由 Simon 零售AI革命已至？对话式工具Ellis将决策时间压缩至分钟级，非专业团队也能获取震撼洞察，企业如何应对数据民主化挑战？
经过多年人工智能实验，零售商正致力于将消费者洞察直接嵌入日常商业决策。美国预测性消费者反馈分析公司First Insight指出，零售AI的下一阶段应以对话为核心，而非数据看板。
在三个月测试后，First Insight正式向品牌与零售商开放其新型AI工具Ellis。该工具采用对话式界面，使商品、定价及规划团队能直接在平台中询问产品、定价及需求相关问题。公司宣称该系统可将决策时间压缩至分钟级。
关键突破
麦肯锡研究发现，尽管多数大型零售商已收集海量客户数据，但部分企业无法将洞察快速转化为产品开发决策。研究强调，缩短洞察与执行距离的AI工具比传统报告系统更可能创造可衡量的商业价值。
行业实践
First Insight已与Boden、Family Dollar及Under Armour等零售商合作，通过调查反馈与预测模型预判消费需求、价格敏感度及产品表现。此类洞察通常通过数据看板或报告呈现。
Ellis允许用户以对话形式查询洞察。例如，团队可询问六款或九款商品组合在特定市场表现更佳，或移除某些材质如何影响产品吸引力。该系统基于现有数据模型生成答案。
哈佛商业评论对数据驱动零售组织的分析指出，当洞察无法被快速调用时，其价值往往在系列评审或早期概念开发阶段流失。First Insight采用的基础技术已在零售业广泛应用：Under Armour运用消费者数据与预测模型优化商品组合与定价策略，称该技术有助于降低降价风险并提升全价销售比例；Boden则借助客户洞察平衡潮流单品与核心单品。
行业趋势
沃尔玛与塔吉特等零售商已投资分析与机器学习技术，以理解区域需求模式、优化定价及测试新概念。德勤零售AI研究报告显示，采用预测性消费者洞察的企业能提升预测准确率并降低库存风险，尤其在早期整合分析工具时效果显著。
Ellis由First Insight研发的预测性零售大语言模型驱动，该模型基于消费者反馈数据训练。公司表示，系统可回答关于最优定价、预测销售率、理想商品组合规模及细分市场偏好的问题。这与学术界研究相契合：《零售学刊》研究发现，数据驱动定价模型表现优于传统成本加成法，尤其在直接衡量消费者支付意愿时。
竞争新维度
贝恩公司研究指出，能比较自身与竞品商品的零售商更易实现价值与价格双重差异化。将此类比较整合至单一分析层的工具被视为理想解决方案。
First Insight强调，Ellis使非专业分析团队也能获取消费者洞察。公司认为自然语言查询让高管无需等待分析报告即可直接对接数据。高德纳报告显示，拓宽分析工具使用权限的组织更易实现工具采纳与投资回报，但需建立监管机制确保输出结果解释正确且数据可靠。
公司CEO格雷格·佩特罗表示，目标是将预测性洞察直接嵌入决策瞬间。发言人指出：“近20年来，First Insight始终基于真实消费者反馈帮助零售商预测定价、产品成功与商品组合决策。Ellis将这种智能直接引入系列评审、早期概念开发及董事会，帮助团队在保持信心的前提下加速决策。”
市场格局
EDITED、DynamicAction及RetailNext等供应商也提供商品与定价AI工具。新兴产品的差异化重点在于可用性与速度而非模型复杂度。弗雷斯特零售AI报告指出，对话式界面正被叠加至成熟分析平台，反映用户对更直观数据交互的需求。此类工具虽依赖数据质量与组织规范，但能促成更优决策。
First Insight在今年纽约全美零售联合会会议上预览了Ellis，AI驱动的商品与定价工具成为焦点。面对需求波动、通胀及消费者偏好变化，情景测试能力显得尤为关键。
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延伸思考
1. 当AI工具将商品决策时间从数周压缩至分钟级，零售企业的组织架构与决策流程需要进行怎样的重构？
2. 在“分析民主化”趋势下，如何建立有效的企业数据治理机制，防止非专业团队误读AI生成的商业洞察？
*(图片来源：palmasco根据CC BY-NC-ND 2.0协议授权的“2008 first insight”)*
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