作者：Connectly 团队
思考如何运用技术支持超市和药店的购物旅程，面临着独特的挑战。这些行业的典型特征，使得对其他零售业态影响巨大的解决方案在这里效果有限：购买决策通常发生在客户打开线上渠道或前往实体店之前。他们不想"浏览探索"，而是想划掉清单上的商品并快速完成。正因如此，超市和药店使用 AI 在技术专门针对更高效的商品选择进行调校时——从购物车组建到复购——效果最为显著。
机遇是巨大的。尽管这些行业在全国经济中占据重要地位，但它们以碎片化和高度竞争为特征，任何创新都是改善利润率和市场定位的关键因素。巴西 40 多万家超市门店贡献了相当于 GDP 9.12% 的营业额。药店的营收约为 2000 亿雷亚尔，门店分布在全国几乎每个城市。
本文展示了 AI 如何成为超市和药店的重要盟友，帮助它们与客户建立更紧密的关系，并借助 WhatsApp——一个已融入日常生活的渠道——带来便利并提升销售。
消费者在实体零售与线上购物体验之间的主要差异，在于商品搜索和整理过程中的摩擦。
在门店中，客户可以看到分类，并排比较包装，并几乎不费力地将商品放入购物车。在数字环境中，每件商品都需要点击、筛选、滚动页面和阅读描述。
对于超市和药店——购买通常是目标明确且周期性的——这一过程中的任何摩擦都会直接影响转化率。因此，让商品选择成为一种流畅、对话式且有情境感的过程，是线上旅程最重要的杠杆点。
从实际意义上讲，"选择商品"意味着以最小的摩擦将购买意图转化为满满的购物车。在超市，这通常表现为一个松散的清单（"鸡蛋、牛奶、面包"），而药店面临的更大挑战是确保及时补货（"我的降压药"）或快速解答疑问（"哪种维生素性价比最高？"）。
摩擦不仅在于客户在零售商网站或应用程序上搜索所有商品所花费的时间，还在于更难以把握的方面，例如找到正确的 SKU、处理变体（尺寸、品牌、浓度）以及应对缺货情况。
几年前存在的技术很难应对这种复杂程度。它们是基于固定决策树的自动化系统——这一模型在处理可预测问题时相当有用，但当答案依赖于上下文、偏好、历史记录和例外情况时，几乎无法提供良好的购物体验。
谈到超市 AI，理解其影响的最佳方式是将该技术视为"购物篮礼宾"。目标不是展示一个庞大的商品目录，而是让客户通过自然对话，在短短几次交互中就完成订单组建。
在实践中，AI 实现了以往只在实体店才会发生的交互类型：
在这个流程中，AI 产品推荐成为完成清单并缩短到结账时间的有力助手。
在药品零售中，商品选择需要额外的考量：治理与合规——因为并非所有商品都可以像普通 SKU 一样处理。需要处方留存、提供敏感建议和需要核查的商品，需要专门的优先级处理。
药品零售中的人工智能在以下情况下效果良好：
此外，由于这是一个高度分散的行业，通过 WhatsApp 进行的药店销售自动化成为以更好的数字体验参与竞争的实用方式，而无需完全依赖人工服务。
AI 的决策始终基于信号。在实践中，模型结合了三个层面：
客户表现出的偏好 — 购买历史、常选品牌、价格敏感度以及声明的限制（"无乳糖"、"儿童用"）。
上下文所传递的信息 — 对话中提及的场合（"烧烤"、"开学季"）、季节性、促销日历和地点。
运营层面的可行性 — 各门店的库存情况、已授权的替代品、当前套装活动和利润率规则。
这些层面共同作用，生成对客户来说显而易见的建议——因为它们反映了客户本来会做出的选择——同时在运营层面切实可行。
在快消和高频重复购买品类中，直销渠道越来越重要，因为它减少了摩擦和对中间商的依赖。外卖平台通常按方案收取不同的佣金（已披露的场景为 12% 至 23%），加上线上支付费用，这对利润率造成压力。
WhatsApp 是客户已经习惯的渠道，但通常需要零售商投资组建庞大的客服团队来复现实体销售的逻辑。这正是 AI 用于商品选择的价值所在。它是一个帮助零售商在无需大量人力的情况下，将 WhatsApp 对话快速转化为购物车的盟友——让零售商对体验、数据和盈利能力有更大的掌控权。
归根结底，超市和药店的 AI 是推动线上运营增长、解决这类业务慢性痛点的根本战略。当 AI 充当运营礼宾时，零售业减少了摩擦、提升了效率，并建立了一个保护利润率和体验的直销渠道。
