ChatGPT引发的零售革命：哪些场景利用最早捷足先登？｜DF视察

ChatGPT账号购买平台发布时间：2023-08-30 浏览量：3

今年最热最受关注的无疑是ChatGPT，它让我们看到了可以将人的潜力和创造力通过AI技术延展至更宽更远的希望。但ChatGPT要想真正在各行各业利用起来挑战不小，人如何打破旧知识体系，融入新的世界，和通用大语言模型如何跟每一个行业深度结合。

可这其实不代表ChatGPT在行业内的利用探索会止步不前，相反各大行业的头部企业已投入巨额资金和人力加码生成式AI技术的利用。特别在零售行业，关于ChatGPT的落地利用有些已从想象变成现实，也正从当下短暂尝鲜变成更长时间的行业未来大变局！

为了帮助大家了解ChatGPT及其背后的生成式AI技术在零售行业的落地利用，和ChatGPT在零售行业未来的发展趋势，我们整理和综合了多方专家的意见。

一、生成式AI将引发零售业产生剧变

根据eMarketer的预测报导，生成式AI技术未来三年将在零售行业得到广泛利用。特别在个性化产品推荐、数据分析和洞察、产品设计和开发、客户服务等领域将会有强劲表现。

嗅觉灵敏的零售企业早在媒体追风口、抓热门之前，就已早早布局生成式AI技术在零售行业的利用。知名零售电商服务和支付平台Klarna在三月份曾宣布，正在与OpenAI合作，作为第一批与OpenAI合作利用其协议构建ChatGPT的集成插件的品牌之一，Klarna将通过向要求购物建议和灵感的用户提供精选商品建议和通过Klarna的搜索和比较工具链接租赁这些产品，提供高度个性化和直观的购物体验。

Klarna的联合开创人兼CEOSebastian Siemiatkowski表示:“我对与ChatGPT的插件非常兴奋，由于它通过我的‘北极星’准则检验，即我称之为‘妈妈测试’，我的妈妈会不会能理解并受益于它。确切可以，由于它易于使用并真正解决了许多问题——为每一个人创造巨大价值。Klarna处于独特的位置，可以利用最好技术和数据，帮助人们发现新产品，并解决购物旅程中每一个阶段的消费者问题。我们将继续创新，将这些服务带给我们的1.5亿消费者。”

以ChatGPT为代表的生成式AI技术/工具将对零售业产生的重大和深远影响是不言而喻的，很多零售场景都可以利用到ChatGPT。

零售企业使用ChatGPT可以进行零售数据分析和洞察，和根据客户的租赁行动、偏好等统计数据分析，制定更有针对性的营销策略，实现向客户提供个性化体验。ChatGPT还可以学习零售客服数据、产品数据、定单数据等，让用户在无需等待官方客服回复的情况下即时取得产品推荐、定单状态更新和其他信息，这将大大提升零售企业服务效力，并下降运营本钱。

二、零售企业纷纭大胆试水ChatGPT

愈来愈多的零售企业纷纭在产品或业务流程中使用ChatGPT的技术。以下是一些零售企业有关ChatGPT或生成式AI技术的落地利用和长时间计划：

1、Instacart

零售平台Instacart已流露，正在与OpenAI合作开发一个“Ask Instacart”的功能。虽然这个功能计划在今年晚些时候发布，但它将允许顾客在创建购物清单时询问有关预算、健康、营养和准备时间的问题。

据Instacart的一名发言人流露，Ask Instacart的概念是由内部团队倡议引发的，旨在探索与ChatGPT等新工具怎么提高平台满足顾客需求的能力。该团队试图了解此类工具在更好地服务顾客需求方面的潜力。

2、Carrefour

今年二月，法国杂货连锁店家乐福发布了其首个ChatGPT视频，其中AI回答了常常问到的问题。这个30秒的视频使用法语，为常见的客户查询提供答案，例如“怎样在家乐福吃到更好更低价的食品。”

据家乐福首席电子商务官Elodie Perthuisot流露，该公司的数据和创新团队正在积极探索ChatGPT和生成式人工智能技术的潜伏用例。

3、Coca-Cola

可口可乐公司早前也宣布将计划利用OpenAI的生成式人工智能技术来增强其营销策略和消费者体验，这使其成为首批公然声明要利用这一备受关注的技术的知名消费品公司之一。

可口可乐计划在数字营销等方面开始尝试使用人工智能（AI）工具，如ChatGPT。这家饮料公司表示，将与管理咨询公司贝恩公司合作，探索使用Codex、DALL.E和ChatGPT等AI工具。此前，贝恩公司已将OpenAI利用于其本身业务中，现在正在协助客户探索并将这一技术融入到他们的品牌中。

据可口可乐CEO James Quincey表示，该公司认为，这个正在快速发展的技术是提高营销策略的机会。另外，该公司还正在研究怎么提高其业务运营和能力的方法。

4、Shopify

Shopify将ChatGPT集成到其Shop利用程序中，类似于Ask Instacart，使客户可使用各种提示来辨认他们想要的产品。

5、京东ChatJD

2月10日，京东云也发布公告宣布，旗下言犀人工智能利用平台推生产业版ChatGPT：ChatJD，并公布ChatJD的落地利用线路图“125”计划。包括1个ChatJD智能人机对话平台；零售和金融2个关键领域；内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类5个利用场景。

6、钟薛高Sa'Saa

3月29日，在上海举行的年度新品发布会上，钟薛高推出了名为Sa’Saa的系列新品冰棍。Sa'Saa系列产品仅售价3.5元，有红豆冰、绿豆冰、牛奶冰和可可冰四种口味。

钟薛高开创人林盛介绍，该新品的设计开发使用了包括ChatGPT、文心一言在内的多款主流AI产品，是冰品行业首款从起名到口味，再到设计，基本都由AI参与乃至主导的产品。

三、ChatGPT在零售企业的利用场景

虽然ChatGPT这样的生成式AI工具其实不是像人类一样通过“思考”来生成答案的，它们只是根据可用数据集所定义的上下文，进行推理组合生成了最可能的“正确”响应。但零售企业仍然可以将ChatGPT们的“类似人类的提示延续能力”利用在业务和产品流程的优化提升中。

通过以上零售企业关于ChatGPT的试水，我们可能已能够猜到生成式AI技术将怎样在零售行业发挥作用。Publicis Sapient 基于他们的行业经验，也给出了自己的见解和建议。

1、提升客户服务体验

1.1、智能对话式产品搜索

虽然大多数购物者可使用搜索栏找到他们要寻觅的产品，但由生成式AI驱动的对话式搜索可以提升用户搜索效力和体验，进而提高零售商的转化率和平均客单价。

品牌可以在产品搜索栏中实行“ChatGPT类似”的A/B测试，以帮助客户更高效地找到特定产品，例如搜索一个配方中的所有配料或一个完全打扮中的所有衣服。

1.2、智能客服聊天机器人

由生成式AI驱动的智能客户服务聊天机器人可以通过提供复杂和引人入胜的回答来下降员工工作量，虽然许多聊天机器人目前唯一15或20个决策树，

"decision trees（决策树）"是指一种分类和预测数据的机器学习方法。它是一种树状结构，每一个内部节点表示一个属性（特点）进行切分，每一个叶子节点表示一个种别或一个数值。在决策树学习进程中，通过对训练数据进行多层次的二元切分，构造一个决策树，最后用这个决策树对测试数据进行分类或预测。

但先进的生成式AI技术开启了具有无穷对话路径的聊天机器人的潜力。同时还可以为用户提供个性化互动，改良自动聊天机器人的负面印象。

1.3、交叉销售（ Cross-selling）和升级销售（Upselling）

生成式AI可以根据在线商店历史数据和用户的搜索历史为其提供更加智能的购物建议。虽然零售企业目前可使用数据分析和用户标签来监控和增强消费者体验，但生成式AI能做到更轻松地为客户旅程中下一个租赁步骤提供个性化建议。

2、供应链优化

除帮助零售企业提升客户体验，生成式AI技术和工具还可以为零售供应链创造更无缝的体验升级，特别是加速零售企业次要决策流程。Publicis Sapient的CTO Rakesh Ravuri强调，生成式人工智能可以为现有零售技术提供一种额外的辅助决策的方式，以适应各种区别的场景和情境。

2.1、智能查询用户包裹

供应链中最大的问题始终是：“我的包裹在哪里？”目前，用户一定要手动联系或使用有限的跟踪信息来访问区别数据库中的包裹节点。具有对话能力的生成式AI可以更快速地回答这个问题，而不会出现毛病或混乱。例如，用户或工作人员可以明确地询问聊天机器人：“包裹什么时候到达我这里”或“包裹会不会可以更改线路”等等，生成式AI可以互动地解答这些简单的问题。

2.2、运输中的包装配置

供应链管理人员目前使用AI驱动的算法来优化包装配置，但是生成式AI可以为特殊的情境提供智能故障排除方法。例如，当地板上可能有液体泄漏，或在包装商品时，工作人员需要为处理、组装和运输物品的工人留出一些空间等，都可使用简单的语言向生成式AI询问解决方案。

2.3、生成物流信息单

生成式AI可以非常快速地找到物品运输进程中新的物流信息单设计方式。在物流信息单和张贴信息单的区域中加入新的元素通常需要基于很多变量的复杂决策进程，这容易出现毛病和效力低下的情况。大型语言模型可以生成新的物流信息打印解决方案，而不会违背任何要求，以帮助决策者找到最好的空间利用方式。

3、自动化生成内容

在后端电子商务交易中，生成式AI可以协助零售企业生成内容：

3.1、保证一致的产品描写

许多零售商已开始利用人工智能自动进行 A/B 测试产品描写，以找到最吸引人的变化。但是，最近人工智能在上下文理解方面的进展使得零售商可以自动地将商品描写统一标准化，适用于多种卖家。提供商常常会在销售平台/渠道上传一些非常不一致的产品描写。

内容撰写者可使用生成式AI，通过描写具体的唆使和束缚条件，以自动生成符合标准、语法正确、符合品牌调性专业的标准商品描写。这样就避免了手动编写商品描写的工作，同时也提高了产品信息的质量和准确性。

3.2、生成个性化产品图片

当用户浏览电子商务网站时，每张产品图片都需要摄影师、平面设计师、模特和创意人员进行拍摄。生成式AI将使零售商能够根据文本描写和历史图象数据为每一个客户生成个性化的产品图片。

举个例子，一家运动衣饰零售商可以利用生成式人工智能自动生成一张大学生穿运动衫的照片，以吸引一名19岁的顾客。如果顾客愿意提供更多个人数据，乃至自己提供提示，生成式人工智能则能够根据顾客的需求和个性化情况，在各种区别场合下展现商品的外观和效果。

3.3、自动填充交易流程

一样的利用场景也能够更广泛地利用于全部网页，让零售商能够更快地引导提供商和客户完成浏览（购物）环节。目前大多数电子商务网站的用户流程都是通用的和固定的，或是基于简单的输入特点，例如时区或用户来源等。

生成式AI能够帮助零售商针对每一个用户和提供商提供个性化的网页体验，通过自动填充产品、店铺或用户信息等方法，简化网页浏览和购物流程。这类方法可以减少网站浏览进程中的等待时间和繁琐程度，提高购物体验和销售收入。

Shannon Flanagan是零售行业战略咨询公司Talkdesk 的VP，她也对ChatGPT在零售业的利用给出了自己的观点：“完全改变零售用户数据搜集”和“增进零售企业跨渠道数据整合”。

4、完全改变零售用户数据搜集

根据Talkdesk的研究发现，只有43％的公司使用数据支持来实现用户个性化服务交互。这意味着大多数品牌没有从过去的毛病中吸取教训以改良客户体验，而是向客户提供通用或可能无关的信息。我们假定一个先前有问题咨询的客户现在回来又有了另外一个问题，而如果客服代表没有先前的交互记录，他们就会不断重复先前的内容。

AI能很好地改变这一现象，其可以提供深入的洞察，为购物者提供自助服务，使他们无需与人类客服代表交换便可找到答案。当需要现场客服服务时，AI可以评估对话的背景并推荐有效的解决方案。

Talkdesk的“未来客户虔诚度”报告数据显示，客户第一次联系时就可以解决问题是帮助企业建立客户虔诚度的最大驱动因素。另外，生成式AI“记得”之前的对话和具有交互能力可使AI聊天机器人生成自动FAQ，涵盖相关问题和客户的所有关注点。

5、增进零售企业跨渠道数据整合

零售企业通常跨多个渠道与客户进行互动，但根据Talkdesk的数据只有14％的零售商做到了跨平台集成联系中心。没法在各个渠道为客户提供统一的服务，对客户体验和企业运营效力的提升都带来了很大阻碍。有了ChatGPT这一点生成式AI工具，即可以辨认和解决平台之间的共同问题，为客户提供一个无缝且个性化的旅程。

Talkdesk的最新的报告发现，64％的消费者愿意与AI进行互动，固然条件是可以更快地解决问题。但AI智能客服一直以来的一大诟病是缺少共情能力，现在生成式AI则可以模仿一个“真实”的客服来为客户提供服务。

对一些零售商来讲，由于之前的经历，AI多是一个不太受欢迎的辞汇。但实际上，这项技术是创造成心义和高效客户互动的关键。采取一种统一的方法，捕获所有渠道的交互，并使用一个客户数据平台作为组织中的单一真实来源，进而从客户互动中取得的见解将与推动业务前进的战略结果建立起联系对零售企业的增长相当重要。

不管用户对话在何种场景和哪一个渠道进行，客服支持都需要基于客户往期对话或一些补充信息接续上去，让消费者知道零售企业将其关心他们具体的个人对待，而不是冷冰冰的数字。

四、零售企业部署前ChatGPT要斟酌的关键点

Radial 客户服务创新总监Robin Gomez认为，零售企业在部署ChatGPT前应当斟酌以下关键因素：

1、客户体验至上

对新工具的兴奋很容易让我们疏忽客户体验，和通过它们如何真正实现降本增效。即便我们一开始就假定先进的工具会提升服务客户的质量和效力，但每当我们部署新技术时，都很大可能会带来意外的负面客户体验风险。

特别是当技术是新的或存在故障时。企业可以通过在初期阶段向客户透明化服务流程和工具能力并约请他们提供反馈来抵消这类影响。另外在使用ChatGPT等技术帮助客户解决问题时，一定要确保客户可以选择与人工客服进行交互。如果没有这个选项，当机器出现故障或没法解决复杂的问题时，客户可能会感到懊丧和不满意，这可能会对客户的体验产生负面影响，从而致使客户流失。

因此，企业在使用技术时一定要平衡机器和人工服务，为客户提供多样化、灵活的服务方式，从而提高客户满意度和关注度，保护客户的虔诚度。

2、企业要有数据基础

虽然ChatGPT不需要数据科学家进行训练，但部署它需要零售企业具有稳健的数据基础。ChatGPT有一个广泛的知识库，但你仍需要提供数据，使其针对你的品牌和产品进行专门的训练。这意味着如果你的数据质量不好、不准确或已过时，ChatGPT的响应就会相应遭到影响。

因此ChatGPT需要增加实时数据处理、数据仓库、数据集成和数据质量改进的能力，这些都是你的品牌应当就已具有的，但一些品牌需要先投资改良其数据层基础，才能看到稳定准确的ChatGPT输出结果。

3、符合伦理和责任要求

人类一定要共同决定我们将怎样使用AI，并肯定它的保障措施。一些行业科技领导者要求暂停ChatGPT的开发，直到我们有办法解决它所引发的伦理问题。虽然你的品牌可能不涉足更大的领域(或许它也应当)，但是作为一个品牌，你也需要解决这些问题，并能够向客户说明和描写你的立场，然后才能让OpenAI的ChatGPT在你的客户体验上发挥作用。你需要与你的法律团队进行沟通，并做出符合规范的商业动作。

4、保持“人机协作”的平衡

AI并不是是为了取代人类而设计的，而是与人类合作，减轻我们繁琐、重复性的工作，以便人类可以专注于更高价值的贡献。但虽然如此，AI终究势必替换一些人类工作，就像工业革命一样。

但是，我们需要注意怎么解决员工对岗位安全的耽忧，并教育和指点他们如何与基于AI的工作人员进行合作和建立火伴关系建立。在我们跟ChatGPT等其他生成式AI交换的进程中，我们真正寻求的是模仿人与人之间的交互。机器需要适应人类，而不是相反。通过机器提供更好的CX意味着我们需要了解人类互动的真正价值，由于这些是我们正在试图复制的交互。

5、将ChatGPT放在正确位置

生成式AI有很多潜力，并且随着延续广泛的普及，它终究会成为我们平常生活的一部份。人类发明了它，就要为它创建一个成心义的空间，具有明确边界，正确用处和适当的限制。ChatGPT势必改变全部零售行业，但我们一定要确保它是在能够真正改良客户和员工生活的基础下进行的。

五、零售工作者怎么用ChatGPT提升工作效力

除将ChatGPT与零售企业的业务流和数据、工具深度耦合、嵌入，零售行业工作者也能够在各种工作场景随时随地利用ChatGPT来提升工作效力。由于ChatGPT是一个语音模型，需要靠对话互动来进行交互。

因此首先当我们希望利用提示语让ChatGPT生成可靠的内容或回应，就要为模型提供一个清晰完全的背景。

下面是输入提示语需要遵守的一些准则：

要具体：尽量多地提供关于你所问的问题和该提示的背景的细节。

简洁：保持你的提示语简短，切中要害，集中在最相关的信息上。

使用自然语言：使用正确的语法和句子结构，像向他人发问那样写提示语。

避免含糊不清：避免使用模糊的语言或不完全的句子，由于这可能有多种解释。

摒弃是和非的问题：由于这与精确性有关，这些语焉不详的问题可能不会像其他类型的询问那样产生全面的回应。

注意语气和风格：重视您的提示语的语气和风格，以确保ChatGPT产生的反应与您所期望的方式一致。