引言

2025年，人工智能（AI）已不再是零售业遥远未来的概念，而是正在深刻重塑行业格局的核心驱动力。根据客户数据平台提供商Amperity发布的《2025年零售业人工智能状况》研究报告，零售商们普遍认识到AI在提升效率、强化客户忠诚度及驱动增长方面的巨大潜力，并已开始大规模投入和应用。然而，这场轰轰烈烈的技术革命并非一帆风顺，其应用深度、广度以及最终成效，都面临着严峻的挑战。本文将以该报告为基础，深入剖析当前零售业AI应用的现状、核心矛盾、关键障碍，并探讨破局之道，特别关注数据基础在其中扮演的决定性角色。

一、广泛采纳与高昂热情：AI已成为零售业新常态

调查数据清晰地表明，AI在零售业的采纳度已经达到了相当高的水平。根据对1000名零售业专业人士的调查（其中高管占比52.4%，性别比例基本均衡），呈现以下特征：

​​高频应用成为主流​​：近半数（45%）的零售商每天或每周多次使用AI工具，仅有16%的企业完全未涉足。这表明AI已从实验性项目逐步融入零售运营的”血脉”。

​​投资意愿持续强劲​​：高达97%的零售商计划在未来12个月内维持或增加AI投资，仅3%考虑削减。这反映出行业对AI长期价值的坚定信心，技术转型的步伐正在加速。

​​应用部门相对集中​​：目前的应用主要集中在​​销售（51.6%）、营销（48.5%）和客户支持（47%）​​等部门。这些领域直接面对客户和业绩压力，且拥有丰富的AI用例（如个性化推荐、智能客服、精准营销），自然成为首批落地场景。

然而，这种广泛的采纳背后，却隐藏着应用深度上的显著不足。

二、核心矛盾：后台应用与前台缺失的鸿沟

尽管应用广泛，但报告揭示了一个关键矛盾：​​AI的应用目前主要局限于内部优化和后台运营，而在能直接创造最大客户价值和商业影响的”前台”领域，其应用却相对滞后。​​

​​后台赋能为主​​：许多企业利用AI（如ChatGPT）辅助内容生成、内部数据分析、流程自动化等，提升了运营效率。这是AI价值实现的初级阶段。

​​前台应用不足​​：仅有​​43.4%​​的零售商将AI用于直接面向客户的应用程序。这意味着大多数企业错过了利用AI实时提升客户体验、直接刺激转化和增长的最佳机会。

​​身份解析关键基础缺失​​：更值得关注的是，只有​​23%​​的企业在生产环境中使用AI进行​​客户身份解析​​（Identity Resolution）——即整合线上线下碎片化数据，精准识别唯一客户。这是实现真正个性化营销和服务的基础，此环节的薄弱极大地限制了前台AI应用的效果。

这种”重后台、轻前台”的格局，源于一个更为根本的挑战。

三、关键障碍：成本、人才与碎片化的数据生态

零售商在扩展AI计划时面临多重障碍，这些障碍共同导致了上述的应用鸿沟。

1. ​​实施成本高昂​​：​​46%​​的受访者将AI工具的高成本列为主要挑战。这包括软硬件采购、系统集成、定制化开发以及持续的维护费用。
2. ​​技术人才短缺​​：​​35%​​的企业指出内部技术专业知识有限。AI项目的成功不仅需要数据科学家，还需要机器学习工程师、AI解决方案架构师等稀缺人才。
3. ​​碎片化客户数据​​：这是最核心、最本质的障碍。​​58%​​的零售商承认其客户数据是零散或不完整的。数据孤岛问题严重，使得企业难以构建360°客户视图。

挑战	提及比例
AI工具的高成本	46%
团队技术专业知识有限	35%
系统间缺乏集成/数据碎片化	(源自文本描述)

数据碎片化的代价是巨大的，它直接导致：

• ​​更高的IT成本​​：需要投入更多资源进行数据清洗、整合和管理。
• ​​增加人为错误风险​​：手动处理分散数据容易出错。
• ​​决策延迟​​：无法及时获取准确、统一的客户洞察，导致市场反应迟钝。

尽管64%的企业声称其数据已”结构化且可访问”，但仅有21%对”理解和应对个体客户行为”非常有信心。这凸显了”有数据”和”有高质量、可激活的数据”之间存在巨大差距。

四、破局之匙：CDP与统一数据基础的核心价值

报告指出了一个清晰的解决方案：​​拥有客户数据平台（CDP）的企业在AI应用上表现出显著的竞争优势。​​

CDP的核心价值在于能够整合来自不同渠道、触点的第一方客户数据，解决数据碎片化问题，构建统一、可操作的客户画像。

CDP不仅为AI提供了高质量的”燃料”（数据），还通过以下方式加速AI价值释放：

• ​​赋能业务部门​​：CDP使营销团队等非技术部门能够更独立地访问和利用客户数据（30%的企业可实现），减少对IT部门的依赖（仅11%完全依赖），从而更快地激活AI洞察。
• ​​夯实基础用例​​：CDP通常内置AI驱动的身份解析能力，直接解决了最关键的”身份”痛点，为上层应用如预测分析、超个性化营销奠定了坚实基础。

五、未来展望：通向以客户为中心的AI驱动零售

零售商对AI的最终价值有着清醒的认识：​​提升客户忠诚度（63%认同）和增加客户终身价值（65%认同）​​。未来的竞争将是客户体验的竞争，而AI是打造极致体验的核心工具。

要跨越从”后台应用”到”前台革命”的鸿沟，零售商需要：

1. ​​战略重视，投资数据基础​​：将构建统一、清洁、可操作的第一方客户数据资产提升到公司战略高度。投资CDP是构建这一基础的关键路径。
2. ​​培育人才，弥合技能差距​​：加强内部培训，同时引入外部专家，建立一支既懂业务又懂AI和数据科学的复合型团队。目前32%的组织仍未提供任何正式的AI培训，这显然需要改变。
3. ​​优先关键用例，小步快跑​​：在夯实数据基础后，优先投资于能直接面向客户、驱动增长的核心AI用例，如：
   • 预测性个性化：实时推荐产品和内容。
   • 智能客户旅程管理：跨渠道引导客户。
   • 动态定价与促销优化。
   • AI驱动的身份解析（需加强重视，目前仅20%企业优先考虑）。
4. ​​管理消费者预期与信任​​：透明、负责任地使用AI和客户数据，建立消费者信任，缓解其疑虑。报告中提到的案例——消费者因AI生成产品描述而拒绝购买——提醒零售商需谨慎平衡技术创新与消费者接受度。

结论

2025年的零售AI图景呈现出一幅”冰与火之歌”式的景象：一方面是热情似火的广泛采纳与投资，另一方面是深入应用时遇到的冰冷现实——数据碎片化、高成本和高技能门槛。调查清晰地表明，​​AI的真正潜力并非源于算法本身，而是源于其运行所依赖的数据基础。​​ 那些能够率先突破数据障碍、利用CDP等工具构建强大数据基础设施、并成功将AI应用于前台客户体验的零售商，将在未来一年乃至更长远的竞争中脱颖而出，真正将AI从”炒作”变为驱动增长的”现实”。对于所有零售参与者而言，现在的行动抉择，将决定其在AI驱动新时代的成败。

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​​报告来源​​：Amperity 《2025 State of AI in Retail》，基于2025年6月对1000名零售业专业人士的调查。
​​数据收集​​：通过Pollfish平台进行，受访者涵盖高管、经理及个体贡献者，角色覆盖营销、IT和数据分析等领域。