人工智能（AI）无疑是当下零售业最火热的技术趋势，它承诺为零售商提供个性化体验、优化运营效率并提升利润水平。然而，在一片“AI赋能”的呼声中，一个严峻的问题浮现：你用的是“真AI”还是披着AI外衣的“伪智能”？如何辨别？真正的AI在零售业，特别是关键的库存管理中，究竟如何大显身手？第七在线带你一探究竟，并分享成功的实战经验。

 

AI浪潮下的乱象：警惕“伪AI”泛滥

 

消费者需求升级推动零售技术革新，AI成为行业焦点。然而，科技公司过度滥用“AI”标签——无论技术是否真实有效，都将解决方案包装为“人工智能”。辨别真伪成为关键。

 

如何识别“伪AI”？关键看它是否是“孤岛”！

 

 

警惕“AI模块”陷阱： “AI模块”听起来高大上，但它往往意味着AI技术只是附加在现有系统上的一个独立功能块，就像一座与大陆隔绝的“孤岛”。它不与业务流程的核心数据流深度整合，也无法与其他关键数据集进行有效通信和分析。

伪AI的局限： 这种模块化AI或许能为单一环节带来些微改进，但它无法进行跨数据集的深度学习和真正强大的分析，其价值非常有限。

 

 

真AI的样貌：AI原生，深度融合

 

真正的力量，在于“AI原生”平台：

核心驱动，而非附加： AI不是事后添加的插件，而是从一开始就深度嵌入产品、服务或业务流程的DNA之中，成为决策和运行的核心引擎。

打破数据孤岛： 真正的AI平台能够无缝连接并分析来自多个业务环节、多个渠道的海量数据集（销售、库存、门店、电商、天气、趋势等）。

赋能业务，无需专家： 它能在最底层（如单店单品层面）生成可执行的洞察，让业务人员（而非仅数据科学家）能轻松做出更智能、数据驱动的决策。

 

 

零售AI主战场：库存管理的革命

 

库存管理是零售的生命线，也是AI最能释放价值的领域。伪AI在此捉襟见肘，而真AI能彻底优化整个链条：

 

精准品类规划：

 

由于品类准确性低，60% 的零售商品最终被搁置或缺货；人工智能比人工流程更精准，并且可以根据每个门店每种产品的销售倾向来优化分配。在制定品类计划时，人工智能系统能够分析过往销售情况并预测消费者需求，以确保门店库存尽可能地与客户需求保持一致——这使得零售专业人士能够做出明智的规划决策，在正确的时间将正确的产品存放在正确的地点。

 

智能分配与补货：

 

将合适的产品分配到合适的位置可以降低库存风险，最大限度地减少库存过剩和库存不足，确保客户有货。人工智能可以通过分析购买行为趋势来优化分配和补货流程，从而最大限度地提高库存效率，使库存与消费者需求保持一致。通过这些需求驱动因素，人工智能算法可以预测某些产品可能在何时何地售罄，从而使零售商能够主动补货——以合适的款式、颜色和尺码。这种精准的补货可以减少缺货，并确保顾客在到店或在线浏览时始终能够找到他们想要的商品。

 

攻克“尺码”难题：

 

专注于服装或鞋类的零售商深知，准确的尺码对顾客满意度和盈利能力至关重要。尺码不准确会导致退货、顾客不满和销售损失。人工智能通过分析顾客购买模式和退货数据，改进尺码分析，从而为不同客户群体确定最准确的尺码分布。当人工智能微调尺码策略时，零售商可以获得更高的利润率，因为他们可以避免积压冷门尺码，同时确保拥有足够的合适尺码来满足需求。

 

 

实战案例：真AI带来的真效益

 

案例1：Jimmy Jazz  – 告别手动，拥抱敏捷

 

 

痛点： 手动、脱节的规划流程导致数据孤岛、反应迟钝，难以满足客户需求，阻碍增长。

AI方案：采用第七在线AI驱动的OTB（采购预算）和智能报表。

成果：规划流程现代化，快速响应潮流趋势，提升利润率。能储备前沿商品，确保渠道有货，并构建了支持高效扩展的基础设施。

 

案例2：全球批发巨头 – 供应链协同增效

 

痛点： 品牌收购增多、供应链成本上升，需提升跨品牌运营效率和生产准确性。

AI方案： 利用第七在线可扩展的AI嵌入式平台。

成果： 为11个全球品牌提升供应链效率和生产准确性。比竞争对手提前一周下单，每件服装成本降低1美元。标准化商品规划流程，提高订单完成率，促进主动销售，降低管理成本。

 

真AI的精髓：润物细无声

当AI真正发挥作用时，用户甚至可能感觉不到它的存在。他们感受到的是：

• 决策准确性显著提升
• 运营效率质的飞跃
• 客户满意度持续增长

 

在零售业拥抱AI是大势所趋，但警惕“伪AI”陷阱。识别关键在于看它是否深度整合（AI原生），能否打破数据孤岛进行全局分析。尤其在库存管理这个核心战场，真正的AI能通过精准预测、智能分配和补货、优化尺码组合，显著提升销售率、利润率、客户满意度，并降低运营成本。选择AI原生平台第七在线，打破数据孤岛，才能释放库存管理中的真实价值——从预测、分配到尺码优化，实现利润与体验双赢。