通过整合消费者肤质检测数据、线上购买记录、社交媒体分享内容、成分偏好评价等多维度数据，可以针对不同肤质、年龄、地域的消费者生成定制化的产品方案。与此同时，利用生成式AI打造的虚拟试妆、肤质诊断等互动体验，能够匹配满足消费者的个性化需求，塑造独特品牌形象，助力美妆企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

鞋服行业生成式AI+数据应用链路

产品设计为核心，快速把握流行趋势，缩短新品上市周期

通过大数据采集与分析，鞋服企业可实时追踪社交媒体、时尚秀场、潮流论坛等多渠道信息，捕捉色彩、款式、面料等流行元素变化。生成式AI快速生成契合潮流的设计草图、图案纹样，模拟不同材质的呈现效果，辅助鞋服设计师优化设计方案。从趋势洞察、设计构思到推向市场，生成式AI与数据应用协同发力，将帮助鞋服企业以更快速度推出贴合市场需求的产品，抢占销售先机。

家居行业生成式AI+数据应用链路

海外拓展为核心，全渠道销售与供应链管理高效协同

当前中国家居企业正加速走向国际市场，整合线上电商平台浏览数据与线下实体门店体验反馈，分析消费者家居风格偏好、预算区间和空间尺寸需求等，将帮助家居企业全面把握全球用户需求。由于家居行业具有大件物流成本占比高、安装服务复杂性的问题，结合历史数据与实时需求，生成智能补货、供应商选择、物流规划等决策方案，将有效提升供应链响应速度与运营效率。

企业决策治理中的生成式AI+数据

实时检索、动态响应，推动企业决策从经验驱动向数据驱动转变

在企业内部决策与治理场景中，零售消费企业通过构建各环节知识库，融合生成式AI与数据技术提供分析与建议，将推动决策的自动化与智能化。相比传统商业分析，生成式AI显著强化了自然语言理解能力，能深度挖掘多源异构数据间的隐含关联，同时具备实时响应、动态更新的优势，有效降低了数据应用的技术门槛。生成式AI与数据相结合，将加速了数据民主化进程，推动企业决策从经验依赖转向数据驱动。

03 重点增长引擎应用实践

零售消费企业增长引擎

精细化用户运营+智能化决策治理，布局海外市场拓宽收入来源

在零售消费市场竞争白热化、增长压力加剧的背景下，企业亟寻求新的增长引擎突破发展瓶颈。生成式AI与数据的融合应用，为企业提供了从外部用户运营到内部决策优化，再到全球化拓展的全链路解决方案，通过挖掘消费者需求、提升运营效能、抢占海外市场，重塑企业增长曲线。

01

营销与用户旅程

营销环节进入AI生产力时代

营销成本高企、用户需求碎片化，超90%企业已引入生成式AI应用

零售消费企业普遍面临营销成本高企与用户需求碎片化的矛盾，生成式AI通过重构内容生产与服务响应链条，成为破解增长瓶颈的关键引擎。目前，营销环节是生成式AI落地最快的领域。已经采用了生成式AI的企业中，营销内容生成和智能客服的渗透率均超过90%，其中又以广告创意生成和客服问答的比例居高。

生成式AI促进营销内容生产

营销环节中AI生成图文内容应用广泛，91%的企业实现内容成本降低

生成式AI在营销内容生成领域的价值主要体现在降低内容生产成本、提高销售转化率和降低获客成本三个方面。当前对于内容生产成本的较低价值最为明显，通过减少真人模特、摄影棚租赁、场景搭建等费用，降本成本的比例主要集中在30%左右。而对于销售转化率和获客成本方面的贡献，更多取决于企业生成内容的质量，如能生成有效内容，其对于营销成果的转化价值也非常显著。

生成式AI提升客服智能化水平

超50%企业实现客服效率与质量提升，全生命周期赋能客服提质增效

近80%的零售消费企业在应用生成式AI后客服的智能化水平出现显著提升，包括降低人工介入的次数和客服人员的成本。凭借在上下文理解能力、自然语言多轮对话、动态内容生成等方面的优势，通过与企业知识库对接，生成式AI加持的智能客服可以更加灵活地应对用户的问题。除客服问答、个性化推荐等岗中场景外，生成式AI同样可以应用于客服人员的岗前培训、客服岗后的智能质检等环节，全生命周期助力客服降本增效。

02

企业内部决策与治理

数据治理重构决策体系

93%的企业构建知识库并覆盖多场景，生成式AI助力数据治理提质增效

生成式AI与数据应用重构决策体系的核心逻辑体现为数据治理筑基→知识库赋能→决策智能化的三阶跃迁：1）生成式AI与数据治理相结结合，破解非结构化数据治理的壁垒；2）零售消费企业倾向于优先解决从产品到市场的决策痛点，后端生产制造环节及人力、财务等中台的知识库渗透率低于前端；3）未来需强化知识库的全链路协同，推动生成式AI从单点提效升级为全局智能决策引擎。

精准营销助力用户转化

超50%企业利用生成式AI与数据精准定位客群，促进转化与留存率提升

生成式AI与数据二者协同，可以帮助零售消费企业整合、清洗多源用户数据，加强对非结构化数据的深度解析，进而实现动态洞察用户需求偏好，促进用户的生命周期管理。在此基础上制定针对性的营销策略，企业沉淀（含初始增长、中期转化、后期留存）比例多数提升在10%到30%之间。

智能决策推动供应链降本增效

ChatBI助力供应链管理，生成式AI赋能供应链效率优化约10%-30%

生成式AI与数据应用能够帮助零售消费企业进行需求预测和实时决策，通过优化库存配置减少滞销与缺货风险，提升供应链效率与韧性。同时，引入基于LLM的场景化问答式ChatBI，企业可以实现更加简单、高效的数据查询，突破传统BI的局限，大幅缩短对业务侧的响应时间。目前在库存周转、货物交付、物流管理及风险识别四大环节中，分别有52%、49%、39%和46%的零售消费企业已部署相关技术并实现降本增效，改善比例集中于10%-30%区间。

03

海外市场拓展

从产品出海到品牌出海

93%的零售消费企业布局海外业务，亚太、欧洲、北美洲为主要目的地

零售消费企业的海外布局优先考虑具备高购买力、成熟渠道与品牌溢价空间的市场。亚太地区人口基数庞大、电商增速快，新兴中产对国潮美妆、快时尚接受度高，地缘文化相近使其供应链响应更快；欧美地区人均GDP高、电商市场成熟，Z世代可持续消费理念与国产品牌相契合。营销、支付、物流等基础设施完善，有利于国内企业复制成功的数字化经验，同时RCEP政策红利释放，海外消费者对“中国制造”的认知由低价向品质转移，持续利好零售消费企业出海。

综合云服务商加速出海本土化运营

生成式AI突破语言与文化壁垒，借助海外渠道打通销售链路

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、文化适配内容生成等帮助零售消费企业实现精准的本地化营销与高效的智能客服。综合型云服务商除提供AI算力与数据处理能力外，如同时具备电商渠道资源和平台搭建能力支撑，将能够更加全方位地满足企业的出海需求。零售消费企业可借助此类厂商降低本地化运营门槛，快速打通销售链路，形成技术与渠道的双重助力，推动海外市场的可持续发展。

本文来自微信公众号“艾瑞咨询”（ID：iresearch-），作者：艾小妹，36氪经授权发布。