持续的通胀压力与需求模式变化正在重塑面向消费者的行业CFO的决策框架，人工智能在定价与预测等领域的角色日益凸显。

这一主题在近期一场聚焦财务高管如何利用技术获取消费者洞察的专题讨论中被重点探讨。该讨论是CFO Dive与Retail Dive联合主办的零售主题线上活动的一部分。

营销公司Blue Chip的业务智能与战略副总裁Sonja Evans指出，尽管整体通胀数据有所缓和，零售商仍在应对通胀的后续影响。消费者对价格高度敏感，其偏好也变得更难预测。

Evans在讨论中表示，这种变化“并非因为消费者恐慌，而是因为他们重新校准了愿意支付的价格和购买渠道”。

这种波动性使传统预测模型的有效性下降，也促使CFO面临更大压力，需采用更具动态性的管理方法。

精准降价与合成受众

数字转型公司Publicis Sapient的高级副总裁兼零售行业负责人Sudip Mazumder表示，AI正帮助企业摆脱一刀切的折扣策略，将降价决策与单个库存单位的相对表现相结合。

他指出，部分零售商已开始“真正实施精准降价”，并提到H&M和Zara等服装企业作为例证。

Evans则强调了产品创新与消费者研究是AI应用的另一个新兴领域。她说：“企业正将AI应用于创新研究。”例如，通用磨坊已利用AI构建“合成受众”，以更深入地理解和响应消费者。此类工具正越来越多地被用于加速早期概念验证，并优化企业在产品上市前对消费者需求的解读方式。

与此同时，Mazumder援引Albertsons作为企业部署AI推断购物意图的案例。如果购物车中加入塔可饼壳和碎牛肉，系统可实时推荐莎莎酱或配料，从而提升客单价并改善便利性。

支付公司Blackhawk Network的首席营收官Brett Narlinger则强调了AI在消费者发现与选择产品方式上的变革作用。他以Giftcards.com为例，说明其正从传统搜索转向更具对话性和意图导向的界面。Narlinger在讨论中表示，该网站允许消费者描述其目标，而非要求按品牌或产品名称搜索。

Narlinger还提到更广泛的代理式AI部署趋势，他将其描述为“代理对代理的通信”，贯穿从产品发现到结账与履约的整个商业流程。

他还指出，许多组织仍在努力有效利用其已拥有的大量数据。“我们拥有海量数据，但尚未完全弄清楚如何利用，”Narlinger说，并补充AI可帮助将这些信息转化为可用的洞察和行动。

并非万能灵药

尽管对AI热情高涨，但小组成员也提醒，技术本身无法解决结构性问题。

Evans表示：“它不是银弹。它只是放大你已有的基础，无论那是怎样的数据栈。”

Mazumder补充说，数据质量差可能导致“幻觉和错误决策”。他强调，通过聚焦正确数据基础设施和人才等基础要素，企业才能“看到更好的结果”。

小组成员预测，未来几年，AI与数据分析将使CFO更具前瞻性，并能更快地预判消费者需求变化。

Narlinger说，未来将关乎“信息与洞察的速度”，“这将成为规则”。

编者注：以上观点来自4月22日由CFO Dive与Retail Dive编辑团队联合举办的线上活动中的专题讨论，主题为“价格合理吗？理解消费者与经济”。您可在此免费注册，获取完整会议录像。