夜雨聆风
“这AI的吧？”
“你问一下AI~”
这不是科技公司的对话，这是零售行业也在常用的对话。
AI已经无孔不入了。AI在零售业，到底能干啥？很多人一听AI，就想到机器人、无人店、黑科技。其实AI在零售业的应用，远比这些更实在。最常用的四种用途就是智能选品、灵活定价和需求预判和智能补货（以下为理论描述）。
1️⃣先说说智能选品。这个功能的逻辑就是让选品逻辑从“我觉得好卖”到“数据说该卖”。传统超市选品靠啥？靠经验。夏天卖西瓜，冬天卖白菜，逢年过节备点礼盒。听起来没毛病，但问题是永远慢半拍。
AI选品不一样。它接入周边消费数据、天气数据、社交媒体热度，甚至竞品动态，然后告诉你：下周这个品类，上这个品，定价这个数。更狠的是，AI能捕捉“意外信号”。比如某个网红突然带火了一款小众零食，AI能比你先知道，建议提前备货。于是，接入AI后的选品从“赌运气”变成“算概率”。
2️⃣接着说动态定价。其实我们也一直在做这个事儿，比如根据市调结果调价，根据原材料涨幅调价，根据市场供需关系调价，根据供应商谈判结果调价等。而AI定价却是此时此刻，什么价格能最大化收益？比如，生鲜晚上的出清，AI会算现在打8折，能卖掉多少？利润和损耗哪个更划算？再延展来说，促销不是拍脑袋定个“满100减20”，而是AI根据库存压力、销售速度、甚至明天的天气预报，实时调整。把价格变成“因时制宜”。
当然，这个概念我写在这里只能说从理论出发，当一个零售企业足够大的时候，一个微小的举动都是牵一发而动全身，所以决策的准确性要求也非常高，对管理者，对终端都是极大的挑战。
3️⃣再来说说需求预测。零售人最怕什么？怕缺货，也怕积压。传统做法是根据历史销量预估需求。但影响销量的因素太多了——天气、节假日、竞品活动、附近新开了什么店。而AI可以把过去两年的销售数据、天气、节假日、商圈变化全输进去，预测未来两周每个SKU的销量。准确率能做到80%以上。这意味着你可以“刚好”进“刚好够卖”的货，既不会断货，也不会积压。
当然，我又要说另外一层的含义，也就是当采购合同的约定制约了订货的策略时，AI的判断力也可能需要为之让步。
4️⃣最后说说智能补货。传统补货是通过巡场及时提醒到科室补齐排面（有没有存货可以补排面另说）。而AI补货是系统实时监测库存，低于安全线自动生成订单，甚至能预测这个商品今天下午会卖完，上午就得补”。取消人工订货，杜绝人为影响，让员工把精力放在服务顾客上。通过AI助力，把补货从事后补救变成事前预防。
但是，对，这里要说但是——AI不是万能药。简单概括来说，有几个坑：
第一坑就是数据垃圾进，垃圾出。AI再牛，也救不了脏乱差的数据。
第二个坑就是把AI当神仙，人不干活了。有的老板觉得只要上了智能补货系统或者自动调价系统，自己完全不管了。AI是工具，不是神仙。该人盯的地方，还得人盯。你看豆包还经常道歉表示“对不起，以上是我瞎编的”呢。
第三个坑就是只买技术，不改流程。有些零售企业用一帮程序员做个AI，做出来的东西看着很高级，但一线员工根本用不起来。为什么？因为流程没变。员工觉得麻烦，干脆不用。上AI必须配套改流程，让技术真正融入业务。
最后，我想对处于传统零售在面对AI的浪潮时的应对，提出我的一些浅浅的思考：
首先，先盘数据。在考虑上AI之前，先把这些基础工作做了：包括商品数据（商品档案数据）、销售数据（有无异常，每笔交易的时间、地点、商品、价格都要留痕）、库存数据（账实相符情况）、会员数据等，如果这些数据都整明白了，哪怕不上AI，你的管理效率也能提升一大截。
第二，从“最小可行场景”开始试。可以找一个具体的、痛的、能算得清账的场景，小成本试错。
比如生鲜损耗太高？试试用简单的电子表格+历史数据，预测明天的销量，减少订货量。
比如某个品类动销率太低？分析一下购买人群，调整陈列位置或促销策略。
跑通了，看到效果了，再考虑上系统。没跑通，至少成本可控。
第三，培养团队的数字素养。AI再先进，最后落地还是要靠人。但很多传统零售企业的员工，连Excel都用不熟练，你跟他说“机器学习”、“算法模型”，他一脸懵。
从基础做起：让店长学会看数据报表，从“凭感觉管店”变成“看数据管店”。让订货员学会用简单的分析工具，从“拍脑袋订货”变成“看趋势订货”。让运营人员学会做A/B测试，从“我觉得这样好”变成“数据证明这样好”。人准备好了，技术才能落地。
第四，别忽视人的价值。AI能算出来什么好卖，但为什么好卖还需要人去琢磨。AI能预测明天该进多少货，但供应商突然断供了怎么办还需要人去解决。AI能推荐搭配什么酱，但怎么让顾客惊喜还需要人去创造。
零售的本质，是满足人的需求。顾客走进超市，不只是为了买东西，更是为了体验。看到新鲜的陈列，闻到烘焙的香气，听到店员的问候，这些温度是AI给不了的。让AI做它擅长的计算和预测，让人做人擅长的服务和创造。
AI的风，确实吹到了超市。但风来了，不是每棵树都要被吹倒。有些树，借着风力，长得更高。传统零售，不必焦虑，不必盲从。先把基础打好，数据整理好，团队培养好。然后从小场景开始试，跑通了再放大。
零售的本质没有变，变的只是工具。用好AI这个工具，让算账更准、决策更快、效率更高。但别忘了，最终决定顾客回不回来的，不是算法，是体验。
今天写的有点长，想的有点多，如果看到这里了你觉得不错，随手点个赞、关注呗~
谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
写在最后的话：
今天算一篇观察日记了
但是我相信技术应该服务于人
对了，这篇的文章的配图也是让ai生成的
让它服务于我嘛不是
