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品牌需要实现消费全链路的个性化触达，涵盖售前、售中及售后各个环节。构建统一的客户数据库，能确保官网、电话、聊天工具及实体门店的营销信息高度协同。

麦肯锡研究表明：个性化营销可降低 50% 获客成本，提升 5-15% 销售额，优化 10-30% 营销效率，同时显著提高客户满意度。

不过，单纯打通销售渠道并非万能解药。即便整合了全渠道客户数据，若未进行系统化清洗、标注与结构化处理，仍可能导致跨平台营销信息错乱。

生成式 AI 能通过海量数据挖掘实现智能营销：

• 整合邮件互动、商品评价、线下交易等多维数据

• 实时分析客户行为，精准划分客群并推荐最优行动方案

• 根据购买历史定制差异化邮件（主题 / 配图 / 按钮）

• 智能预测下一件潜在爆品

这正是第一方数据至关重要的原因。通过系统收集消费记录、邮件打开率、浏览轨迹等数据，才能为 AI 引擎提供优质“燃料”，打造真正懂客户的智能系统。

商品推荐系统通过分析用户购买记录、浏览行为及商品特征，精准预测消费需求，以关联展示提升成交转化率。

• 动态优化商品描述：可生成个性化推荐话术替代模板化文案，但需注意，优质文案无法弥补算法缺陷。
• 实时追加销售建议：根据用户实时浏览轨迹推荐关联商品，该功能实施成本较高，中小商户需评估 ROI。
• 智能经营洞察：支持自然语言查询商品表现，其准确性高度依赖数据质量。

Sidekick 通过自然语言查询帮助店主了解其产品的表现。零售商可以询问有关销售模式和客户行为的问题，从而获得清晰的见解，帮助他们做出销售决策。例如，可以询问哪些产品经常一起购买，或者哪些商品在不同季节的转化率最高。

零售商还可以使用 Sidekick 来查找数据中可能有助于提高销量的模式，不过仍应提前测试这些建议，以确保有效。

• 需求预测：通过历史销售数据与市场趋势分析，预判未来商品需求量
• 自动补货：结合库存阈值与物流周期，触发智能采购订单
• 全渠道库存同步：实时监控线上线下销售数据，确保库存数据精准统一
• 动态定价：基于库存周转率智能调整价格策略，加速滞销品清仓
• 供应商评估：追踪交货准时率与订单准确率，优化供应链合作伙伴

• 哪些产品库存不足？
• 上个季度具体产品的表现如何？

• 各区域门店的畅销品排行是什么？

AI 正在改变零售商的营销内容生产方式。如今营销人员不再需要逐字逐句手动撰写，借助生成式 AI 工具就能快速产出产品描述、社交媒体贴文、广告文案和博客文章。

零售商同样可以运用生成式 AI 来创作和编辑视觉素材，只需轻点几下就能获得专业级的产品展示图片与视频。

• 智能分组创建：用自然语言指令即可完成，并可通过地理位置、购买行为和互动记录等维度进行精细调整。

• 实时动态更新：客户行为变化时细分群组自动刷新，通过简单指令快速调整分组，特别适合限时促销或季节性活动。

• 精准营销执行：针对 VIP 客户、弃购用户等特定群体，通过 Shopify 营销工具自动发送个性化邮件及优惠。

• 数据安全合规：在获取深度洞察的同时确保客户信息安全，依托 Shopify 内置防护机制符合隐私法规要求。

原文来源于：

1.https://www.shopify.com/ie/retail/gen-ai-use-cases-in-retail

中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。

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