从数字化工具到智能决策体的跃迁

传统增长模式失效，AI正重塑零售业价值分配法则。过去十年，零售行业在数字化转型上投入巨大，却依然陷入增速放缓的困境。

2025年前三季度，中国限额以上零售业单位中，超市、百货店等传统业态零售额同比增速仅为4.4%、0.9%，便利店以6.4%的增速领跑，但仍难掩行业整体陷入的存量竞争困局。 当价格战失效、开店红利消退，传统零售长期依赖的规模扩张模式已然走到尽头。

与此同时，AI技术带来的变革正悄然重塑零售业价值链条。普华永道思略特预测，到2030年，全球零售业年度运营利润将新增3100亿美元，整体运营利润增幅接近20%。那些在全组织范围内推进AI应用的零售企业，其运营利润率有望从行业平均的3%提升至14.4%，实现超四倍增长。

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01 行业困局：传统零售增长模式为何集体失效？

零售业正面临前所未有的系统性挑战。人口红利、土地因素、资本投入等多重利好逐渐消退，消费者需求也发生了深刻变化。中国连锁经营协会会长彭建真指出，当2019年中国人均GDP突破一万美元后，消费趋势发生了逆转：前三季度社会消费品零售总额增速首次低于GDP增速。 消费者从大众消费迈向理性消费，零售企业面临的是根本性的市场格局变化。 零售转型面临三重核心困境。

数据割裂成为首要障碍。多数企业的线上、线下及供应链数据分散于不同系统，形成“数据孤岛”，导致决策效率低下且失误率高。即使完成了基础数字化改造的企业，也往往只是将传统流程电子化，未能实现数据驱动决策。

供应链刚性问题突出。传统链式供应链结构抗风险能力弱，需求波动易被逐级放大。面对海量SKU，人工计划已力不从心，导致库存积压与缺货现象并存。一家知名连锁便利店企业引入智能补货系统后，订货采纳率提升5%，报废率下降12.7%。

营销效率递减成为第三重困境。流量红利消退，获客成本攀升，而依赖经验判断的传统营销模式缺乏对用户行为的深度洞察，转化率低。零售企业难以打通从触达到留存的全生命周期运营，无法满足个性化需求，用户粘性不足。

笔者认为，零售业的“黑盒子”——商品销售的转化过程必须通过数字化升级被拆分和感知，才能实现有效管理。传统零售增长模式的集体失效，正是行业向价值回归的前兆。

02 AI重构零售：从“人货场”到“智能体商业”

AI技术正全方位渗透零售“人、货、场”各个环节，重构零售业的基本逻辑。与早期数字化仅优化单一环节不同，AI驱动的是全链条变革。

在“人”的维度，AI正实现从“大众营销”到“个体运营”的跨越。阿里千问App全面接入淘宝、支付宝等阿里生态业务，用户仅需语音下达指令，AI即可完成从商品推荐到支付的全程自动处理。这种深度整合有效解决了AI Agent落地中最棘手的“决策信任”与“支付断点”难题。

“场”的重构表现为线上线下界限的消失。天猫将2025年“双十一”定位为首个AI全面落地的“双十一”，AI技术全面参与流量分发、消费者体验和商家经营各个环节。京东以JoyAI为核心构建的全栈AI体系，则已深度融入其“超级供应链”的各个环节。 数据显示，“双十一”期间天猫智能客服服务商家超百万，助力转化效率提升30%。

AI代理购物（Agentic Commerce）​ 成为新的竞争焦点。麦肯锡报告预测，到2030年AI代理或将带来万亿级别的零售规模。品牌若不能在产品描述、元数据和内容上适配AI语义，可能面临“被AI隐性筛除”的风险。

在“货”的层面，AI驱动供应链从“推式供给”向“拉式适配”转型。需求预测是AI渗透供应链的核心切入点，通过整合历史销售数据、季节因素、天气变化、促销活动等多维度变量，AI能够实现SKU级的精准需求预测。华为云预测大模型将需求预测准确率较传统模式提升了30%以上。

零售业的竞争正从规模和渠道优势，转向数据驱动的精准决策能力、柔性高效的供应链能力、个性化的用户服务能力。

03 战略重构：从“数字化赋能”到“AI原生”思维

零售企业向AI转型不仅是技术升级，更是战略理念的根本转变。数字化转型与AI驱动的组织存在本质区别：前者更注重对现有业务流程和组织结构的重构和优化，而后者则更加注重探索新的商业模式和机会。

AI原生思维要求企业重新设计价值链。沃尔玛中国总裁及首席执行官朱晓静指出，理性消费时代，零售商应扎根零售内核，回归消费者的真实需求，持续创造价值。科技是推动零售进化的重要引擎，数字化转型是全方位的，需要CEO布局战略工程，而非仅仅是完成技术任务。

数字化转型通常分为三个阶段：一是仪表盘，通过数字看板管理公司；二是辅助驾驶，系统为补货、布货、员工排班等工作提供决策建议；三是全自动驾驶，验证有效后完全由系统决策。AI技术应在第二和第三阶段全面介入企业运营。 零售企业必须重新思考自身的核心价值主张。

在AI时代，传统的价格战优势将被精准匹配和价值创造所取代。波司登通过引入智能生产线，实现生产流程自动化和智能化，大幅提高生产效率和产品质量，还利用大数据分析和机器学习技术优化供应链管理，减少库存积压。

AI原生的零售组织将呈现三大特征：实时决策能力、全链路协同和自适应学习。

顺丰与华为云合作，实现了研发体系云化与敏捷化，面对业务量的指数级增长与对“时效承诺”的极致追求，通过“数据+AI”双轮驱动，提供覆盖计划、生产、仓储、物流全链路的智能供应链解决方案。

银泰百货通过数字化和AI技术，已将畅销品缺货率从11%降至1.7%，并将柜上畅销品的比例从59%提升至72%。由AI带来的销售占比从7%提升到15%，并有望进一步提升。这些案例展示了AI原生企业的巨大潜力。

04 实施路径：零售AI转型的五大关键步骤

普华永道思略特指出，多数零售企业已启动个性化推荐、智能客服等AI试点，但仅少数企业实现AI的规模化应用与价值最大化。针对这一试点困境，零售企业AI转型可遵循以下五大关键步骤。

第一，构建AI就绪的组织架构。

建立与AI战略匹配的组织模式，明确角色分工与治理机制。银泰商业集团不仅关注提升自身效率，还通过旗下的两家科技公司将自身的技术能力输出给整个行业。这种组织创新使技术能力从成本中心变为价值创造中心。

第二，采取平台战略与创新工具相结合的混合交付模式。

保留自主开发能力，确保技术可控性。美宜佳与华为云携手打造“1+N+M”智慧供应链蓝图，推动门店从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“被动响应”迈向“主动预判”。

第三，提升数据成熟度并开放战略数据资产的访问。

华为云提出“从数据湖升级至知识湖”的理念，通过整合多源数据，构建企业知识图谱，帮助零售企业将“人货场”装进实时数据流，让决策像雷达一样精准。数据基础是AI发挥价值的核心前提。

第四，AI应用场景从高价值切入点逐步扩大。

海底捞在AI应用探索中，从最初将其视为辅助性工具，逐步发展到利用大小模型结合解决业务痛点。在提升客户体验方面，海底捞推出AI订餐服务，通过记住用户偏好实现个性化服务。

第五，培育企业的AI文化与人才体系。

波司登集团通过内部培训和外部合作，不断提升员工的数字技能，以适应AI时代的需求。建立数据文化并普及数据与AI的使用，提升员工对AI的接受度，是确保规模化落地的关键。

05 价值重构：AI驱动的零售业利润分布图景

AI技术将在零售业创造新的价值分配模式。从价值链维度看，AI对零售业的影响贯穿产品开发、品牌与营销、销售与商业、供应链、门店运营、支撑职能全流程，但价值贡献高度集中。

品牌与营销、销售与商业、供应链三大环节将成为核心利润增长点。在品牌与营销领域，AI正创造前所未有的精准度。阿里巴巴旗下千问App能根据用户真实需求给出购物建议，基于淘宝庞大的商品数据库和评价体系，智能生成具体商品推荐方案。

用户只需一个指令，即可在千问App完成从消费决策到交易的闭环。 供应链环节的优化空间尤为可观。多点数智的AI智能出清系统解决了连锁零售商超的生鲜商品因无法做到实时出清而带来的大量损耗，为某超市企业每年增加上百万元利润。AI智能补货通过自动分析商品销售波动，计算动态安全库存，可降低门店缺货率。

即时零售成为AI价值创造的新战场。法国凯捷研究院的报告显示，65%的消费者将“2小时内送达”视为购物决策的核心要素。愿意为快速配送支付溢价的比例从2023年的41%激增至2024年的70%，消费者甚至愿意为2小时或10分钟送达支付最高达订单总额9%的额外费用。 AI技术还将重塑零售业的区域发展格局。

传统零售受限于物理空间，而AI驱动的零售企业可通过柔性供应链和精准用户洞察，突破地域限制。华为云帮助某智能家居企业将装车时长缩短41%，配车计划采纳率>98%。某企业则实现库存降低15-25%，采购周期缩短25%。 这些案例展示了AI技术在优化资源配置方面的巨大潜力。

06 未来预测：2030年零售业的新形态

基于当前AI技术发展轨迹与零售业变革趋势，到2030年，零售业将呈现根本性变革。

AI代理将成为主流购物界面。麦肯锡报告预测，到2030年，在AI工具和“智能体商业”的推动下，全球零售市场的潜在规模有望达到3万亿到5万亿美元。 消费者将习惯与AI代理沟通购物需求，而非直接浏览商品页面。

供应链将实现全局动态优化。到2030年，随着AI技术成熟，零售供应链将从当前的部分优化进阶到全局自主优化。华为云推出的“丰智云”一站式智慧供应链解决方案，支持从规划到控制的全链条管理。未来供应链系统不仅能实时响应需求变化，还能预测干扰并自主调整。

零售空间与体验将重新定义。银泰百货通过动态定价策略，成功提升了零动销商品的销售比例。波司登利用AI技术进行消费者行为分析，帮助门店快速有效地分析商品数据，实施“一店一策”，进行精准营销。未来零售空间将是物理与数字融合的智能环境。

健康与可持续消费成为AI驱动的新增长点。麦肯锡发布的全球康养趋势报告显示，全球消费者对健康类商品与服务的支出在过去三年内持续上升。94%的中国消费者将健康视为“重要”优先项。AI技术将更精准地匹配健康消费需求与供给。

AI竞争将导致零售业集中度提升。普华永道思略特指出，全组织范围内推进AI应用的零售企业，其运营利润率有望从行业平均的3%提升至14.4%。这种效率差距将推动市场份额向AI成熟企业集中，加速行业整合。

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未来五年，零售品牌企业的分化将主要取决于AI转型的深度与速度。那些早期投资AI基础设施、重构组织架构、并实现全链路AI集成的企业，将享受超行业平均水平的增长红利。正如普华永道思略特所指出，零售企业当前需摒弃观望心态，从高价值场景切入，逐步推进AI规模化应用。

零售业的AI未来不是简单技术叠加，而是整个行业运行逻辑的重塑。那些能够率先完成从“数字化”到“AI化”思维转变的企业，将在新一轮竞争中定义零售业的未来模样。