新零售背景下AI賦能客戶關系管理創新路徑研究

中圖分類號：F724.2 文獻標識碼：A

在新零售背景下，消費者的需求日益多樣化，市場競爭愈發激烈。新零售作為線上線下（OMO）融合的新型零售模式，對企業提出了更高的要求。AI技術的融入為CRM系統的升級與革新提供了強大的技術支持，使企業能夠更精準地把握消費者需求，從而為消費者提供個性化、高效的服務體驗。

1AI賦能CRM對新零售的影響

1.1線上線下融合的客戶體驗提升

在新零售領域的快速發展中，AI技術正以其獨特的優勢，不僅在線上平臺顯著提升客戶體驗，還通過推動線上線下融合的創新模式，為顧客帶來全方位、深層次的服務體驗。AI技術將線上線下的資源與優勢進行整合，實現顧客購物旅程的無縫銜接與個性化定制。智能導購系統作為AI技術應用的典范，通過深度挖掘線下門店的實時庫存信息與顧客在線上的瀏覽、購買歷史，能夠精準捕捉顧客的個性化需求與偏好，系統為顧客提供量身定制的購物建議，不僅能提升購物效率，還能大幅提升顧客的滿意度與忠誠度。借助先進的AR技術、VR技術，顧客無需直接接觸商品，即可享受虛擬試穿、試用的沉浸式體驗，極大地豐富了購物體驗，在享受科技魅力的同時，也更容易做出購買決策[1]。

AI技術在優化線下門店布局與庫存管理方面發揮著至關重要的作用。通過對顧客流量、購買行為等數據的深入分析，AI能夠智能規劃門店的商品陳列與庫存分配，確保顧客到店后能夠迅速找到心儀的商品，縮短等待時間，提高購物體驗的整體流暢度。精準的庫存管理能夠有效降低門店的運營成本，提升經營效率與顧客到店消費的滿意度，促進購買轉化率的顯著提升。

1.2AI驅動的線上線下運營協同

在數字化轉型過程中，AI技術成為連接線上線下運營、推動企業全局優化的關鍵力量，特別是在CRM領域的深入應用，AI技術不僅能促進線上線下渠道的深度融合，還能促進實現運營策略的智能協同與優化，為企業帶來顯著的競爭優勢。利用AI的先進分析能力，企業能夠精準預測線上線下的流量波動情況與銷售趨勢，進而根據預測結果合理安排庫存布局與物流調配，有效避免因供需不匹配而導致的庫存積壓或斷貨風險。AI技術還能智能識別并平衡線上線下渠道之間的利益，通過策略性資源分配與促銷策略，確保各渠道間的和諧共生，共同促進銷售增長。AI技術通過深度挖掘并分析顧客在多個觸點留下的行為軌跡與消費記錄，能夠構建出更加立體、全面的客戶畫像，不僅包含顧客的基本信息，還深入揭示其消費習慣、偏好變化及潛在需求，為個性化營銷與服務提供了堅實的數據支撐。企業可基于客戶畫像制定精準的營銷策略，提供定制化的產品推薦與服務體驗，提升顧客的滿意度與忠誠度[2]。

1.3線上線下整合后的銷售增長

在AI技術的深度滲透下，線上與線下相結合的商業模式(O2O）已不再是簡單意義上的渠道疊加，而是企業實現銷售增長與市場份額提升的強大引擎。AI賦能CRM系統，通過深度挖掘與分析顧客在線上線下全渠道中的購買行為、偏好變化及消費趨勢，為企業帶來前所未有的銷售預測精度與營銷策略定制化能力。AI技術能夠精準識別顧客的交叉銷售與增值服務機會。通過綜合分析顧客在不同渠道、不同時間點的購買記錄與互動數據，AI能夠洞察顧客潛在的消費需求與升級意愿，策劃跨渠道的促銷活動與產品組合推薦。這不僅提高了顧客的整體購買價值，還通過滿足顧客的多元化需求增強了顧客的忠誠度與黏性[3]。AI技術在優化線上線下渠道資源配置方面發揮著至關重要的作用。通過對銷售數據、顧客流量及市場動態的實時分析，AI能夠智能調整各渠道的庫存分布、人員配置與促銷策略，確保資源的高效利用與銷售效率最大化。這不僅提升了企業的運營靈活性，還通過精準的市場定位與策略執行有效地擴大了企業的市場份額，增強了市場競爭力。

2新零售背景下CRM面臨的挑戰

2.1數據處理與隱私保護挑戰

在新零售背景下，CRM系統面臨數據處理與存儲難題。隨著交易量的激增和顧客交互頻率的提升，企業需要處理的數據量呈爆炸式增長。這不僅包括傳統的交易信息，還涵蓋顧客行為數據、社交媒體數據、物聯網數據等多源異構數據。如何高效地存儲、處理和分析這些海量數據，成為企業亟待解決的問題。數據量的快速增長，也對存儲資源的合理分配和高效利用提出了更高要求。同時，客戶隱私保護與數據安全風險是企業面臨的另一大挑戰。在收集、處理顧客數據的過程中，企業必須嚴格遵守相關法律法規，確保顧客隱私得到妥善保護。數據泄露、黑客攻擊等安全風險時有發生，給企業的數據安全防護工作帶來巨大壓力[4]。

2.2個性化服務與技術融合挑戰

新零售強調以顧客為中心，提供個性化、差異化的服務?？蛻舻亩鄻踊c個性化服務需求，給CRM系統帶來諸多挑戰。顧客的需求不僅體現在產品本身，還涉及購物體驗、售后服務等多個方面。如何準確捕捉顧客的需求變化，提供符合顧客期望的個性化服務，成為企業提升競爭力的關鍵。AI技術與CRM系統的有效融合與協同，是企業目前面臨的一大難題。AI技術雖然在CRM中的應用前景廣闊，但如何實現技術的有效集成和協同工作，充分發揮其潛力，需要企業進行深入探索和實踐。例如，如何利用AI算法對顧客數據進行深度挖掘，提取有價值的信息來指導個性化服務；如何構建智能化的服務流程，提高服務效率和顧客滿意度等，都是企業亟須解決的問題[5]。

2.3人才短缺與團隊建設挑戰

在新零售背景下，掌握AI技術使用技能的CRM專業人才缺乏，成為企業面臨的又一挑戰。AI技術作為新興領域，對人才的專業技能和綜合素質要求較高。目前，市場上具備AI技能和擁有CRM工作經驗的復合型人才相對較少，難以滿足企業發展的需求?？珙I域團隊建設的難度與復雜性，是企業需要面對的問題。CRM系統涉及多個領域的知識和技術，如市場營銷、數據分析、信息技術等。如何打造一支高效協作的跨領域團隊，實現不同專業背景人才的有機融合，共同推動CRM系統的發展和創新，是企業需要深入探析的問題。

3AI賦能CRM的創新路徑

3.1數據處理與隱私保護創新路徑

在新零售的發展過程中，人工智能技術的引入為客戶關系管理系統的數據處理與隱私保護帶來革命性的創新路徑。在數據處理方面，企業積極采用先進的AI數據處理技術，尤其是分布式計算和機器學習算法，能夠有效提升數據處理效能。分布式計算技術通過構建分布式數據處理平臺，實現數據的并行處理，能夠提高數據處理的速度與效率，有效應對海量、多源、異構數據的處理挑戰。機器學習算法的應用，為企業提供了從龐大數據集中挖掘有價值信息的強大工具，為企業精準制定營銷策略和提供個性化服務奠定了堅實基礎。

在數據安全與隱私保護領域，企業需構建一套全面且嚴密的安全防護體系。數據加密作為保障數據安全的核心手段，通過加密處理，能夠確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，有效防止數據泄露。訪問控制機制通過嚴格限制數據訪問權限，防止未經授權的訪問行為，進一步筑牢了數據安全防線。同時，安全審計機制對數據的使用情況進行全面記錄和監控，以便及時發現和應對潛在的安全風險。例如，AI算法被用于監測和預警異常行為，通過智能分析技術及時發現潛在的安全威脅，采取相應的處理措施，有效降低安全風險。AI技術還應用于數據脫敏和匿名化處理過程，通過技術手段保護顧客的隱私信息，確保在數據分析過程中不會泄露個人敏感信息。

3.2個性化服務與技術融合創新路徑

在新零售的浪潮中，個性化服務與技術的融合，成為推動CRM系統發展的核心動力。企業應充分利用AI算法，實現深度個性化推薦與服務的戰略目標，從而在新零售市場中占據先機。

AI算法，尤其是深度學習和協同過濾等技術，為企業個性化服務的實現提供了強大的支持。企業運用這類技術能夠分析顧客的歷史購買記錄、瀏覽行為、偏好設置等多維度數據，通過復雜的計算模型精準預測顧客的未來需求。例如，通過深度挖掘顧客的購買歷史和瀏覽記錄，AI算法能夠推薦與顧客興趣高度契合的商品，甚至預測其潛在需求，提供配套產品或服務。這不僅能提升顧客的滿意度，還能有效促進交叉銷售和增值服務的發展。

CRM系統作為企業管理顧客關系的重要平臺，必須與AI技術緊密結合，充分發揮其潛能，包括將AI算法嵌入CRM系統的各個功能模塊，如銷售預測、客戶服務、市場營銷等，使CRM系統能夠自動分析數據、識別顧客需求并優化服務流程。企業還需構建統一的數據平臺，確保CRM系統與AI算法之間實現數據資源的共享，同時，實現數據的無縫流轉和高效利用，為企業提供個性化服務奠定堅實的基礎。

構建智能客戶畫像是提升服務精準度的重要手段。智能客戶畫像基于大數據和AI技術構建，整合顧客的基本信息、消費習慣、社交行為等多方面數據，形成對顧客全面、立體的認知。通過深入分析智能客戶畫像，企業能夠更加精準地把握顧客需求，提供個性化的產品推薦和服務方案。例如，金融機構通過智能客戶畫像分析，可根據客戶的財務狀況、投資偏好和風險承受能力，為其量身定制理財計劃。這不僅能提高企業服務的針對性和有效性，還能提高客戶的忠誠度和滿意度。

3.3 團隊建設創新路徑

在新零售與人工智能技術深度融合的當下，企業加強AI技能與客戶關系管理知識的培訓與教育尤為關鍵。團隊成員必須兼具傳統的CRM知識與新興的AI技能，包括數據分析、機器學習算法應用等。企業應采取多元化的培訓方式，如內部專題培訓、外部學術研討會、在線專業課程等，為團隊成員提供全面且深入的學習與實踐平臺。例如，通過定期舉辦AI技術前沿研討會，邀請業界權威專家分享最新技術進展與應用實例，團隊成員能夠緊跟技術發展的步伐；鼓勵并支持團隊成員參與學習在線AI技能提升課程，為CRM系統的智能化轉型奠定堅實的人才基礎。

AI技術與CRM系統的融合，涉及計算機科學、市場營銷、客戶服務等多個學科領域的知識與技能。企業應打破傳統部門界限，通過組建跨部門項目團隊、設立聯合研發機構等方式，推動不同領域人才的深度交流與合作。這有助于團隊成員相互學習、優勢互補，共同探索AI技術在CRM系統中的創新應用路徑。例如，市場營銷部門與數據科學部門的緊密合作，可推動基于AI的精準營銷策略的開發與實施，提升企業市場營銷成效。

隨著AI技術的發展與應用，企業應積極引入外部專家與人力資源，以提升團隊的整體實力。例如，聘請行業資深顧問，為企業提供專業的技術咨詢與定制化解決方案，幫助團隊攻克技術難關；與高等院校、研究機構建立緊密的產、學、研合作關系，借助其深厚的學術底蘊與前沿的研究成果，提升企業的科研能力與創新能力。

4結語

在新零售背景下，AI賦能的CRM系統展現出巨大的潛力和價值。AI技術通過提升客戶體驗與滿意度、提高運營效率、完善成本控制、促進銷售增長以及提升市場份額，為CRM系統帶來了全面革新。企業通過加強數據處理與隱私保護機制建設、推動個性化服務與技術深度融合、加強人才培訓與團隊建設和引入外部專家與資源，不斷提升團隊整體實力。因此，企業能夠在新零售時代保持競爭優勢，實現可持續發展。

參考文獻：

[1]鄒純.智慧新零售：云和AI加持實現水果好吃承諾[J]數字經濟，2021(3):60-61.

[2]崔嘉.新零售時代下的數據智能營銷戰略：零售行業如何利用AI技術創造價值[J].清華管理評論，2019(4)：20-23

[3]沈鵬熠，萬德敏，康海燕.零售場景下AI服務質量對消費者幸福感的影響：基于社會認知理論視角[J].商學院學報，2024(4):18-40.

[4]蔣侃，覃美連，李姝蓉.基于人工智能重塑零售價值及創新路徑研究[J].價格理論與實踐，2021(12):147-150.

[5]蔡妍.試析AI數據分析技術對零售市場終端監測和反饋的作用[J].價值工程，2022(1):134-136.

作者簡介：華勝穎（1982一），男，漢族，江蘇吳縣人，碩士，研究方向為營銷。