新零售背景下AI 赋能客户关系管理创新路径研究

　　华胜颖（上海沛香信息科技有限公司上海201114）

　　摘要：在新零售背景下，人工智能（AI）技术的快速发展为客户关系管理（CRM）带来前所未有的变革与创新。本文通过探讨AI赋能CRM在提升客户体验与满意度、提高运营效率与优化成本控制、促进销售增长与市场份额提升等方面的影响，以及分析新零售背景下CRM面临的挑战，包括数据处理与隐私保护、个性化服务与技术融合、人才短缺与团队建设等，提出AI赋能CRM的创新路径，以期为企业实现智能化转型与可持续发展提供理论支持与实践参考。

　　关键词：新零售；AI赋能；客户体验；销售增长；创新路径

　　中图分类号：F724.2 文献标识码：A

　　在新零售背景下，消费者的需求日益多样化，市场竞争愈发激烈。新零售作为线上线下（OMO）融合的新型零售模式，对企业提出了更高的要求。AI 技术的融入为CRM 系统的升级与革新提供了强大的技术支持，使企业能够更精准地把握消费者需求，从而为消费者提供个性化、高效的服务体验。

　　1　 AI 赋能CRM 对新零售的影响

　　1.1 线上线下融合的客户体验提升

　　在新零售领域的快速发展中，AI 技术正以其独特的优势，不仅在线上平台显著提升客户体验，还通过推动线上线下融合的创新模式，为顾客带来全方位、深层次的服务体验。AI 技术将线上线下的资源与优势进行整合，实现顾客购物旅程的无缝衔接与个性化定制。智能导购系统作为AI技术应用的典范，通过深度挖掘线下门店的实时库存信息与顾客在线上的浏览、购买历史，能够精准捕捉顾客的个性化需求与偏好，系统为顾客提供量身定制的购物建议，不仅能提升购物效率，还能大幅提升顾客的满意度与忠诚度。借助先进的AR 技术、VR 技术，顾客无需直接接触商品，即可享受虚拟试穿、试用的沉浸式体验，极大地丰富了购物体验，在享受科技魅力的同时，也更容易做出购买决策[1]。AI 技术在优化线下门店布局与库存管理方面发挥着至关重要的作用。通过对顾客流量、购买行为等数据的深入分析，AI能够智能规划门店的商品陈列与库存分配，确保顾客到店后能够迅速找到心仪的商品，缩短等待时间，提高购物体验的整体流畅度。精准的库存管理能够有效降低门店的运营成本，提升经营效率与顾客到店消费的满意度，促进购买转化率的显著提升。

　　1.2 AI 驱动的线上线下运营协同

　　在数字化转型过程中，AI 技术成为连接线上线下运营、推动企业全局优化的关键力量，特别是在CRM 领域的深入应用，AI 技术不仅能促进线上线下渠道的深度融合，还能促进实现运营策略的智能协同与优化，为企业带来显著的竞争优势。利用AI 的先进分析能力，企业能够精准预测线上线下的流量波动情况与销售趋势，进而根据预测结果合理安排库存布局与物流调配，有效避免因供需不匹配而导致的库存积压或断货风险。AI技术还能智能识别并平衡线上线下渠道之间的利益，通过策略性资源分配与促销策略，确保各渠道间的和谐共生，共同促进销售增长。AI 技术通过深度挖掘并分析顾客在多个触点留下的行为轨迹与消费记录，能够构建出更加立体、全面的客户画像，不仅包含顾客的基本信息，还深入揭示其消费习惯、偏好变化及潜在需求，为个性化营销与服务提供了坚实的数据支撑。企业可基于客户画像制定精准的营销策略，提供定制化的产品推荐与服务体验，提升顾客的满意度与忠诚度[2]。

　　1.3 线上线下整合后的销售增长

　　在AI 技术的深度渗透下，线上与线下相结合的商业模式（O2O）已不再是简单意义上的渠道叠加，而是企业实现销售增长与市场份额提升的强大引擎。AI 赋能CRM 系统，通过深度挖掘与分析顾客在线上线下全渠道中的购买行为、偏好变化及消费趋势，为企业带来前所未有的销售预测精度与营销策略定制化能力。AI 技术能够精准识别顾客的交叉销售与增值服务机会。通过综合分析顾客在不同渠道、不同时间点的购买记录与互动数据，AI 能够洞察顾客潜在的消费需求与升级意愿，策划跨渠道的促销活动与产品组合推荐。这不仅提高了顾客的整体购买价值，还通过满足顾客的多元化需求增强了顾客的忠诚度与黏性[3]。AI 技术在优化线上线下渠道资源配置方面发挥着至关重要的作用。通过对销售数据、顾客流量及市场动态的实时分析，AI 能够智能调整各渠道的库存分布、人员配置与促销策略，确保资源的高效利用与销售效率最大化。这不仅提升了企业的运营灵活性，还通过精准的市场定位与策略执行有效地扩大了企业的市场份额，增强了市场竞争力。

　　2　新零售背景下CRM 面临的挑战

　　2.1 数据处理与隐私保护挑战

　　在新零售背景下，CRM系统面临数据处理与存储难题。随着交易量的激增和顾客交互频率的提升，企业需要处理的数据量呈爆炸式增长。这不仅包括传统的交易信息，还涵盖顾客行为数据、社交媒体数据、物联网数据等多源异构数据。如何高效地存储、处理和分析这些海量数据，成为企业亟待解决的问题。数据量的快速增长，也对存储资源的合理分配和高效利用提出了更高要求。同时，客户隐私保护与数据安全风险是企业面临的另一大挑战。在收集、处理顾客数据的过程中，企业必须严格遵守相关法律法规，确保顾客隐私得到妥善保护。数据泄露、黑客攻击等安全风险时有发生，给企业的数据安全防护工作带来巨大压力[4]。

　　2.2 个性化服务与技术融合挑战

　　新零售强调以顾客为中心，提供个性化、差异化的服务。客户的多样化与个性化服务需求，给CRM 系统带来诸多挑战。顾客的需求不仅体现在产品本身，还涉及购物体验、售后服务等多个方面。如何准确捕捉顾客的需求变化，提供符合顾客期望的个性化服务，成为企业提升竞争力的关键。AI 技术与CRM 系统的有效融合与协同，是企业目前面临的一大难题。AI 技术虽然在CRM 中的应用前景广阔，但如何实现技术的有效集成和协同工作，充分发挥其潜力，需要企业进行深入探索和实践。例如，如何利用AI 算法对顾客数据进行深度挖掘，提取有价值的信息来指导个性化服务；如何构建智能化的服务流程，提高服务效率和顾客满意度等，都是企业亟须解决的问题[5]。

　　2.3 人才短缺与团队建设挑战

　　在新零售背景下，掌握AI 技术使用技能的CRM 专业人才缺乏，成为企业面临的又一挑战。AI 技术作为新兴领域，对人才的专业技能和综合素质要求较高。目前，市场上具备AI 技能和拥有CRM 工作经验的复合型人才相对较少，难以满足企业发展的需求。跨领域团队建设的难度与复杂性，是企业需要面对的问题。CRM 系统涉及多个领域的知识和技术，如市场营销、数据分析、信息技术等。如何打造一支高效协作的跨领域团队，实现不同专业背景人才的有机融合，共同推动CRM 系统的发展和创新，是企业需要深入探析的问题。

　　3 　AI 赋能CRM 的创新路径

　　3.1 数据处理与隐私保护创新路径

　　在新零售的发展过程中，人工智能技术的引入为客户关系管理系统的数据处理与隐私保护带来革命性的创新路径。在数据处理方面，企业积极采用先进的AI 数据处理技术，尤其是分布式计算和机器学习算法，能够有效提升数据处理效能。分布式计算技术通过构建分布式数据处理平台，实现数据的并行处理，能够提高数据处理的速度与效率，有效应对海量、多源、异构数据的处理挑战。机器学习算法的应用，为企业提供了从庞大数据集中挖掘有价值信息的强大工具，为企业精准制定营销策略和提供个性化服务奠定了坚实基础。

　　在数据安全与隐私保护领域，企业需构建一套全面且严密的安全防护体系。数据加密作为保障数据安全的核心手段，通过加密处理，能够确保数据在传输和存储过程中的安全性，有效防止数据泄露。访问控制机制通过严格限制数据访问权限，防止未经授权的访问行为，进一步筑牢了数据安全防线。同时，安全审计机制对数据的使用情况进行全面记录和监控，以便及时发现和应对潜在的安全风险。例如，AI 算法被用于监测和预警异常行为，通过智能分析技术及时发现潜在的安全威胁，采取相应的处理措施，有效降低安全风险。AI 技术还应用于数据脱敏和匿名化处理过程，通过技术手段保护顾客的隐私信息，确保在数据分析过程中不会泄露个人敏感信息。

　　3.2 个性化服务与技术融合创新路径

　　在新零售的浪潮中，个性化服务与技术的融合，成为推动CRM 系统发展的核心动力。企业应充分利用AI 算法，实现深度个性化推荐与服务的战略目标，从而在新零售市场中占据先机。

　　AI 算法，尤其是深度学习和协同过滤等技术，为企业个性化服务的实现提供了强大的支持。企业运用这类技术能够分析顾客的历史购买记录、浏览行为、偏好设置等多维度数据，通过复杂的计算模型精准预测顾客的未来需求。例如，通过深度挖掘顾客的购买历史和浏览记录，AI 算法能够推荐与顾客兴趣高度契合的商品，甚至预测其潜在需求，提供配套产品或服务。这不仅能提升顾客的满意度，还能有效促进交叉销售和增值服务的发展。

　　CRM 系统作为企业管理顾客关系的重要平台，必须与AI技术紧密结合，充分发挥其潜能，包括将AI算法嵌入CRM系统的各个功能模块，如销售预测、客户服务、市场营销等，使CRM 系统能够自动分析数据、识别顾客需求并优化服务流程。企业还需构建统一的数据平台，确保CRM 系统与AI 算法之间实现数据资源的共享，同时，实现数据的无缝流转和高效利用，为企业提供个性化服务奠定坚实的基础。

　　构建智能客户画像是提升服务精准度的重要手段。智能客户画像基于大数据和AI 技术构建，整合顾客的基本信息、消费习惯、社交行为等多方面数据，形成对顾客全面、立体的认知。通过深入分析智能客户画像，企业能够更加精准地把握顾客需求，提供个性化的产品推荐和服务方案。例如，金融机构通过智能客户画像分析，可根据客户的财务状况、投资偏好和风险承受能力，为其量身定制理财计划。这不仅能提高企业服务的针对性和有效性，还能提高客户的忠诚度和满意度。

　　3.3 团队建设创新路径

　　在新零售与人工智能技术深度融合的当下，企业加强AI技能与客户关系管理知识的培训与教育尤为关键。团队成员必须兼具传统的CRM 知识与新兴的AI 技能，包括数据分析、机器学习算法应用等。企业应采取多元化的培训方式，如内部专题培训、外部学术研讨会、在线专业课程等，为团队成员提供全面且深入的学习与实践平台。例如，通过定期举办AI 技术前沿研讨会，邀请业界权威专家分享最新技术进展与应用实例，团队成员能够紧跟技术发展的步伐；鼓励并支持团队成员参与学习在线AI 技能提升课程，为CRM 系统的智能化转型奠定坚实的人才基础。

　　AI技术与CRM系统的融合，涉及计算机科学、市场营销、客户服务等多个学科领域的知识与技能。企业应打破传统部门界限，通过组建跨部门项目团队、设立联合研发机构等方式，推动不同领域人才的深度交流与合作。这有助于团队成员相互学习、优势互补，共同探索AI 技术在CRM 系统中的创新应用路径。例如，市场营销部门与数据科学部门的紧密合作，可推动基于AI 的精准营销策略的开发与实施，提升企业市场营销成效。

　　随着AI 技术的发展与应用，企业应积极引入外部专家与人力资源，以提升团队的整体实力。例如，聘请行业资深顾问，为企业提供专业的技术咨询与定制化解决方案，帮助团队攻克技术难关；与高等院校、研究机构建立紧密的产、学、研合作关系，借助其深厚的学术底蕴与前沿的研究成果，提升企业的科研能力与创新能力。

　　4　结语

　　在新零售背景下，AI 赋能的CRM 系统展现出巨大的潜力和价值。AI 技术通过提升客户体验与满意度、提高运营效率、完善成本控制、促进销售增长以及提升市场份额，为CRM 系统带来了全面革新。企业通过加强数据处理与隐私保护机制建设、推动个性化服务与技术深度融合、加强人才培训与团队建设和引入外部专家与资源，不断提升团队整体实力。因此，企业能够在新零售时代保持竞争优势，实现可持续发展。

　　参考文献：

　　[1] 邹纯. 智慧新零售: 云和AI 加持实现水果好吃承诺[J].数字经济,2021(3):60-61.

　　[2] 崔嘉. 新零售时代下的数据智能营销战略: 零售行业如何利用AI 技术创造价值[J]. 清华管理评论,2019(4):20-23.

　　[3] 沈鹏熠, 万德敏, 康海燕. 零售场景下AI 服务质量对消费者幸福感的影响: 基于社会认知理论视角[J]. 上海商学院学报,2024(4):18-40.

　　[4] 蒋侃, 覃美连, 李姝蓉. 基于人工智能重塑零售价值及创新路径研究[J]. 价格理论与实践,2021(12):147-150.

　　[5] 蔡妍. 试析AI 数据分析技术对零售市场终端监测和反馈的作用[J]. 价值工程,2022(1):134-136.

　　作者简介：华胜颖（1982―），男，汉族，江苏吴县人，硕士，研究方向为营销。

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