人工智能大模型正以前所未有的速度深入渗透营销全链路，这一点毫不夸张。通过对泛零售企业与技术供应商的深度调研，可以清晰洞察到，大模型将在内容生成（文本、语音、图像等）、个性化客户体验（聊天机器人、数字人交互等）、预测分析（客户细分、流失预警、营销活动优化等）等多个关键维度带来实质性变革。它正在助力泛零售企业提升营销生产力，更高效地挖掘用户长期价值。

具体来看，以下几个应用场景已经走在前列：

营销素材生成：大模型大幅提升了创意内容的生产效率。营销人员只需通过对话式交互，就能轻松生成或修改文本、图片、音频、视频等多类型素材，显著缩短从创意构思到成品输出的周期。

营销链路赋能：依托大模型，运营人员仅需用自然语言描述需求，即可在CDP平台中快速圈选目标客群，无需记忆复杂的操作逻辑。这直接降低了平台使用门槛，交互体验也上升到一个新台阶。

打造专属数字人：基于企业个性化信息，大模型能够设计出独一无二的数字人IP，并赋予它们更强的创造能力。这些数字人具备类人的行为、个性与特征，能够更高效地吸引并沉淀用户。

精准营销：根据用户的行为、偏好甚至情绪状态，大模型可以自动生成个性化的推荐、反馈或咨询内容，为营销策略提供实时决策支持，让用户体验与互动更具温度与针对性。

为了更直观地理解这些方向的落地效果，沙丘社区梳理了家乐福、可口可乐、雅诗兰黛、7-11这几家国外泛零售企业在营销领域的大模型实践案例。他们的探索经验，对国内企业而言极具参考价值。

▎案例一：家乐福——营销素材生成场景

家乐福希望产品说明对顾客更具实用性，同时提升内容的一致性与编写效率。为此，他们引入生成式AI来撰写广告文案、产品描述，并应用于产品属性识别与信息管理，重点丰富自有品牌的产品介绍。目前，这项技术已覆盖2,000种产品，并计划推广至所有品类。

▎案例二：可口可乐——营销素材生成场景

可口可乐的“Create Real Magic”平台由OpenAI与贝恩联合为其量身打造，集成了GPT-4与DALL·E的能力。创意人员可借助可口可乐的品牌元素，在该平台上生成原创艺术作品。这一举措标志着可口可乐正利用AI快速测试、学习并扩展新创意。

▎案例三：雅诗兰黛——精准营销场景

雅诗兰黛的目标是利用生成式AI优化市场趋势监测与内部工作流程。他们通过谷歌云的Vertex AI平台，结合大语言模型PaLM 2，实时分析消费者在社交媒体、呼叫中心等渠道的情绪反馈。这使得他们能够持续跟踪消费者情绪，为产品研发提供数据支撑，同时更精准地理解消费者意图，从而量身打造更优质的体验。

▎案例四：7-11——产品设计场景

7-11将生成式AI应用于“选品”与“产品开发”环节。他们搭建了基于云的IT系统，整合了OpenAI、Stability AI与谷歌的生成式AI方案，利用客户数据、产品制造商数据以及社交媒体数据，生成消费者可能感兴趣的新产品创意。结果，内部一个部门已经开始使用这套方案，内部会议次数减少了80%，产品开发时间预计能压缩90%。