饮料行业AI转型和应用

简单介绍一下罗兰贝格，我们是进入中国非常早的一家外资咨询公司，在整个亚洲和中国各行业都有大量的经验积累。在消费品领域，我们与大量的本土及国际食品公司保持长期合作。

针对AI领域，罗兰贝格拥有成熟的方法论及专业工具，提供包括从规划诊断、到AI场景识别和落地陪跑的端到端服务。其中，AI的运用场景识别，这是AI转型中很关键的一个环节。我们基于过往的项目，识别并积累了大约两三百个应用场景，遍布全价值链的端到端环节。需要注意的是，ToB和ToC企业在AI应用的侧重和强度上有所不同，这主要取决于数据密度、任务重复性、决策成本以及决策频率，这些因素都会影响AI的适用性。

今天的分享将从三个大维度展开：首先是理解AI的价值，其次是针对饮料行业了解AI在不同价值链环节的应用及趋势；最后我们将探讨不同发展阶段企业的AI应用策略。

回顾历史，人类生产力和效率的跨越式提升背后都源于技术推动：从蒸汽机到电脑，再到互联网、移动互联网，直到2020年开启的AI时代。新技术正在彻底改变企业运作方式、消费互动和销售渠道。

近十年的移动互联网深度改变了消费者的互动时间、广告分发和购物习惯，而AI过往五六年的快速发展，从最初的机器学习形态，已向生成式AI方向发展，涉及大语言模型、AI智能体、开源应用等，预示着接下来更巨大的变革。具体体现在：

• 互动性与自主性：第一代机器学习主要辅助决策，而生成式AI在互动性、多模态数据读取及应用范围上具有颠覆性。过往需要人工指令，现在则可以由AI驱动自主分析并完成内容创作。

• 数据基建的变革：过去需要规整的结构化数据和复杂的数仓清洗，而生成式AI可以处理自然语言、图像、视频等大量非标多模态数据，极大地丰富了数据基盘。

• 使用门槛的降低：机器学习曾需要专业技术团队，而现在的AI工具对普通人非常友好，无论是ToC还是ToB应用，都可以通过普适的方式生成海报、PPT或文档。

• 产出形态的多样性：生成式AI可以交付文本、图片、视频和策略指令等原创内容。

总结来看，AI已经成为了可以自主地、互动地创造内容的，有自主行动能力的核心生产力。

首先是消费分层。中国消费市场巨大且多元，沿海与二三线城市、下沉市场的消费特征及成熟度各异，无法用单一趋势总结。我们既能看到面向中产的高端化的山姆业绩优异，也能看到拼多多等平价业态的活跃。

其次是情绪消费。在经济相对疲软的背景下，品牌胜出的关键在于情感共鸣。值得注意的是，由于饮料行业的产品研发壁垒相对较低，爆款出现后很快会被仿效，因此品牌心智占领至关重要。

同时，健康化与功能化是持续的主题。随着人群迭代，国内减肥风潮等外部因素正深刻改变饮料行业。此外，渠道碎片化与场景多元化促使即时零售等近场化、小型化、高性价比业态涌现。品牌需要研究消费者全天24小时的消费场景，思考如何在消费者有限的摄入量中抢占一席之地。这些“人货场”的重构，都需要技术手段来重新定义渠道与市场价值。

长期以来，食品饮料行业都是一个高度依赖经验的行业。什么口味会流行？什么包装更容易打动消费者？什么产品更容易成为爆款？过去这些判断往往依赖品牌、研发以及渠道端长期积累的市场经验。但AI正在改变这一套逻辑。如今很多企业已经开始利用AI分析社交媒体评论、电商数据、私域反馈以及消费者互动内容，用于风味趋势总结和新品方向预测。

过去，一款新品往往需要经历几轮市场调研、消费者测试，再由研发团队反复试错。一个风味方向从提出到落地，可能需要数月时间。而现在，模型可以先快速生成几十种风味组合，再由研发、品牌和销售团队筛选出几个方向进行测试,测试中也更多开始引入模拟数字人加速产品/风味/货架反馈等多维度的反馈。原本依赖经验和直觉的前端洞察，开始变成一种数据驱动的流程。

目前，部分大公司已自建垂直类大模型，整合全球论文、技术与消费数据，强化AI造品能力。

// 品牌营销与互动

AI在营销端的变化也同样明显。现在生成式AI已经可以批量完成从爆款视频总结、分镜二创及视频脚本创作的全流程，并进行精准的内容推动。AI智能体还能够实现全时段的专属客户互动，无论ToB侧的案例介绍，还是ToC端结合消费者参数的智能客服及个性化推荐讲解，都让沟通更加精准高效。但需注意，决策管理团队需审视AI产出是否真的达成了更低成本或更好效果，不能“为了用而用”。

// 供应链与渠道履约

面对碎片化渠道和多元客户需求，AI可以实时调用调整分销、库存、物流及CRM等多个系统，解决由于数据无法实时关联导致的履约挑战。

// 高效的终端管理

在传统的毛细血管渠道（如中国1200万个售点）管理上，AI可以辅助前线业代优化路径，通过货架照片自动精准识别终端货架陈列表现等，一方面提高了终端探店的效率，同时也能实时了解竞品渠道铺货表现，为总部决策提供关键输入。 同时，对于饮料行业重要的冰柜资产（部分头部公司拥有百万台规模），AI可以分析GPS位置、温度、开关门次数等信息，实时了解资产安全性，同时避免缺货，支撑生意增长。

// 餐饮/现制茶饮终端门店管理

在餐饮/现制茶饮领域，AI能助力门店完成销售预测、库存管理、员工排班、菜单实时调整及动态定价。比如结合当时降温降雨等天气情况自动在点单屏上主推热饮和暖心小料，进而提升客单价。

我们观察到，在大家热火朝天地探讨AI应用的同时，许多公司仍停留在散状地、局部地运用阶段，真正愿意投入数千万打通数据、重构组织的企业仍是少数。这构成了当下食品饮料行业最真实的AI图景：一面是必须拥抱的趋势，另一面是高昂的投入与模糊的产出预期。这类高昂的投入既包括足量的有价值的内容，也包括专业的AI训练团队的投入。对此，我们罗兰贝格团队总结了几个企业AI转型时需注意的关键点。

首先是公司战略层面对AI机会点的共识，明确AI在效率/速度等层面的价值，做好资源投入与应用场景的优先级规划，找到合适的切入点并嵌入公司运作。组织层面解决“懂行业的不懂AI，懂AI的不懂行业”的问题，培养复合型人才。同时，公司需要平衡数据资产的打通及安全合规，防止公司敏感数据外泄。最后文化方面既需要主动打破对AI的防备与抵触心理，也需要理性看待AI的价值。

AI可能在价值链上帮你做很多事情，但企业本身还是要回到品牌、渠道、供应链和组织能力的差异，不能指望通过AI就一下子跑赢别人一大步，企业最终还是要回到自身内功的修炼。我们预见不远的将来，当AI更多地应用于高密度、重复性工作处理的同时，相应的，人将回归本质，专注创新、决策等更高附加值的环节。