亚马逊云科技」Deloitte.重构消费想象力生成式今【赋能零售电商行业解决方案白皮书目录01引言0102生成式AI在零售电商行业的影响及前景032.1中国零售电商行业趋势及未来展望042.2生成式AI对零售电商行业的影响072.3生成式AI在零售电商行业的价值0803生成式A!在零售电商行业的应用场景103.1AI发展阶段和能力特征11从生成式A!向通用人工智能演进11生成式A技术能力123.2生成式A1在零售电商行业的应用场景介绍13产品研发13供应链14营销与客户旅程16企业决策与治理2004生成式A!在零售电商行业的解决方案及相关案例介绍…214.1亚马逊云科技行业解决方案22产品研发22零售和供应链23营销与客户旅程26企业决策与管治37亚马逊云科技合作伙伴解决方案384.2案例介绍49智能搜索-禾观科技50电商商品详情页优化和商品评论分析-店小秘51智能广告投放一安克创新52智慧货运物流-货拉拉53智能数据分析助手-德比软件54智能客服旅游行程规划-孤独星球5505生成式A!实施路线图565.1企业抓住生成式A1机会的必经之路575.2生成式A1实施路线图58德勤中国与亚马逊云科技：打造一站式生成式A!服务60亚马逊云科技的技术与服务优势60德勤在生成式A!领域的专业服务6106结语6201引言在过去的二十年中，零售电商行业经历了飞速的缩短产品开发周期，并提高新品上市成功率。在发展，从传统零售到电子商务的全面转型，消费智能售前售后服务中，生成式A!驱动的机器人能者需求的多样化、即时性、个性化成为行业新趋够通过多轮对话与用户互动，提供个性化产品推势。随着社交电商、即时零售等新模式的兴起，荐与高效的问题解决方案。这不仅提升了用户的零售企业在争夺“零时差消费者”的过程中面临购物体验，还显著提高了购买转化率和客户忠诚新的挑战，如何快速响应消费者需求、提升购物度。生成式B!(商业智能)赋能企业通过自然语体验、优化供应链和库存管理等。同时，随着市言与数据交互，从海量数据中快速获取关键洞察。场竞争加剧，零售企业不得不聚焦于提供极致极大简化了传统的复杂数据分析流程，帮助企业性价比和高质量的商品与服务，以赢得消费者更敏捷地做出关键决策，优化业务策略。在供应的青睐。链计划与执行优化方面，生成式A能够通过实时监测与智能预测，优化库存管理、物流调配等环在这样的背景下，伴随着云计算、人工智能、区节，有效减少库存积压或缺货情况，提升供应链块链等新兴技术的推动下，全球数字化经济也正的灵活性与敏捷度。在经历快速变革，生成式A!作为其中的前沿技术，正在逐步改变零售电商行业的运作方式，从而应本白皮书将详细探讨生成式A!在零售电商行业中对零售电商行业面临的挑战。的应用场景、解决方案、应用案例及实施路线图。生成式A!的应用不仅帮助企业在日益激烈的市场生成式A!为零售电商企业带来了全新的解决方竞争中脱颖而出，还通过提升运营效率、优化用案。生成式AI技术通过自动生成内容、优化流程、户体验、提升洞察决策等多方面能力，帮助企业并提升用户体验，在企业的各个关键场景发挥重不仅能够在短期内实现业务优化，还可以为长期要作用并逐渐成为推动行业发展的关键力量。例的技术创新打下坚实基础。如在新品设计与研发方面，生成式A能够通过对市场趋势的实时分析，自动生成创新设计方案，朱翊邓聂亚马逊云科技大中华区行业解决方案部德勤中国咨询业务消费品和零售行业领导总经理合伙人亚马逊云科技Deloltte2生成式AI在零售电商行业前景02中国零售电商行业趋势及未来展望在过去的二十年里，中国零售业经历了翻天覆地的变化。1995年，第一家超级购物广场在中国开业，这标志着中国告别了传统零售时代，迈入了现代商业时代。进入21世纪初，随着初代电商平台的诞生，电商时代正式开启。随后，电商平台通过不断的升级迭代，从最初的C2C模式发展到了C2C、B2C、B2B2C等多种模式并存的局面。到了2010年代，团购业务迅速发展，并逐渐演变为本地生活服务的整合商，中国零售业进入了本地生活进化期。与此同时，社交拼团电商的出现，精准地切入了下沉市场，开辟了电商发展的新蓝海。2016年，“新零售”概念的提出，催生了新零售业态的横空出世，随之而来的是更多新业态和新玩家的涌入，社区成为了最新的争夺要地。可以说，中国零售业态和社交煤体的演进，就是一场趋近零时差消费者的历程。消费者需求的不断演变，促使零售企业不断创新，抢夺“零时差消费者”的时间份额、心智份额和钱包份额。在此背景下，我们观察到中国零售电商行业正呈现出五大趋势。趋势一：充分挖掘消费者价值：多业态、多场景服务消费者随着消费者需求不断多元化和碎片化，零售企业愈发重视消费者全链路的潜在价值。通过多业态、多场景的服务，企业不断优化全渠道融合模式，以满足消费者的多元化需求。奥特莱斯、新型购物中心、零售折扣店、会员店等等零售业态的走红，反映了消费者对于极致体验、极致便利和极致性价比的需求。领先零售企业通过多业态策略，满足消费者多场景的多元需求，通过高端会员店、中端超市以及生鲜折扣店等多种模式，为不同消费群体提供差异化的服务。同时，零售企业不断优化线上线下融合模式，与消费者深度互动，并创造即时消费场景，大大提升了购物体验。趋势二：战场前移随着城市化进程的加快，人口密集度增加，现代消费者越来越追求便利性和即时性，他们希望能够在最短的时间内获取所需的商品和服务。这种需求的变化促使零售商将服务点设置在消费者生活和工作地点的附近，以便更好地满足他们的需求。移动互联网、大数据、人工智能、物联网等技术的发展为近场零售提供了技术支持。这些技术使得零售商能够更精准地分析消费者行为，优化库存管理，提供个性化的推荐，以及实现快速配送。社区生鲜店、社区团购、内容驱动的电商、即时零售等新模式的兴起，正在重新定义零售电商行业的竞争格局。亚马逊云科技|Deloitte4趋势三：强调体验，创建社群生态系统，连接消费者现代消费者越来越重视购物体验，他们不仅购买商品，更寻求与品牌之间的情感连接和社交互动。消费者对于个性化、定制化服务的需求增加，推动零售商提供更加丰富和深入的体验。零售企业纷纷通过个性化的服务、互动式的购物环境、沉浸式的技术应用、以及与品牌故事和价值观的深度融合等方式创造独特的购物体验来吸引消费者，同时努力构建一个包含消费者、品牌、供应商、合作伙伴等多方参与的社群生态系统，通过社交媒体、移动应用、实体店铺等多种渠道，为消费者提供一个全方位的互动平台，从而增强消费者的情感连接，提高他们的忠诚度。包括创建商场/居住社区的数字化社群生态系统，打造以消费者互动体验为主的旗舰店，构建S2B2C的数字化社群生态系统等。趋势四：回归零售本质面对复杂多变的市场环境和消费者需求时，零售企业纷纷重新聚焦于零售的核心价值和基本功能，在市场充满不确定性的大环境中寻求核心竞争力。零售企业专注于提供高质量的商品和服务，优化供应链管理，以及利用数据和技术提升运营效率。“商品为王”的时代已经到来，无论零售环境如何变化，提供高质量和有吸引力的商品始终是零售商成功的基石。零售商需要深入了解消费者的需求和偏好，提供差异化高品质的产品，同时控制采购成本，打造极致性价比。同时，零售商通过优化供应链的各个环节，包括采购、生产、库存管理、物流配送和信息流管理，以实现更快速、更经济、更灵活的商品和服务交付。此外，领先零售企业纷纷利用数据分析技术来深入理解消费者行为、优化业务决策，并通过数字化工具和平台来提升运营效率和顾客体验。趋势五：可持续发展：从商品到经营的绿色与可持续趋势随着消费者环保意识提升，和政策法规的不断成熟，绿色与可持续发展已成为零售电商行业的重要趋势。消费者日益关注环保和社会责任，企业也在不断探索更加可持续的经营模式。从使用可回收材料到减少碳排放，零售企业正积极将可持续性融入产品设计、生产和运营流程中，推出完全可回收的包装袋，风能、太阳能等清洁能源的应用，可持续建筑的建设等举措，持续推进可持续发展战略，以保持竞争优势。5亚马逊云科技|Deloitte.01充分挖掘消费者价值：多业态、多场景服务消费者05可持续发展从商品到经营的绿色与可持续趋势02战场前移0304回归零售本质强调体验，创建社群生态系统，连接消费者生成式A!重构“人货场”，赢得零时差消费者中国正逐步进入全面数字化时代，在新冠疫情的冲击之下，在5G进入生活的前沿时期，全球消费者，尤其是中国消费者，已经进入了“零时差消费”时代。消费的需求从产品功能，扩展为对情感和体验的需求。如何贴近消费者，为他们提供便利，不仅是新消费时代消费品和零售企业面临的首要问题，同时也将成为企业变革转型的出发点。消费品和零售企业应该依照消费者场景化体验设计驱动业务模式转型。市场思维模式须从传统的产品、地点、渠道转向24小时市场，即：未来消费品和零售企业需要围绕消费者24小时在争夺线上线下的时间份额，围绕消费者不同的生活消费场景来争夺线上线下的心智份额，围绕消费者的消费时刻争夺线上线下的钱包份额。在时间、心智、钱包份额三个重要指标的指引下，企业应该结合24小时消费生活和场景来重新定义消费市场。视角的转换不仅可以帮助企业打破传统的组织壁垒和产品的局限，还将帮助企业发现市场的新机遇。生成式A!的引入通过降本增效、重塑客户体验、推动商业模式创新，必将重构“人货场”，为零售业注入全新生产力，助力零售企业构建市场竞争优势，赢得零时差消费者。线上线下市场份额24小时生活相关消费场景交易时刻时间份额心智份额钱包份额亚马逊云科技|Deloitte.6生成式AI对零售电商行业的影响生成式A!技术正以惊人的速度发展，并迅速成为推动零售电商行业变革的重要力量。随着技术的不断精进，生成式A!的实施和运营成本逐步下降，使其对企业的吸引力日益增强。我们观察到，大量资本的涌入推动了这一技术的广泛应用，越来越多的企业开始将生成式A!视为提升竞争力的关键工具。这一技术不仅帮助企业大幅提升人效，还为未来的增长注入了新的动力。在零售电商行业，生成式A!的引入正逐步重构传统的“人货场”关系，推动行业向着更加智能、高效、和人性的方向发展。在降本增效方面，生成式！通过自动化和智能化的流程优化，显著降低了人力和运营成本。通过精确分析和预测市场趋势，优化库存管理和采购策略，减少资源浪费。此外，生成式A!通过提高决策效率和响应速度，增强了企业的市场竞争力，确保了成本效益的最大化。这种技术的应用，不仅提升了企业的运营效率，还为持续的成本控制和效率提升奠定了坚实基础。在重塑客户体验方面，生成式通过深度分析消费者行为和偏好，实现了个性化和精准化的服务。这种服务模式不仅提升了消费者的购物体验，还增强了用户粘性和品牌忠诚度，使得“人”与“货”之间的联系更加紧密和个性化。与此同时，生成式A通过创造新的消费场景和服务模式推动了商业模式的创新。在未来，生成式A!将继续为零售电商行业注入强劲动力，激发新的生产力，助力企业实现高质量增长，开启零售电商行业的新篇章。亚马逊云科技|Deloitte.生成式AI在零售电商行业的价值生成式AI技术的不断精进，其实施及运营成本不断下降，对企业的吸引力日益增长更大规模的投资大幅提升企业人效巨大的增长潜力更多的应用企业$10.7B+400%$1.3T2X2023年第一季度在2030年前，生生成式AI的市场规到2025年，大规对生成式AN初创企成式A!对于知识驱模自2022年以来预模应用生成式AI的业的风险投资增加动型岗位的人效提计以42%的速度增企业占比将是目前了$10.7B美元升有望达到400%长，到2032年有望的2倍达到$1.3T美元生成式A!作为一项革命性的技术，能够为零售企业带来全方位的智能化转型，显著提升企业的运营效率、客户满意度和市场竞争力。生成式A!不仅能够降低成本、提高效率，还能够促进业务增长，实现更加精准和动态的市场适应性，从而在日益激烈的零售竞争环境中占据优势地位。我们观察到生成式A将为零售电商企业带来的六大价值：促进业务增长生成式A通过智能化的内容创作和产品创新，为零售企业开辟新的增长路径。生成式A!能够快速生成高质量的产品介绍文案和营销数字化资产，这些内容能够精准地触达并吸引潜在的目标消费群体，从而有效提升品牌曝光度和市场影响力。同时，生成式还能够加速新品概念的生成和测试过程，全面优化产品迭代和上市流程，为零售企业提供源源不断的新增长机会。这些创新能力不仅能够满足消费者日益多样化的需求，还能够帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。追踪市场趋势生成式A!通过实时监控社交媒体平台，能够迅速捕捉到消费者情绪和偏好的变化，识别流行趋势，帮助零售商及时了解并响应社交媒体上的热点话题，还能挖掘和分析背后的消费者行为模式。基于对市场趋势的分析，生成式A!能够为零售商的营销策略提供数据支持，还能够为新品研发提供方向性建议，确保产品设计与市场需求保持一致，从而激发新品研发的创意，提高产品的市场接受度和潜力。亚马逊云科技Deloitte8降本增效通过部署人工智能助手和自动控制，企业能够将繁琐的运营任务自动化。从而大幅减少人力资源的需求，降低支持性部门的运营成本。这种自动化不仅提高了工作效率，还减少了人为错误，确保了操作的准确性和一致性。此外，生成式A具备自我学习和迭代的能力，这意味着随着时间的推移，生成式1系统能够不断优化执行质量，进一步提升运营效率。例如，智能客服可以针对消费者的信息需求提供富有同理心且解决问题的多语言客服回复，有效降低客服成本，提升运营效率。提升流程效率生成式A!在供应链管理中的应用，使企业能够更高效地规划生产和库存，减少人为干预带来的效率低下问题，提升供应链的可靠性和韧性。通过利用生成式A!技术，企业能够自动进行需求预测和预算编制，确保库存水平与市场需求相匹配，减少过剩或缺货的情况，构建一个更加高效和智能的供应链管理流程体系。生成式能够实时监控供应链中的各种数据流，及时识别并响应潜在的问题，如物流延误、供应商问题或市场需求突变等，从而减少中断风险。此外，生成式可以基于大数据分析和机器学习算法，自动做出最优的采购、库存分配和物流调度决策，减少人为干预的需要，降低决策延迟，并提高决策的准确性和效率。提升消费者体验生成式A!在提升消费者体验方面发挥着重要作用，通过精准的用户画像分析，A!能够生成高度个性化的营销方案。这种定制化的营销策略不仅能够更好地满足消费者的特定需求和偏好，还能增强品牌与消费者之间的互动和忠诚度。沉浸式技术和对话式交互能显著提升了消费者的购物和使用体验，增强消费者对品牌的认同感和满意度。例如利用增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术，生成式A能够为消费者提供超越传统平面视觉的沉浸式体验，消费者可以通过AR技术在家中虚拟试穿衣物或体验家具摆放效果，或者通过VR技术进行虚拟购物，享受仿佛置身实体店的购物体验；而通过与A助手的对话，实时获取有针对性的产品推荐和产品的使用方法，提升体验感和满意度。管理企业知识库生成式！能够自动生成、更新并管理企业知识库，为企业内部各部门提供及时且精准的信息支持，进了企业内部的知识共享和协作。此外，生成式1还能够通过自然语言处理和机器学习技术，自动分类和索引知识库中的内容，提高知识检索的效率和准确性，提升企业整体的知识管理水平和创新能力。9亚马逊云科技Deloitte生成式AI在零售电商行业的应用场景03AI发展阶段和能力特征AI的发展经历了从决策式AI到生成式AI的过程。2010年之前，AI以决策式A1为主导，主要针对对样本的识别和分析。2011年之后，随着深度学习算法和大规模预训练模型的出现，A1开始迈入生成式A!时代，具备学习、执行、社会协作等能力，可根据已有数据自动生成新内容。决策式AI生成式AI决策+认知+感知+学习+执行+社会协作小规模专家知识浅层机器学习算法深度机器学习算法大规模预训练模型11956年|1986年12011年12017年历史上第一次人工智能研讨Geoffrey Hinton等人提出了IBM的Watson计算机在美Transformer构架提出，为会召开，标志着人工智能的一种名为Backpropagatio国电视节目Jeopardy中战大模型发展打下基础诞生的神经网络训练算法，被认为胜了两位前冠军是神经网络技术的一次重大12018年11965年突破12013年GPT与BERT模型推出，开Herbert Simom和AllenDeepMind提出基于深度学启“大模型时代”New开发了一个名为Logic11997年习的强化学习模型Theorist的程序，它可以用国际象棋世界冠军Kasparov逻辑推理的方式解决数学证在与IBM开发的Deep BlueChatGPT推出明问题，这被认为是人工智计算机的比赛中失利。标志GAN可生成图像但分辨率能领域的一次重大实破着人工智能开始在一些传统有限的思维活动上超越人类Transformer架构提出，为12015年大模型发展打下基础12006年Google的AlphaGo程序在深度学习技术发明，带来了围棋比赛中战胜了世界冠革备性突破军李世石，标志着人工智能开始在更夏杂的思维活动上超越人类早期萌芽阶段技术积淀阶段快速发展阶段爆发阶段(1950s~1980s)1980s~2010年)(2011年~2016年)(2017年~)从生成式AI向通用人工智能演进通用人工智能指具备人类智慧水平的！系统，能在各种任务中表现出与人类相当的能力，但仍处于理论探讨阶段。生成式A!则已在特定领域展现出强大能力，尤其是创造性任务，如生成文本、图像、代码、视频等，极大改善了用户体验。随着生成式A!技术不断成熟，A!与人类的交互协作模式也在演变。早期A!执行重复性任务，现在生成式A1能在更高层次与人协作，如为零售电商行业产品设计师提供创意建议等。随着模型规模复杂度提升，A与人交互方式更加智能化。生成式！提高了零售电商行业价值链各环节的生产力和效率，使客户购物旅程更高效，也极大的帮助零售企业客户做出更明智决策。11亚马逊云科技Deloitte生成式AI技术能力包括：文本生成，代码生成，图像生成，语音生成，视频生成，3D模型生成等多个领域。这些技术为零售电商行业带来了丰富的应用场景和创新机会。文本生成图像生成代码生成通过自然语言处理，生成式通过计算机视觉和生成对抗根据输入的需求或自然语言A!能够生成高质量的文本内网络技术，生成逼真的图像，描述生成代码，帮助开发者容，如产品描述、营销文案用于产品展示、广告创意和更高效地编写程序。这在T和自动回复等。个性化推荐等场景，帮助企系统平台的功能开发、电商业更好地吸引和留住客户。网站优化和数据分析中都有广泛的应用潜力。语音生成视频生成3D模型生成通过语音合成技术，可以生成生成式A!自动生成营销视通过生成高质量的D模型，自然流畅的语音，用于智能客频、产品演示和社交媒体内用于虚拟试衣、产品展示和服、语音助手和广告配音等领容，极大地降低了视频制作增强现实AR应用，能够提域，提升客户交互体验。的门槛，使企业能够以更低升用户的在线购物体验。的成本进行视频营销。关于未来趋势的展望：生成式AI向通用人工智能进化生成式A!趋势初现，零售业的高管们很快就意识到了潜力。认为人工智能有望为零售商带来上千亿美元的经济价值，相当于整个行业的利润率增加1-2个百分点。生成式A1和通用A1的价值相结合，可以将数十亿美元的价值转化为数万亿美元。通用人工智能是人类逐渐实现信息数字化后，建立计算机对不同模态信息的理解与转换，及计算机可进一步通过人类语言与人进行沟通的一次跨越式技术进步，为技术的未来发展与应用提供了构想的方向。亚马逊云科技Deloltte12