过去几年间，零售营销已从追求广泛吸引力的策略，转向了高度个性化的精准营销。与此同时，消费者偏好的变化速度远超多数企业的应对能力，这使得零售营销者面临前所未有的压力。

2023年全球零售AI市场规模突破70亿美元，采用AI技术的零售企业在2023-2024年间年均利润增长达8%，显著超越竞争对手。

本文将深入探讨2025年零售战略制定的核心问题、融合AI的成功策略及实际案例，助您抢占先机。

一、2025 年及未来零售营销策略三大考量因素

1. 是否建立消费者偏好追踪系统？

麦肯锡《消费者脉搏》调查显示，美国消费者偏好呈现惊人的多样性变化——90%受访者表示会根据价格、便利性和速度切换品牌。

通过处理海量数据集的AI工具，可主动识别消费者行为变化。

2. 如何用AI解放营销人力？

如果零售营销策略不将AI和自动化纳入其中，会导致人力营销成本上升。低效的营销流程会导致员工倦怠与资源浪费。

在营销部门的实际工作中引入 AI，能够助力团队以更巧妙的方式开展工作，而非一味埋头苦干，从而使营销预算发挥出更大的效益。

3. 怎样优化营销成本监控？

当您拥有大量商品目录，且同时通过线上网店与线下实体店销售产品时，跟踪所有相关间接成本很快就会成为一项艰巨任务。

将AI自动化功能集成到现有技术体系中，通过跟踪关键绩效指标（KPI）并找出可削减成本之处，能帮您降低这些间接费用 。

二、2025 年成功的零售营销策略示例

1. 大规模执行符合品牌形象的内容

像撰写产品文案、策划营销活动内容这类繁琐的营销任务，在传统模式下推进迟缓，还会耗费大量人力资源。而借助 AI 驱动的工具，能够快速、大规模地生成既契合品牌形象，又风格一致的营销信息，大幅节省时间成本 。

以阿迪达斯为例，其运用 AI 工具为产品页面打造契合品牌形象的文案。阿迪达斯从 150 款鞋型入手，测试如何借助 AI 工具加速产品页面文案的撰写流程，结果发现这一工作所耗费的时间显著缩短 。

2. 针对移动端优化的购物体验

在实体店购物时引导消费者使用零售商的应用程序，正逐渐成为一种热门的零售营销策略。借助这种方式，品牌能够在消费者所处的实际场景中精准满足其需求。从查看优惠信息，到在 “准备购买” 环节兑换优惠券，消费者期望购物体验能围绕移动设备进行优化，进而提升实体店购物的整体感受。

以 Zara 为例，其借助移动应用程序提升实体店购物体验的做法广受顾客好评。是使用该应用程序在店内查找缺货商品，还是跟踪客户的忠诚度计划状态，将其融入零售营销策略有助于让购物者感到满意并保持参与度。

3.游戏化的客户留存策略

客户留存是零售品牌能做出的最有价值的投资之一，通过人工智能将其游戏化可以帮助零售商在竞争中脱颖而出。在吸引回头客方面，利用第一方数据能带来最佳的投资回报率。通过了解购物者的行为模式，可以将这些信息输入到一个由AI驱动的工具中，让它处理数据以发现重要的趋势和模式。

以亚马逊为例，他们利用人工智能驱动的洞察，根据具有相似偏好的客户的购买情况以及单个购物者的过往购买记录，推荐相关产品。

4. 广告投放智能优化

在零售营销策略中，自然增长固然是核心要素，但付费广告同样不可或缺，它能显著加快品牌在线上线下的曝光进程。然而，手动追踪广告支出效果往往极为繁琐。

利用AI辅助的数据处理技术，能够让品牌的零售营销预算得到更高效地分配。通过人工智能工具，营销人员能够深入洞察广告支出情况，进而将宝贵资源精准投放到投资回报率最高的广告项目中，实现资源利用的最大化 。

5. 优先使用视频而非静态图片

Instagram、TikTok 等应用程序上短视频潮流的兴起，向零售商释放出一个强烈信号：该领域值得投入时间与精力重点耕耘。当下，视频内容展现出强劲的发展势头，这也正是越来越多品牌在制定零售营销策略时，倾向于优先选用视频而非静态图片的原因。

若零售商难以做到为每场营销活动手动打造简短吸睛的内容，不妨借助AI的力量。从视频脚本创作、屏幕文字设计，到完成符合搜索引擎优化（SEO）要求的字幕添加，AI都能一展身手。

三、未来准备：AI驱动的零售新常态

我们已然见证，AI在提升运营效率、削减人工成本以及降低人为失误风险等方面成果斐然，并且可以预见，随着时间推进，AI的应用范畴还将持续拓展、不断深化。

基于此，为您呈上如下行动建议：

•  优先部署消费者行为分析AI系统

•  选择3-5个高耗能环节进行自动化改造

•  建立AI+人工的混合工作流程

在当下竞争激烈的市场环境中，零售营销向智能化转型已不再是可选项，而是关乎生存发展的必答题，唯有积极拥抱变革，方能抢占市场先机，在浪潮中稳健前行 。

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