我们举例来看。

比如沃尔玛，利用AI在网站上为消费者提供个性化和定制化的体验。在供应链管理方面，通过AI优化了库存预测、规划和物流，确保消费者能够在需要时获得所需的产品。

再如优衣库打造智能货架，能够通过感应器实时检测商品的库存情况，并将数据同步至线上平台，使消费者能够随时了解商品信息并作出购买决策。

亚马逊Go无人超市利用计算机视觉和传感器技术，实现了拿了就走的购物体验。屈臣氏也引入AI聊天服务来实现精准营销，当用户描述自己的消费需求或痛点时，AI能够为用户一对一推送满足其需要的产品。

当前商业创新的浪潮中，各种创新AI模式不断涌现，包括智慧门店、智能货架等等。而零售业的终极竞争，是商品力的竞争。以商品力为核心，打造极致人货场，才是AI+新零售的内核。

近几年国内传统零售行业持续承压，特别是大卖场、百货业、品牌专卖店等。

据国家统计局数据显示，1-6月份，社会消费品零售总额235969亿元，同比增长3.7%。其中，除汽车以外的消费品零售额213007亿元，增长4.1%。按零售业态分，1-6月份，百货店、品牌专卖店零售额分别下降3.0%、1.8%。

以商超为例，从近四年的数据来看，全国超市企业关闭门店数累计超过2000家。而2024上半年闭店的企业中，超70家企业属于商超业态，总闭店近500家。其中不乏沃尔玛、富迪超市、永辉超市等。

但形成鲜明对比的是，会员店、折扣店的销售以及门店数增长显著，如山姆、开市客、奥乐齐、好特卖等。

而会员店、折扣店都有2个比较典型的特点，一个是精简SKU，一个是自有品牌。

以会员店为例，会员店的SKU少，一般精选在4000个左右，基本上同品类的商品都只有极少的SKU。通过5%-10%的商品种类要满足绝大部分会员需求。所以，每款商品的选择对于采购来说，都是极强的考验。

这种趋势，也给传统零售商带来集体的转型思考。

我们洞察到，传统零售一个很核心问题：延用无限货架策略，导致商品力全而不精，多而不爆。

在过去10-15年里，零售商们倾向于采取无限货架 策略，不断扩展并丰富商品种类，但实际上很多产品并不受到消费者的欢迎，甚至是亏损状态，占用了太多资源。

同时过多的SKU会让消费者在选择时感到困惑，同时也会增加商品采购成本和管理难度，导致商品运营效率降低，库存积压等等多种问题。

此前，梅西百货公司宣布调整经营战略，其首席执行官托尼·斯普林表示，重要的不是无限货架，而是精准货架。

今天的消费者在购物过程中寻求独特的体验、便利和个性化，优先考虑质量而不是数量。为了满足这些需求。传统零售商必须摒弃无限货架模式，向精准货架转型。

「零售商业评论」认为，AI+新零售以商品力为核心，打造精准货架。在AI技术加持下，使品牌和零售商能够以数据分析为基础，采用更加科学、精细的计算方法，根据消费者的需求和偏好定制商品组合，最终实现人货场的精准匹配。

零售商发力AI零售，既要顺应市场变化，又要满足消费趋势，还要适配企业自身的发展。

根据我们洞察，主要有几个关键点：最精准需求洞察+最佳商品组合+最佳上市时间+最佳价格+最优渠道分配+最高运营效率等。

比如最精准需求洞察，品牌和零售商需要进一步利用AI数据驱动的洞察了解消费者的需求和流行的趋势，从而更有针对性地策划和开发让消费者引起共鸣的商品，有效应对客户不断变化的兴趣。

再比如最佳商品组合。一般来说，商家80%的收入来自20%的产品。如何确保商品的最优SKU组合至关重要。利用AI数据分析来精确调整店内商品组合，能够实现最优商品种类和最佳SKU组合。

而在最优渠道分配方面，现在头部零售商都是全渠道发展，更要确保有效地分配每个渠道的库存。比如利用AI和大数据技术优化供应链，提高库存管理的准确性和响应速度。预测分析能帮助零售商实现适量库存，各渠道就不会出现库存过多或过少的情况。

通过AI零售打造极致人货场，Centric产品+商品全业务流程的端到端解决方案，能够全面覆盖零售和消费品企业从市场洞察、规划预测、研发协同、上市定价、折扣促销、库存补货等整个流程，优化产品组合、加速产品上市并提升利润。该解决方案包含Centric旗下五大产品，既可单独使用，也可以无缝整合。

同时，Centric通过将这些AI技术集成到零售流程的季前规划、季中库存管理和季末降价等各个环节，并融合了全渠道零售和批发业务的最佳实践，对集中管理产品信息，提高规划效率和准确性方面起着至关重要的作用。

目前Centric为全球不同规模和类型的多品类零售、时尚鞋服、食品饮料、美妆个护和家居家具等企业行业提供创新的企业解决方案，全球超过1.8万消费品品牌正在使用Centric的产品。

通过AI+新零售打造极致人货场，一些零售商已经走在前头。我们先从2个案例来看。

案例1：国际头部连锁折扣超市零售商，产品组合更新速度提高85-90%。

知名折扣超市零售商，在全球经营着7100多家连锁门店。该零售商主打的是高质低价的卖点，它也是硬折扣模式的代表。该零售商超仅保持约1100到1400个精选商品，聚焦于食品杂货，辅以生鲜等高价格弹性的品类，其采购和供应链策略是其低价模式的保障。

同时，自有品牌是其模式的关键。该零售商超有90%的产品来自其自有品牌系列，同时会建立本地化供应链，提高供应链的灵活性。

而其在全球化的快速扩张中，也面临新的挑战。比如如何更高效地进行跨市场、跨品类、跨渠道的协作管理，如何为当地市场开发更有针对性的产品组合，如何简化和加速产品从概念到上市的整个流程等。

该零售商选择了Centric PLM（产品生命周期管理平台）+Visual Boards（可视化看板）解决方案，以改善多品类零售产品的上市流程。

通过AI驱动的PLM平台能够简化从产品概念到上市的流程，基于不同的地区趋势和文化活动开发符合当地消费者需求的新产品，并缩短新产品的上市时间。同时，再通过交互式的可视化看板，可以让各地区团队实现直观的跨市场、跨品类、跨渠道协作式管理。整体而言，为该零售商产品营销团队节省了20%-40%的时间，产品组合更新速度提高了85%-90%，制定全球生产预算的速度和准确性也大幅提升。

Centric作为智能工具可以帮助我们简化食品、类食品和非食品的采购流程，使我们以尽可能低的价格为消费者提供优质产品。该零售商负责人表示。

案例2：国际快时尚品牌，应用AI技术实现营业利润率从5.6%提升至12%，库存过剩减少60%。

一家全球拥有1600多家零售门店的知名时尚品牌，有着复杂的产品线和零售、批发业务。此前依旧使用大量电子表格来处理数以千记的产品和SKU，效率极低，由此导致生产交货期长、难以满足经销商需求。

疫情爆发后，其供应链问题加剧，门店销售额颇受影响，消费者常常无法在他们的门店或线上找到想要的产品。该品牌迫切需要借助AI技术进行数字化转型。

该品牌最终选择了Centric Planning（零售规划执行平台）+ Centric Pricing & Inventory（定价库存运营平台）组合的规划解决方案，以AI为驱动贯穿整个业务流程，比如从商品财务规划，到需求规划、预测、门店配补货等，可以获取不同来源的实时数据洞察，从而精准决策并施行。

在季前，Centric Planning 的选品组货规划功能，能根据每种产品的潜在销量，以及过往的销售曲线和其他 KPI，向该品牌的规划人员提出关于该产品的最佳采购量建议。在季中，得益于应用 Centric Planning 进行降价优化，即使该品牌面临的情况很复杂，有很多不同的品类，而且每个品类都有不同的价格弹性。但是AI驱动的 Centric Planning可以告诉他们应该在某个地区给出多大的折扣，什么时候打折才能在季末达成最优的利润率水平。

从成绩来看，该品牌彻底改变了手动数据输入等繁琐耗时的工作，营业利润率从5.6%提升至12%，实现了利润的大幅增长；通过减少促销活动，利润增加了250个基点；库存管理得到显著改善，库存过剩减少60%；将所有地区的产品开发全部整合到单一生产线中，降低了生产成本的同时，还能更快地响应市场波动和供应链变化。

Centric Planning 帮助我们在合适的时间、在合适的店铺准备合适的产品，因为我们可以提前做出规划！该品牌负责人表示。

再从整个零售业市场竞争角度来看，零售商都需要回答清楚一个问题：自己未来的竞争力在哪里？

根据我们洞察，自有品牌、爆品打造、精准动销、千店千面等都是未来零售业的竞争方向。

比如自有品牌。自有品牌更依赖于爆品打造。

目前零售商都在大力发展自有品牌。据自有品牌制造商协会年度报告显示，2019年至2023年，自有品牌的销售额增长了34%，达到2363亿美元。欧洲部分零售商每卖出100个商品中或有50个是自有品牌商品。同时自有品牌能带来更高的毛利。

而自有品牌背后，是产品创新的成功。Centric PLM已经帮助众多领先的零售商打造具有竞争力的自有品牌，包括京东京造、永旺集团特慧优、PPIH唐吉诃德、奥乐齐、家乐福、Tesco等,通过统一的数字化管理平台全面整合产品计划、规格、打样、采购、质量和生产流程，简化采购和供应商协作，优化复杂的产品组合，在保证高质量和合规性的同时贴近当地消费者，更快推出更成功的产品。

再比如， AI零售为跨季节做出明智决策。

以时尚行业为例，跨季节决策至关重要。比如季前精准规划，季中平衡库存，季末优化降价等。

而借助AI零售能够在每个销售季做出明智决策。应用Centric Planning和Centric Pricing & Inventory，在季前精准规划，抢占零售先机。通过AI规划和统计建模功能来了解特定产品在不同市场的表现，并预测类似产品的未来表现。在季中平衡库存，实现高效盈利。通过整合销售数据、当前库存水平以及从供应商到配送中心和从配送中心到各个销售点位的交货时间。季末则是优化降价，实现库存价值最大化。AI可以及早识别表现不佳的产品，帮助零售商及时准确地做出降价决策，减少损失并迅速清理库存。

再如，AI零售助力全渠道，打造千店千面。

改善消费者旅程和品牌体验是全渠道体验的核心，而这代表了能为消费者适时提供他们想要的产品。Centric解决方案可以动态利用消费者行为报告、预测模型和机器学习功能，全面了解消费者在任意门店、城市或国家的购买行为，并了解哪些商品在线上或实体门店卖得较快。利用这种建模方法更好地预测下一季的畅销产品，从而合理规划不同类型门店的商品结构并配置库存。

国内某快时尚零售企业的CEO曾表示，不断变化的消费者行为迫使零售商通过技术升级和细分市场定位来采取行动，更好地规划技术将帮助企业通过所有渠道为各种消费群体服务。我们必须能够应对全渠道消费者的多样性和跨渠道定价的复杂性，Centric Planning和Visual Boards将使我们能够更有针对性地打造全渠道产品组合。

结语

现代商品管理已经从无限货架向精准货架演变。对于零售商而言，通过精准货架策略，在正确的时间，选择正确的产品通过渠道上架，并实现产品-商品端到端的高效双循环。而这背后AI技术成为核心驱动。

「零售商业评论」认为， AI零售作为血液，融入到人货场的各种应用场景中，其打破了原有的零售逻辑，正在重构商业模型。AI零售将带动行业进入新一轮市场竞争。