在零售行业正经历前所未有的快速变革之际，如何将消费者洞察转化为可落地的业务决策，成为了品牌和零售商们共同面临的核心挑战。First Insight首席增长与战略官Viki Zabala凭借22年在SaaS、AI及科技领域的深耕经验，为我们揭示了AI驱动的决策智能如何重塑零售行业的未来。
### 从跨行业经验中提炼的决策智慧
Viki Zabala的职业生涯始终围绕着一个核心命题：如何规模化地影响和改变行为。早期在移动应用和广告技术领域的经历让她深刻体会到，数据的价值不在于其本身，而在于能否改变后续行动。无论是即时反馈的线上环境，还是需要结合场景、时机和体验的物联网与实体平台，她都得出了一个共通的结论：只有在决策当下能够被落地执行的洞察，才具备真正的价值。
这种认知最终引领她加入First Insight。在她看来，零售是最受行为驱动的行业之一，但长期以来却依赖滞后指标和直觉做决策。她的工作核心就是填补这一鸿沟，将消费者声音提前、持续地融入决策流程，从而主动创造更好的业务结果，而非被动应对失败。
### 以全局视角重构AI的设计与部署
作为首席增长与战略官，Viki Zabala同时监管产品、AI路线图、上市策略和客户成功等多个核心板块。这种全局视角让她对AI在零售组织中的应用有了独特的理解：AI不应被视为单一工具，而应成为一种运营模式。
产品团队能展示技术的可能性，上市团队能判断市场的接受度，客户成功团队则深知真实业务环境中的约束条件。当这些视角融合在一起，AI的设计将围绕实际决策流程展开，而非孤立地追求技术炫酷。在零售行业，AI需要成为一个决策与行动的系统，将消费者信号与定价、选品、营销和规划等环节连接起来，打破团队间的壁垒，加速决策进程。
### 传统零售决策模型的失效与新解法
长期以来，零售商依赖季节性规划周期和历史数据做决策，但在当前的市场环境下，这些模型正逐渐失效。Viki Zabala指出，传统模型的核心问题在于它们是为优化现有业务而构建，而非创造新的可能性。
如今的消费者需求受价格敏感度、文化事件、社交影响、经济压力和渠道动态等多种因素驱动，实时变化的特征愈发明显。历史数据只能解释过去，却无法可靠预测消费者的下一步反应，尤其是当环境和情绪随时可能发生变化时。同时，许多零售商使用过时的客户关系管理系统，对目标客户的认知早已脱离实际，导致他们在为已经流失的客户优化运营。
在创新方面，销售历史无法验证尚未存在的产品，也无法识别即将失去的客户群体。这使得许多零售商陷入对过去的重复迭代，而非大胆投入未来。Viki Zabala认为，解决这一问题的关键在于提前引入消费者声音，将其贯穿于概念创建、定价策略和市场定位等环节，让创新成为可复制的系统，而非一场赌博。
### 从技术能力到实际应用：AI的落地密码
First Insight推出的AI助手Ellis允许用户通过自然语言查询定价、选品和需求等问题，这一设计凸显了界面设计和易用性在推动AI实际应用中的重要性。Viki Zabala强调，界面是区分“AI存在”和“AI被使用”的关键。
零售决策贯穿从概念研究、设计、选品到定价优化、库存管理和营销执行的全流程，过去的问题在于答案被困在仪表盘、报告和专业团队中，等到获取时，决策时机早已错过。Ellis通过自然语言交互消除了洞察与行动之间的障碍，让各团队能够实时获取清晰的预测性答案，提升决策速度。同时，这种易用性也促进了AI在组织内的广泛 adoption，当相同的消费者信号能够被不同职能部门即时获取时，内部分歧和错位将大幅减少。
### AI在零售中的真实价值与 hype 边界
在与零售商的合作中，Viki Zabala观察到AI在决策频繁、成本高昂且时间敏感的领域能带来最快速、可衡量的影响，包括定价、选品、需求验证和库存风险管理。当AI帮助团队避免过度采购、自信地维持价格或提前淘汰滞销产品时，财务影响立竿见影。
然而，她也提醒道，AI在零售领域的 hype 主要集中在“完全自主零售”或“用AI替代真实消费者理解”的概念上。消费者重视真实性、透明度和被倾听的感觉，脱离消费者的AI不仅无法创造效率，反而会带来风险。真正有效的模式是将人类判断与预测性洞察相结合，而非为了自动化而自动化。
### 负责任的AI：零售行业的实践路径
在讨论负责任的AI时，Viki Zabala提出了一个核心原则：用AI深化与消费者的关系，而非利用他们。这意味着AI不应被用于过度追踪个人、监控或单纯收集数据，而应将消费者声音规模化地融入每一个决策，让产品、定价、信息和体验真正反映消费者的价值取向。
具体实践中，负责任的AI包括：基于真实的消费者定量和定性输入做决策；为定价、促销和细分等高影响决策建立透明度和防护机制；确保在不同群体和市场中的公平性，避免AI无意中偏袒某些群体；在判断、问责和创意等方面保留人类的参与，弥补AI的不足。这种方式不仅能强化消费者关系，还能帮助品牌建立信任，实现与市场的协同行动。
### 重构内部叙事：让AI成为决策伙伴
在推动AI在零售组织内的 adoption 时，内部叙事的重构至关重要。Viki Zabala建议零售商停止将AI描述为“更智能的分析工具”，而是将其定位为“规模化的以客户为中心”。
零售行业的内部摩擦不仅来自部门壁垒，更来自不同部门基于各自的“真相”做高风险决策：营销部门关注参与度，商品部门依赖销售历史，定价部门受限于利润压力，规划部门则面临库存约束。AI成为决策伙伴的关键在于，它能创造一种跨职能的共同语言——将消费者声音转化为预测性指导，贯穿从概念到转化的全流程。
同时，必须坦诚地界定人类的角色：AI不负责创造突破性的创意，而是学习模式；人类则提供创造力、品味、品牌意图和文化直觉。AI通过缩短反馈循环和提前测试决策，让人类的创意更加精准。
### 人类判断的进化：在AI时代的新定位
随着AI在规划和季中决策中的应用日益深入，人类判断的角色不仅不会消失，反而会变得更加重要。Viki Zabala指出，季中是零售利润的决胜时刻，而降价是零售行业最大的成本之一。传统的降价决策往往陷入两难：过早降价会损害利润，过晚则错过销售窗口。
通过预测性AI与人类判断的结合，团队可以模拟弹性需求曲线，基于销售进度、消费者认知和市场信号，更智能地调整价格策略。除了定价，AI还能结合文化事件、 influencer 影响、趋势加速和客户画像变化等因素，为季中促销和营销提供指导，而人类则负责注入品牌意图、风险判断和AI无法生成的创意选择。未来的零售决策模式不是自动化，而是更快、更以消费者为中心的决策——AI规模化地聆听消费者声音，人类则赋予这些声音以意义。
### 生成式与代理AI：未来2-3年的零售变革
展望未来2-3年，Viki Zabala认为生成式和代理AI将从三个层面重构零售工作流程：首先，生成式AI将让洞察在不同角色和层级间更易获取，实现即时的总结、比较、解释和问答；其次，代理AI将承担更多重复性工作，如准备场景、生成高管简报、监控信号、预警风险和协调后续行动；最重要的是，这些技术将帮助零售商真正打通消费者与企业之间的循环，让团队更快行动，减少内部摩擦，在趋势达到峰值、降价 cascade 发生和机会错失之前做出更好的决策。
在她看来，未来的赢家不会是拥有最多AI实验的零售商，而是那些建立了可重复运营节奏的企业——将消费者真相、预测智能和人类创造力从概念到转化的全流程中结合起来。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-shu-ju-dao-jue-ce-first-insight-gao-guan-jie-mi-ai-ru
