用大数据算法把衣服卖给对的人？扫描顾客皮肤后推荐合适的化妆品？足不出户尽情享受逛街的乐趣？是的，没开玩笑，以前那些犹如梦呓的许多想象，如今都在现实中“梦想成真”了。

最近，我们收集整理了国内外零售业应用人工智能的实际案例，并对其应用场景、方式等方面做了比较。上星期，我们已经介绍了人工智能如何赋能供应链。在零售业中，人工智能应用最广的另一个领域就是精准营销了，而该领域的行业翘楚当首推亚马逊。此外，国内零售企业在营销上对人工智能的应用也可圈可点。

美国零售商联合会报道中提到，有关高科技零售的话题注定绕不开亚马逊。毕竟，当其他零售企业还在试图理解“人工智能”是什么的时候，亚马逊就已经开始使用人工智能来为消费者制定个性化推荐了。此外，人工智能还基于特定地理区域的海量销售数据，帮助亚马逊准确、及时地部署劳动力，计算在特定地理区域、任何给定时间需要多少位送货司机，以便每个客户都能如约收到包裹。

对此，零售咨询公司Retail Prophet的创始人Doug Stephens认为，电子商务巨头亚马逊“首先是一家数据和技术公司，零售只是获取、利用消费者大数据的便捷途径。”为了获取数据，亚马逊致力于说服消费者通过Alexa设备在家使用人工智能。下一步，来自Alexa的全部应用（包括查询、提问、游戏、天气等）的数据都可用于制定策略与选择，甚至包括客户提出的私密问题。

成立于2011年的美国时尚电商Stitch Fix则是人机协作的范例。这家服装公司以数据科学为基础，为顾客提供个性化定制服务，即通过机器算法与专业造型师的创意的有机结合，挑选、搭配目标对象可能喜欢的服饰，并按照用户订阅的频率进行邮寄，用户试穿后，可以选择购买或退回。

Stitch Fix的创始人Katrina Lake认为，“优秀的人类专家配合高质量算法，将远胜于最高明的专家或最强大的算法独自工作。因此，我们不会让人类和数据相互竞争，而是让他们合作。”该公司的成功之处在于合理、巧妙的分工，即让人工智能与人类各展所长。人工智能可以承担繁重的工作，采集到人力难以获取的海量数据；而把大量机械重复的数据工作交给人工智能，可以使人类专注于自身独有的创造力。

亚马逊和Stitch Fix取得的成果充分显示了个性化在线上发挥的作用。据报道，如今一些实体零售商也在凭借地理定位和店内营销技术，打造个性化体验。他们使用人工智能引擎感知顾客的行为，把购物体验关联到生活中想要解决的问题，向顾客传递相应的信息，提升购物体验。

据Kilcourse介绍，“如果他们刚好知道你在14B通道，通过查看你的购物篮，判断出你准备做什么菜，就可以发消息告诉你这道菜怎么做好吃，并且可能会提供特价。这完全由建模技术驱动，技术可以把人、购物行为与零售商想要推广的模式联系起来。”

该报道中还提到了人工智能与个性化的另一个结合点，即丝芙兰的Color IQ技术。在美妆行业，乌尔塔和丝芙兰是公认的人工智能应用领军者。由于同类产品不计其数，消费者在面临选择时往往感到无从下手。而Color IQ技术可以通过扫描消费者的皮肤，针对粉底、遮瑕膏的选择提出个性化建议。

一般来说，向顾客推荐化妆品需要考虑到诸多变量——从肤色到气候，以及人们的生活场所、个人风格等等。为了从海量选项中找出与这些因素相匹配的选择，人工智能的介入恰到好处。然而，据报道显示，人工智能赋能美妆行业目前仍被视作一种噱头，未来可能还存在更多研究空间。

现阶段，国际权威研究机构Forrester Research公司的电子商务和渠道策略首席分析师Sucharita Kodali更关注人工智能的线上应用，特别是聊天机器人。她认为这项技术还处在初级阶段，尽管足以支持高度结构化的互动，但也存在例外，通常情况下仍然需要人的参与，且自然语言处理能力尤需提高。

或许聊天机器人的“进化”无需等待太久——Stephens曾亲眼目睹过由IBM Watson和Soul Machines公司联合开发的虚拟人物有多么逼真、人性化，这个虚拟人物和一个人用自然语言讨论了三分钟如何选择信用卡。据Stephens介绍，“最终人工智能根据提问给出了精确的推荐，它是我见过的最先进的造物。”

看了国外人工智能在营销领域的用例，下面回到我们身边的国内零售业。在这个领域，国内零售企业也做了很多探索，主要聚焦精准投放、改进服务、打造新奇体验等。

精准投放

对于有投放需求的企业而言，“想被谁看到？”可谓是首要问题。为了更有效地触达消费者，目前已有众多零售商、品牌商与第三方SAAS服务商合作，运用人工智能进行多维度数据采集与分析，在此基础上进行精准投放。

近日，以购物者数据营销为核心的米雅科技就做到了用数据说话，通过消费者画像、人群标签等能力，准确地回答了国内知名零食品牌，哪些人是值得捕捉的“资深吃货”，哪些人最可能愿意为了品牌打开钱包，瞄准目标客群，从而以最大效率实现了朋友圈广告的精准投放。这样做不仅让商家的投放更有价值，也能够确保消费者收到的是真正需要的信息，避免过度打扰。

为了充分认知到店人群，提升个性化营销能力，万达广场、苏宁广场、大悦城等连锁商家还引入了室内定位技术。尽管Kilcourse设想中的根据实时位置与购物篮数据即时投放尚未实现，但商家已经可以借助该技术精确收集到详尽的购物行为数据，包括顾客在每家店停留的时间、喜欢逛哪些店、消费了哪些商品等信息。对这些数据进行分析，有助于商家了解购物者偏好，从而筛选出他们真正感兴趣的信息，在此基础上进行投放。

服务机器人

服务机器人的应用不仅解放了人力，还有助于为顾客随时提供标准化、规范化的高效服务。在许多领域，机器人的工作效率比人类远胜一筹，例如苏宁的客服机器人每天可以达到250万消息量，支持物流派前电联、客服电话质检、物流语音播报、客服无货回访等多个业务场景。

同时，机器人服务也带来了新鲜感。卖场使用导购机器人进行接待、讲解、引路等工作，为购物场景添加新元素，对乐于尝试新事物的消费者群体更具吸引力。

智能停车场

针对以往常见的停车、找车难和排队等候缴费时间久等痛点，卖场引入了智能停车场，通过一系列贴心服务改善顾客的停车体验，从而吸引他们再次光临。

例如，阿里与银泰联合开发的数字化工具喵街APP支持实时查询商场空车位、在手机上自助完成缴费、通过视频查看停车位置、通过导航找车等，并且还实现了与商场会员系统的打通，对会员拉新与维护也有很大帮助，在一定程度上增强了顾客粘性。

虚拟现实

虚拟现实技术通过生成模拟环境，给顾客带来新奇的卖场体验。尽管这项技术目前尚未得到普及，但走在前沿的许多实体零售与电子商务企业均有所尝试。2018年，商务时装品牌Lily的首家天猫智慧门店开业，门店配备了识人展架、闪电换装、百搭魔镜等科技装置。广受欢迎的虚拟试衣功能为顾客省去了多次穿脱的麻烦。

数据显示，开业当日上午店内顾客试衣超6000次，达到以往试衣次数的三倍。为了让数字消费者也能看到试穿效果，淘宝、京东、苏宁等电商平台纷纷与平台商家合作，开发了在线虚拟试衣系统。国际快时尚品牌优衣库也推出了品牌自有的线上4D虚拟试衣间，该服务还兼具向线下门店引流的作用。

此前阿里Buy+还通过VR技术最大程度搭建出真实的异地购物场景，营造了360度全景且实景的沉浸式购物体验。近日，阿里进一步应用虚拟现实技术升级了天猫旗舰店，为品牌开放“二楼”空间。商家可以通过购物小程序运用AR、AI等能力，在线搭建真实的购物场景。顾客只需通过手机摄像头，就可以像在现实中的门店一样试穿心仪的服饰、试用化妆品，足不出户体验逛街的乐趣。

个性化推荐

对于数字消费者而言，“猜你喜欢”、“有好货”等个性化推荐列表屡见不鲜。如淘宝的“千人千面”精细化运营就可以根据用户的搜索、浏览及购买等行为，推荐与其兴趣点相匹配的商品，帮助消费者节省了筛选过滤信息的时间，让购物变得更轻松。从商家的角度，以往高曝光、低转化的痛点也找到了有力解决手段，投放变得更有价值。

对比中外零售业，对人工智能的应用范围都涉及了营销领域，但在应用方式上，海外零售企业更关注深层需求，人工智能的应用往往与核心业务关系密切。其中，亚马逊在人工智能应用方面遥遥领先。而国内零售企业的各种尝试较为丰富，但多处于探索人工智能应用的初级阶段，还需更下功夫深耕细作，让人工智能的应用更有价值。

（本文由米雅编译，部分内容和图片来源于网络，侵删）

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