波士顿咨询2025AI赋能零售业转型人工智能如何助力成本优化研究报告英文版16页_2mb

零售业转型：AI 如何铺平成本优化之路

这份报告探讨了在当前经济不确定性和高通胀的背景下，人工智能（AI）如何帮助零售企业优化成本结构，提升竞争力。

近年来，零售业面临成本上升（部分源于供应链和员工薪酬压力）、消费者转向廉价商品或折扣产品等多重挑战。因此，成本削减与利润率保护变得更加关键，并需服务于长期增长战略，例如数字化、自动化和可持续性投资。

核心杠杆建议

报告指出，实现可持续成本优化可借助以下三个主要杠杆：

1. 直接采购优化：商品费用通常占零售收入的60-75%，是最大的成本组成部分。AI可通过数据分析支持采购谈判，例如追踪原材料价格趋势、分析供应商利润率差异、利用自有品牌增强竞争力等，从而实现更有效的议价和成本节约。BCG Catalyst 工具等AI驱动的方案已在多家企业中取得了显著成效，如降低1-3个百分点的商品成本，加速成本节约机会的识别（快3-4倍）。

2. 流程效率提升：通过AI自动化营销、物流等关键流程，零售商不仅能减少人工成本，还能提升响应速度和灵活性。例如，利用生成式AI加速营销活动策划与创作，将周期从数周缩短至几天；优化内容本地化，使战略工作时间占比可达80%；标准化服务和供应商整合也能在设施管理等领域节省成本。这些措施提高了运营效率，释放了资源用于战略投资。

3. 间接采购成本节约（通常称为“非商品支出”，GNFR）：这部分成本虽非直接关联商品销售，但占比不低（10-15%），且有较大的优化空间。AI能提供全面的间接支出透明度，识别隐藏成本（shadow costs）并进行需求管理、竞争性招标等，从而实现高达两位数甚至更多的成本节省。优化策略包括精细化需求管理、战略供应商合作、系统化招投标、IT资源合理配置等。

AI的核心作用

• 数据驱动决策：AI可以处理海量数据，为谈判和流程优化提供事实依据。
• 自动化操作：在采购申请、发票验证、内容创作、营销活动管理等领域实现高度自动化，减少人为错误，节省时间成本。
• 增强谈判能力：AI不仅能生成谈判材料，还能模拟情景，提出有效的谈判策略，甚至优化沟通方式。
• 释放战略资源：通过优化常规运营成本，企业可以将精力和资金投入到数字化转型、个性化服务、零售媒体等增长领域。

结论

成本优化是零售企业生存和发展的基石，而AI将是实现这一目标的关键驱动力。零售企业应积极拥抱AI，将其作为战略工具来推动成本效率提升，并借此获得长期的竞争优势。这不仅意味着短期的成本削减，更在于通过AI驱动的全面转型来塑造更敏捷、更智能、更具盈利能力的未来零售模式。