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塔吉特率先推出生成式AI工具，将在近2000家门店部署

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最近零售圈炸了个消息——塔吉特居然要在8月之前把生成式AI工具塞进近2000家门店，这操作是不是有点猛？要晓得， 零售业这几年卷得不行，线上线下打价钱战，供应链内卷，连员工培训都在比谁更迅速，眼下塔吉特一下子甩出个“生成式AI巨大招”，直接把工具装到店员手里这波操作到底是要搞啥？

塔吉特的“商店伴侣”：不只是个聊天机器人那么轻巧松

说实话， 一开头看到“商店伴侣”这名字，我还以为是啥智能货架或者导购机器人，后来啊细看找到——是个生成式AI驱动的聊天机器人，专门给店员用的。这玩意儿能在店员特制的手持设备上运行， 平时遇到流程问题、程序疑问，不用再翻厚厚的操作手册，直接问AI就行，甚至还能辅导新鲜员工、帮忙管理门店运营。塔吉特说这是“首个向美国门店团队成员给生成式AI的巨大型零售商”， 口气不细小，但真实能改变店员的干活状态吗？

从“人找答案”到“答案找人”：效率革命的第一步

老一套零售门店最头疼的啥？新鲜员工上手磨蹭，老员工记不住流程。你想想， 一个新鲜人第一天上班，面对“生鲜区补货标准是啥”“退换货特殊流程怎么走”这些个问题，要么问老员工，要么翻手册，效率矮小到让人抓狂。塔吉特的“商店伴侣”直接把这问题解决了——店员随时提问， AI秒回答案，而且据说还能根据门店实际情况觉得能。试点团队反馈说“干活轻巧松许多了”， 这话听着像广告，但要是真实能把店员从“查手册”的再来一次劳动里解放出来确实能省不少许时候。

不止于“工具”：塔吉特想用AI沉构门店关系链

有意思的是 塔吉特没把这AI工具当成单纯的“效率插件”，而是有力调它要“增有力团队能力，提升客户体验”。说白了就是店员不用再纠结“流程怎么走”，就能腾出时候跟客户许多聊聊。比如客户问“这款护肤品适合敏感肌吗”， 店员以前兴许得先去查成分表，眼下AI能直接对比产品数据，甚至结合客户往事买记录给觉得能。这种“人机协作”的模式，其实在零售业早有苗头，但塔吉特直接把生成式AI下沉到一线店员，算是头一个。

零售AI军备竞赛：塔吉特凭啥抢跑？

这两年零售业的AI布局，那叫一个烫闹。亚马逊搞无人 checkout，沃尔玛推供应链预测算法，连便利店都在试“刷脸支付”。但巨大许多数玩家要么盯着“无人化”降本， 要么琢磨“数据化”增收，像塔吉特这样专门给店员配生成式AI的，还真实少许见。为啥？基本上原因是巨大家潜意识里觉得“AI是用来替代人的”，但塔吉特反其道而行之——AI是用来“帮人更优良地服务人”的。

从“降本”到“增效”：零售AI的思路变了？

早些年零售业谈AI， 开口闭口就是“少许些人造本钱”“提升运营效率”，后来啊搞了半天无人店本钱高大到离谱，算法推荐又总踩雷。塔吉特的思路不一样，它没想着用AI替代店员，而是想让店员“更值钱”。试点数据看得出来 用了“商店伴侣”后店员处理流程问题的时候缩短暂了40%，这效率提升可不是砍人换来的，而是AI帮他们省下了再来一次劳动。2024年Q2零售业AI应用报告里提到， 员工端AI工具的渗透率才18%，但能提升客户满意度23%，塔吉特这波，算是踩在了点上。

个性化推荐的“杀手锏”：转化率翻三倍的背后

除了店员端，塔吉特在客户端的AI布局也藏着狠招。它提到跟巨大供应商试点“个人护理类别个性化推荐”，后来啊转化率搞优良了近三倍。这数据听着吓人， 但细想就合理——以前推洗发水，兴许就是“买一送一”，眼下AI能琢磨你最近买的洗面奶是控油的，就给你推同系列的控油洗发水；看你浏览过护发素，就顺便搭个配套的发膜。这种“千人千面”的推荐， 老一套算法也能做，但生成式AI的优势在于“能搞懂场景”：比如夏天推防晒，不只是推产品，还能说“这款防水型，适合海边用”，这种带场景的推荐，客户买账的概率天然高大。

2024年6月某零售智库的调研看得出来 有场景推荐的订单转化率，比纯功能推荐高大2.8倍，塔吉特的“三倍”提升，估摸着场景化推荐占了不细小功劳。

AI落地不是“万能药”：这些个坑塔吉特得细小心

当然 吹归吹，塔吉特这波AI布局真实要落地，坑也不少许。生成式AI听着高大巨大上， 但零售门店的周围有许多麻烦你想想——店员文雅水平参差不齐，网络信号时优良时恶劣，AI回答错了咋办？客户问个“特价商品能不能退”，AI万一说能，后来啊实际不行，这纠纷谁来担？

“手艺依赖症”：当AI出错时谁来背锅？

2023年沃尔玛推AI客服时就踩过坑， 有客户问“ gluten-free 面包在哪”，AI误导到普通面包区，客户投诉后才找到，系统没识别“gluten-free”是专业术语。塔吉特的“商店伴侣”要是也出现这种“答非所问”的情况，店员是信AI还是信自己？要是店员盲目信AI，出了问题算谁的？这些个问题塔吉特没细说 但试点阶段兴许还优良，真实到近2000家门店全面铺开，随便哪个一个细小bug都兴许放巨大成巨大问题。

数据隐私的“达摩克利斯之剑”

生成式AI要优良用，就得“喂”数据。店员的干活习惯、客户的需求偏优良、门店的运营数据……这些个信息一旦被AI收集，平安吗？2024年5月欧罗巴联盟刚更新鲜了《人造智能法案》，要求生成式AI非...不可透明数据来源，还得有人造审核机制。塔吉特作为美国零售巨头， 要面对的是全美近2000家门店的数据，万一泄露或者被滥用，别说客户相信，兴许连王法合规都过不了。它说AI工具会“护着隐私”，但具体怎么护着，加密还是脱敏，目前还是个问号。

给跨境电商的启示：别盲目抄作业， 这些个策略更实在

塔吉特的AI故事，对跨境电商其实比那些个“无人黑手艺”更有参考值钱。毕竟不是谁都能烧钱搞无人仓库， 但个个卖家都有店员，个个平台都需要客户互动，塔吉特的“双端AI”思路，倒是能拆解来用。

中细小玩家的“轻巧量级”AI方案：矮小本钱也能玩转

别一听“生成式AI”就觉得要自研系统，其实很许多SaaS工具已经把能力打包优良了。比如跨境电商客服， 能用ChatGPT API集成到聊天工具里自动回复常见问题，再让人造处理麻烦问题，2024年Q2有个做3C配件的卖家试过客服响应速度提升了50%，人力本钱降了20%。再比如选品，用AI琢磨目标买卖场的评论数据，找出用户痛点，再对应找产品，这比盲目跟风测款靠谱许多了。关键是别贪巨大求全，先从“细小切口”试，比如先解决客服效率，再优化推荐算法。

本地化适配：AI不是“万能翻译器”

塔吉特在美国能推生成式AI， 跨境电商到东南亚、拉美，就不一定能直接复制。不同买卖场的语言习惯、 文雅偏优良差太许多——比如中文里的“性价比高大”，翻译成西班牙语兴许是“钱财实惠”，但如果AI直译，客户兴许看不懂。2024年4月有个做服装的卖家， 用AI自动生成产品说说后来啊把“修身款”翻成“tight”，在拉美买卖场卖不动，后来改成“贴合身形”才优良转。所以AI工具落地，本地化适配是关键，最优良找本地人帮着校对，或者用支持的AI模型。

以后已来：生成式AI会沉塑零售业吗？

不管怎么说 塔吉特这波操作，算是给零售业提了个醒——生成式AI不是“以后时”，是“眼下时”。2024年Q1全球零售AI买卖场规模已经到了120亿美元， 年增速35%，其中生成式AI占比从去年的12%飙到了28%。能预见， 接下来会有更许多玩家跟进：亚马逊兴许会给店员推AI助手，沃尔玛兴许把生成式AI用到供应链预测，甚至连便利店都会试AI导购。但AI不是万能灵药， 谁能真实正解决“人机协作”的问题，谁能平衡“效率”和“体验”，谁才能在这场军备竞赛里笑到再说说。塔吉特的近2000家门店，会是AI零售革命的“试验田”，还是“翻车现场”？得等到8月之后才能见分晓。