零售行业正站在人工智能应用的关键十字路口。一方面，AI技术已在销售、营销、客户服务等企业运营后端环节得到广泛且深入的应用；另一方面，在直接触及客户体验的前端场景中，AI的巨大潜力尚未被充分释放。Amperity针对美国零售行业1000名从业者进行了一项深度调研，其结果清晰揭示了这场数字化转型进程中，零售商所面临的真实困境与蕴藏的巨大机遇。
首先，从AI技术的应用广度来看，零售行业的采纳率已相当可观。近半数（45%）的零售企业已将AI融入日常运营，另有39%的企业选择每周或每月应用，而完全未使用AI的比例仅为16%。AI最常见的应用领域集中在销售（占比51.6%）、营销（48.5%）和客户服务（47%）。然而，一个不容忽视的问题是，AI技术培训的步伐明显滞后于其应用速度。高达32%的企业至今尚未向员工提供任何正式的AI培训，这无疑意味着即使投入了大量资金，这些投资也可能因为缺乏专业的人力支持而难以转化为切实的生产力与竞争优势。
其次，零售业对AI的资本投入正持续加码。数据显示，高达97%的受访企业计划在未来12个月内维持或进一步增加其AI支出，仅有微乎其微的3%考虑削减预算。与此同时，业界对AI可能导致大规模裁员的担忧已显著淡化，只有20%的企业预计AI的引入会导致员工数量减少。这清晰地表明，零售行业正将人工智能视为提升运营效率、优化客户体验和深化客户经营的关键工具，而非仅仅是削减人力成本的简单手段。然而，一个值得深思的现象是，尽管投入巨大，真正对AI规模化部署充满信心的企业仅占11%，这暴露出在“AI准备度”与实际落地信心之间，存在着一道不小的鸿沟。
强大的数据基础正日益成为零售企业在AI时代的分水岭。尽管超过六成（64%）的企业声称其客户数据已经结构化，足以支持AI应用，但仅有21%的企业表示他们非常有信心能够深刻理解并基于客户行为采取有效行动。在此背景下，采用客户数据平台（CDP）的企业展现出明显的领先优势：他们每日或每周使用AI的比例高达60%，是那些未使用CDP企业的两倍之多；同时，在多个业务单元全面落地AI的比例也远超后者（22%对比10%）。更具决定性意义的是，62%的CDP用户已成功将AI应用于客户交互环节，而没有CDP支持的企业，这一比例仅为22%。这凸显了CDP在激活客户数据、推动AI深度应用方面的核心价值。
然而，在直接面向客户的触点上，AI的应用步伐依然显得有些迟缓。尽管高达63%的企业坚信AI能够有效提升客户忠诚度，65%的企业看好其在提升客户终生价值方面的潜力，但目前真正将AI用于客户交互的比例仅为43%。更值得警惕的尖锐短板体现在“客户身份识别”环节：只有23%的零售商在实际生产环境中利用AI进行客户身份解析或数据准备。这恰恰是所有个性化营销、精准推荐和高级预测分析不可或缺的基础。令人费解的是，零售商目前更倾向于优先投资预测分析（36.7%）、客户细分（33.7%）和智能客服（32.9%），而对于作为基石的客户身份解析，其优先投资顺位仅为20%。这种投入上的错位，无疑阻碍了前端AI价值的充分释放。
当然，零售业在AI应用之路上所面临的阻碍同样清晰可见。有46%的受访者认为AI工具的成本过于高昂是当前最大的挑战；35%的企业则明确指出技术人才的短缺是一个关键瓶颈；另有34%的受访者抱怨现有系统集成度不足，导致AI部署困难。而长期以来困扰零售商的数据碎片化问题，更是加剧了这一局面：客户数据分散在电商平台、实体门店、社交媒体、客服系统等多个数据孤岛中，这不仅直接增加了IT运营成本（影响了32.3%的企业），还带来了显著的人为错误风险（29.4%）以及决策流程的延误（26.7%）。正是这些结构性的短板，正在直接拖慢零售行业AI价值的全面释放。
展望未来，零售行业的AI竞争焦点将从单纯的“规模化应用”进一步转向“深度整合”。仅仅在内部运营环节实现效率提升，已不足以构筑持久的差异化竞争优势。在未来12个月内，真正的赢家将是那些能够成功打通客户身份、整合全渠道数据，并在客户体验层面大规模落地个性化服务的企业。如果零售商无法有效解决数据碎片化和客户身份解析的根本性问题，那么人工智能就难以真正成为提升客户忠诚度、延长客户生命周期价值的强大引擎，而只会局限于后台自动化、辅助性任务的角色。在日益激烈的市场竞争环境中，谁能率先完成数据与AI的深度融合，谁就将抢先占据未来零售赛道的制高点。
