专业报告，2025年零售业AI现状报告！

零售业正处于人工智能应用的十字路口：一方面，企业在销售、营销和客服等后端环节已大量使用AI；另一方面，涉及客户体验的前端场景中，AI仍未充分落地。Amperity对美国零售行业1000名从业者的调研结果揭示了这一转型过程中的真实困境与潜在机遇。

首先，从应用广度来看，近五成零售企业（45%）已实现AI日常使用，另有39%每周或每月应用，完全未使用的仅16%。最常见的应用集中在销售、营销和客服，占比分别为51.6%、48.5%和47%。但值得注意的是，AI培训远未跟上这一节奏，32%的企业尚未向员工提供任何正式培训，这意味着大量投资可能无法转化为实际生产力。

其次，资本投入持续加码。97%的受访企业计划在未来12个月维持或增加AI支出，仅3%考虑削减预算。但对于人力替代的担忧被显著淡化，仅20%的企业预期AI会带来裁员。这表明零售业将AI更多视为效率提升与客户经营的工具，而非简单的成本削减手段。不过，真正具备规模化部署信心的企业仅占11%，显示“AI准备度”与实际信心之间存在巨大落差。

数据基础成为分水岭。超六成企业（64%）认为其客户数据已结构化、可支持AI应用，但只有21%表示非常有信心理解并行动于客户行为。采用客户数据平台(CDP)的企业明显领先：他们每日或每周使用AI的比例为60%，是未使用CDP企业的两倍；在多个业务单元全面落地AI的比例也是后者的两倍以上（22%对10%）。更关键的是，62%的CDP用户已将AI应用到客户交互环节，而无CDP的企业仅为22%。

然而，客户触点上的AI仍显迟缓。虽然63%的企业认为AI有助于提升客户忠诚度，65%看好其提升客户终生价值，但目前真正使用AI进行客户交互的只有43%。更尖锐的短板体现在“身份识别”：只有23%的零售商在生产环境中利用AI进行客户身份解析或数据准备，而这恰恰是所有个性化营销和预测分析的前提。零售商更倾向优先投资预测分析（36.7%）、客户细分（33.7%）和智能客服（32.9%），而身份解析仅获优先级的20%。

阻碍同样清晰可见。46%的受访者认为AI工具过于昂贵是最大挑战，35%则指向技术人才短缺，另有34%抱怨系统集成不足。数据碎片化问题更是长期困扰：分散在电商、门店、社交媒体、客服系统等孤岛中的数据增加了IT成本（32.3%的企业受影响），带来了人为错误风险（29.4%）与决策延误（26.7%）。这种结构性短板正在直接拖慢零售业AI的价值释放。

展望未来，零售业的AI竞争将从“规模应用”转向“深度整合”。仅仅在内部环节提效已不足以形成差异化优势，未来12个月的赢家，是那些能打通客户身份，整合全渠道数据，并在体验层面大规模落地个性化的企业。零售商若无法解决数据碎片和身份解析问题，AI就难以真正成为提升客户忠诚和长生命周期价值的引擎，而只会停留在后台自动化的辅助角色。在激烈的竞争环境下，谁先完成数据与AI的深度融合，谁将率先占领未来零售赛道。

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