零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动

白皮书2025年7月零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动用GenAI解锁零售营销自动化的未来，实现无缝全渠道客户体验。2 零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动内容© 2025 hexaware technologies limited. all rights reserved07 结论01 执行摘要02 零售营销转变 03 零售营销挑战• 文化脱节 • 影响者争议 • 运营故障04 零售营销团队的运营瓶颈 05 当前急需解决的问题 06 我们的 GenAI 驱动解决方案1. 市场数据基础 (MDF) 2. 观众匹配AI 3. 内容中心 4. 社交媒体指挥中心 • 战略业务影响 • 技术架构 • 成功案例3零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动© 2025 hexaware technologies limited. all rights reserved本文探讨了零售营销的演变需求，突出了在提供及时、个性化、一致的跨渠道客户体验方面的实际案例和运营压力，并介绍了我们的智能营销平台作为一项战略解决方案。为零售行业设计开发的该解决方案，使您的营销团队能够统一数据、精确地与客户互动，并更快、更有效地扩展跨渠道活动，从而带来可衡量的成果和长期品牌价值。01执行摘要零售商需要提供实时洞察、精确响应和持续优化互动策略的现代营销技术。那些在零售营销中利用人工智能、模块化设计和实时内容生成的平台，使零售商能够将洞察转化为及时、有针对性的行动。零售格局正在发生深刻变革。消费者期望品牌能提供智能、个性化的全渠道客户体验，这些体验在所有渠道和互动中都应无缝且一致。然而，许多零售商受制于传统的营销技术系统，这些系统难以满足日益增长的需求。旧工具难以适应快速变化的消费者行为、碎片化的渠道生态以及实时响应的需求。这通常会导致错失机遇、文化失误以及未能与客户建立有意义的联系，最终侵蚀忠诚度和市场份额。4零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动© 2025 hexaware technologies limited. all rights reserved示例场景1：示例场景2：零售营销正迅速响应不断变化的消费者期望和技术进步。早已是季节性活动和批量发送邮件足以吸引消费者的时代了。如今，成功取决于在多个触点上提供微观定位的实时体验。如今的消费者期望品牌在每一个触点上都能提供相关性、速度和延续性。曾经是理想的，如今已成为预期。为满足这一新标准，零售营销人员需要像他们的客户一样敏捷和智能的工具。Hexaware为零售打造的智能营销平台旨在大规模提供个性化、实时体验，赋能品牌在动态、以客户为先的世界中保持领先。英国一家领先时尚零售商注意到与可持续面料和环保系列相关的在线搜索量突然激增。几小时内，营销团队利用 生成式人工智能 （生成式人工智能）为不同地区生成具有本地化和可持续主题的内容，并在社交渠道、移动应用程序和电子邮件活动中部署它，展示了零售营销自动化的力量和人工智能驱动的个性化。一个北美便利店使用机器学习根据购买模式细分其客户群，并通过短信、应用通知和基于忠诚度的电子邮件优惠自动触发个性化促销。这是一个消费者行为分析的典型案例。这种更高的期望重塑了零售营销团队的操作方式。传统的活动管理工具已被人工智能驱动的引擎所取代。静态内容系统正被动态、智能的内容中心所替代。 市场运营 它们不再是孤立的单元；它们与数据科学、分析和客户体验平台深度融合。02零售营销转变035零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动操作分解© 2025 hexaware technologies limited. all rights reserved网红争议文化断层零售营销挑战一个支付处理故障导致许多客户 wegmans (2023):使用信用卡或数字钱包 被收费两次。 虽然最终进行了退款，但这次事件削弱了客户信心，并迫使市场和客服团队进入被动模式来处理沟通和恢复工作。这些例子突显了一个关键事实：即使现代且资金充足的零售商，如果没有智能互联的系统，也容易变得脆弱。不连贯的技术栈、无效的目标受众定位、缓慢的内容执行，以及错失数字媒体趋势中的信号，都可能迅速转化为收入损失和长期的品牌损害。即使是轻微的营销失误也可能迅速升级，引发社交媒体的强烈反弹，动摇客户信心，并使辛苦积累的品牌资产面临风险。无论是与不匹配的网红合作、执行不佳的促销活动，还是跨渠道体验不一致，其后果都是迅速的、高度可见的，并且往往难以控制。随着消费者期望的提高，做错事的风险成本也随之上升。该品牌吸引了 严厉批评 展示后 Peppermayo (2025):奢华网红度假村，而日常客户则抱怨订单延迟和履行问题。品牌公共形象与客户体验之间的脱节引起了监管机构的关注，并损害了消费者的信心。Zara遭到了批评，因为 活动 包含视觉 Zara (2023):被认为类似于冲突地区的场景。尽管这个创意旨在抽象且时尚，公众反应将其与敏感的全球事件联系起来，促使品牌撤下活动并发表正式道歉。这些挑战指向了潜在的结构性限制——分离的数據生态系统、僵化的流程以及落后于当今快速变化市场的传统活动方法。为了应对不断变化的消费者行为和日益增长的期望，品牌必须转向人工智能驱动的平台，这些平台能够实现实时决策、敏捷执行和大规模个性化互动。越来越多备受瞩目的营销失败案例清晰地表明：传统工具不再提供零售商所需的 tốc độ或智能。0412346© 2025 hexaware technologies limited. all rights reserved零售营销与运营自动化中的生成式人工智能：从数据到互动太过多，过快压力下的昂贵错误克服这些问题不仅需要人力—它更需要智能自动化， 实时可见性，并借助人工智能进行编排，以缩短周期时间、减少错误、恢复运营控制。为了保持竞争力，零售商必须预见并适应将塑造零售营销自动化未来的新兴趋势。创意、媒体和营销运营之间的碎片化协作导致产出不一致、交接失误以及临时的混乱。消费者越来越期待品牌 大规模人工智能驱动个性化为他们的独特偏好和情境提供高度个性化的体验。AI驱动的受众分析和内容生成使零售商能够创建动态的、以用户画像为核心的内容，这些内容能在所有触点上与单个客户产生共鸣。当今，零售营销团队面临着日益增长的内部压力，这些压力常常未被察觉，但却极大地影响了他们实施及时、可扩展且一致的营销活动的能力。随着客户期望的不断提高和全渠道计划的加速推进，团队被期望以无情的高强度速度完美地执行任务。然而，许多人受到传统工作流程、断开连接的系统和压倒性的运营需求的限制。除了延缓执行速度之外，这些挑战还削弱了效率，侵蚀了团队的信心，并使品牌更容易遭受代价高昂的错误。以下是破坏执行的一些关键挑战。手动输入、工具重叠以及后期编辑常常导致错误——错误的报价、时机不当的发布和不一致的信息。前线的疲惫零售营销团队中的运营瓶颈05时下所需分离的团队，不连贯的工作流程团队因活动激增、个性化和渠道特定交付要求而变得人手不足，所有这些都处于严苛的时间限制之下。跨渠道不间断地管理活动会让团队疲惫不堪，导致压力、倦怠和更高的