1、 目目 录录 前言前言.1 一、零售电商营销服务概况一、零售电商营销服务概况.2(一)零售电商行业数据.2(二)消费模式的变化趋势.3(三)零售电商营销服务技术应用.5 二、零售电商营销服务难点解析二、零售电商营销服务难点解析.7(一)消费者侧:体验差.7(二)客服侧:效率低.7(三)管理侧:运营难.8 三、零售电商三、零售电商 AIAI 数智化营销服务解决方案数智化营销服务解决方案.9(一)消费者侧:提升体验.10(二)客服侧:提高效率.11(三)管理侧:精细化运营.12 四、标杆案例四、标杆案例.15(一)瑞幸咖啡(中国)有限公司.15(二)某知名特卖电商.16(三)重庆百货大楼股份有限公
2、司.18(四)北京物美商业集团股份有限公司.19(五)某知名护肤品牌.20(六)某知名商业连锁股份有限公司.22 五、零售电商数智化营销服务未来与展望五、零售电商数智化营销服务未来与展望.24 1 前言前言 当前,零售电商行业已经从过去的高增长时代进入存量博弈时代,产品与服务的差异化显得愈发重要。特别是随着体验经济的来临,消费者对于服务质量的要求日益提高。新的时代底色,给行业的营销服务带来严峻的挑战。对员工而言,为了满足用户不断增长的服务需求,日常需要处理大量简单重复的用户问题,承受用户的抱怨,甚至还要承担营销增长的工作压力。对企业而言,经济下行业绩承压,客户运营成本居高不下,不堪重负。市场存
3、量竞争愈演愈烈,企业客服中心、运营中心等部门职能也因此发生改变,亟需完成从成本中心向利润中心的转型。为了破局新时代,零售电商企业纷纷尝试 AI 营销服务创新应用。需求驱动下,云计算、大数据、AI 等技术应用不断成熟,在消费者体验、客服效率和管理运营等维度均有不错的落地成果,帮助企业更好地了解消费者需求,显著降低运营成本,进而提高业绩表现。本篇白皮书从零售电商行业营销服务领域的现状、痛点、趋势等维度展开分析,并选取了多个标杆企业应用样本,从对话式 AI 技术角度出发,围绕零售电商客户全生命周期提出一体化 AI 智能营销服务解决方案,旨在帮助零售电商企业降本增效,为行业的持续发展与数智化转型升级贡
4、献智慧。2 一、零售电商营销服务概况一、零售电商营销服务概况 (一)零售电商行业数据(一)零售电商行业数据 2011 年-2022 年,网上零售额同比增长率总体呈下降的趋势。而在 2022年,全国网上零售额达到 13.79 万亿元,占据了社会消费品零售总额的 31%。虽然网上零售额整体增幅相比往年有所下降,但在社会消费品零售总额中占比逐年攀升。由此可见,电商已成为零售企业需要重点布局的消费渠道之一。同时,行业发展面临流量见顶、增量难寻的困境,精细化运营的重要性逐渐提升。图 1-2011-2022 全国网上零售额及同比增长率 3 图 2-2018-2022 年网上消费额及社会消费品总额(二)消费
5、模式的变化趋势(二)消费模式的变化趋势 随着经济和消费业态的回暖,中国消费市场被注入新活力,随之而来的,新人群、新需求、新模式的出现为中国消费市场正带来了全新的机遇和挑战。相关研究显示,在消费者理念的相关问题调查中,当前看重性价比、按计划购物的消费者占比达到 80.4%。为了理性消费,消费者在消费前也通常货比三家,多方查阅优惠信息,判断种草内容的真实程度等。4 图 3-消费者理念自我评价 图 4-消费者理念自我评价 消费者理性回归,市场进入新阶段,企业发展也需要新打法,从粗放型扩张转向精细化运营,用好的产品、好的服务才能推动消费行为。想在存量时代持续增长,企业需要快速适应新型渠道及营销方式,为
6、人们提供真正满足其需要的产品和服务,建立信任。5 (三)零售电商营销服务技术应用(三)零售电商营销服务技术应用 在消费者主权时代,零售电商需要重新思考其商业模式,并应用数字技术升级其营销、服务、运营等等环节,深化数实融合,不断提升全产业链数字化水平。在这些数字技术中,大数据、ASR 及 NLP、大模型 LLM、AIGC 等已经成为了零售电商营销服务数智化的重要支撑。1.1.大数据大数据 足够的用户数据资产沉淀是零售企业的数智化升级的必备条件,从而才能对用户数据进行分析与处理,并将其应用在各个具象的营销场景中,实现更加优质的营销效果。通过对海量的消费数据进行分析,零售电商企业可以更好地了解消费者