财务数据和关键指标变化 * 未提供具体的财务数据、关键指标变化或量化业绩目标 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79] 各条业务线数据和关键指标变化 * 未提供各业务线的具体财务数据或运营指标 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79] 各个市场数据和关键指标变化 * 未提供按地理市场划分的具体数据 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79] 公司战略和发展方向和行业竞争 * 公司正将人工智能作为核心战略，致力于利用AI技术驱动全渠道零售业务的增长 [1] * 公司认为AI技术是“力量工具”，能够实现过去无法达成的客户体验，并计划从2024年开始将“探索”转变为“转型”，提供变革性的商业体验 [17][18][19] * 公司认为在AI驱动的商业世界中，信任和可负担性是“最重要的货币”，而这两点正是公司的核心品牌价值，这使其在代理购物体验中具备优势 [38][39] * 公司正在积极与领先的科技公司建立战略合作伙伴关系，例如与OpenAI和Google的合作，旨在通过AI代理的协作，在客户旅程的早期阶段触达客户 [1][25][26][27] * 公司认为与外部AI平台的合作是增长机会而非渠道冲突风险，关键在于其商品广度、价格和速度的组合优势，以及通过代理间协作实现智能化的客户交接 [45][46] * 公司致力于打造全渠道的AI体验，目标是将实体店的体验数字化到与线上同等的程度，而非将线上与线下视为对立 [55][56] * 公司正在内部广泛部署AI，特别是在供应链和员工赋能方面，以提升效率和客户服务能力 [68][69][70][73] 管理层对经营环境和未来前景的评论 * 管理层认为AI技术正从模式识别（机器学习）向具备理解能力的AI演进，这是技术的阶跃式变化，将带来商业体验的阶跃式变化 [12][13][14] * 管理层将“代理AI”定义为在深度理解客户的基础上，能够代表客户采取行动的AI，例如在客户用完之前自动发送洗衣液，公司正在朝此方向快速迈进但尚未完全实现 [14][15] * 管理层认为技术变革是渐进的，不会一夜之间发生，但预计一年后客户将能感受到与过去截然不同的购物体验 [19] * 管理层认为在AI应用上，不进行实验的风险远大于实验失败的风险，公司愿意通过大量尝试来找到真正有效的解决方案 [20][24] * 管理层指出，当前通过外部AI平台（如ChatGPT、Gemini）产生的订单主要集中在需要更多探索的非高频、高考虑度品类，如电视、时尚、婴儿用品、美容、汽车护理和电子产品等 [49][51][52][54] * 管理层认为，对于生鲜食品等高频必需品，AI代理的作用将更多体现在自动化重复性购买上，减轻客户负担 [54] * 管理层展望未来，AI将使体验更具个性化、沉浸感，并能更好地预测客户需求，逐步消除重复性购物任务 [74][75][76][77] 其他重要信息 * 公司拥有面向消费者的AI聊天助手“Sparky”，目前主要用于客户服务和启动重复性购买，其底层由大语言模型驱动，未来可能与搜索功能进一步融合 [62][63][65] * 公司为门店员工配备了名为“Squiggly”的AI驱动应用，用于优化补货路径、处理紧急任务（如清理洒漏）和提升客户服务效率 [68][70][71][72][73] * 公司在数据隐私方面采取保护性策略，与外部平台（如OpenAI、Google）合作时，客户在沃尔玛自身平台和门店积累的数据仍归公司所有，不与其他平台共享，且数据交换需获得客户明确同意 [42][43] 问答环节所有的提问和回答 问题: 生成式AI和代理AI的定义及其对沃尔玛的意义 [11] * 生成式AI是建立在机器学习之上但能形成理解能力的AI，例如在感恩节前推荐火鸡，或理解客户在制作煎饼而推荐相关食材 [12][13] * 代理AI是在此理解基础上，能代表客户采取行动的AI，例如预测客户洗衣液将用完并自动发送 [14][15] 问题: 客户是否真的需要这种由AI代理驱动的购物方式 [16] * 过去一两年行业处于探索阶段，2024年将是“从探索转向转型”的一年，公司将开始构建能深刻解决客户问题的应用 [17][18] * 举例说明AI能实现的全新体验：虚拟试衣，客户可以看到自己穿着衣服的样子，而无需浏览他人照片并进行想象 [18] 问题: 这些变革的时间框架和规模 [19] * 技术变革通常是渐进发生的，不会一蹴而就，但预计一年后回顾时，客户会感受到与过去使用沃尔玛方式的显著不同 [19] 问题: 在技术应用上过于领先是否存在风险 [20] * 风险在于可能构建一些不成功的应用，但更大的风险是不去领先探索 [20] * 公司将通过大量尝试来找到真正有效的解决方案 [20] 问题: 这是否会带来先发优势，扩大与竞争对手的差距 [22] * 公司更关注客户本身，致力于解决客户问题，这种客户至上的理念适用于消费者、供应链和门店员工等多个客户群体 [23] * 不进行实验的风险远大于实验本身的风险 [24] 问题: 与OpenAI和Google（Gemini）合作的差异及原因 [25] * 合作的核心目的是在客户旅程的早期（非购物意图阶段）触达客户，例如客户询问如何去除地毯红酒渍时，AI可以推荐产品并引导至沃尔玛完成购买 [26] * 与Google Gemini的新合作更深入，实现了AI代理间的协作，在Gemini环境内提供沃尔玛驱动的个性化购物体验，并能与客户在沃尔玛的现有购物车和会员权益无缝连接 [27][28][29] 问题: OpenAI合作与Gemini合作是否为代际演进关系 [30] * 公司角色是与各方合作探索客户旅程的最佳实践，预计所有相关产品都将持续演进 [31] * 无论平台如何变化，沃尔玛提供的巨大商品选择、有竞争力的价格和快速配送这一组合，对客户具有普遍价值 [32] 问题: 从1.0到2.0的体验具体有何不同 [33] * 在1.0阶段（如ChatGPT），客户可能被推荐产品并需要点击跳转到零售商网站 [33] * 在2.0阶段（如Gemini），沃尔玛的购物体验将直接嵌入在Gemini界面内，无需跳转 [33][34] 问题: 未来是否会实现完全无需操作的“一句话购物” [35] * 用户旅程将变得越来越简单，公司旨在服务即时购买和引导更多购物两种需求 [36] 问题: 外部AI平台如何选择由沃尔玛来履行订单 [37] * 成功的算法应服务于客户需求，做出与客户自身选择相似的决策 [38] * 在代理购物世界中，信任和可负担性是最重要的“货币”，而这正是沃尔玛品牌的核心，因此公司有信心在这些体验中表现出色 [38][39] 问题: AI代理对价格的影响，是否会帮助客户更容易找到最低价 [40] * 关键在于个性化理解客户：有些客户在某些品类上注重价值，而在其他品类上对价格不那么敏感 [40] * 公司的商品策略长期以来就是为了服务不同价格敏感度的客户 [40] 问题: 客户数据在沃尔玛与外部AI平台之间如何共享和使用 [42] * 客户在沃尔玛自身平台和门店产生的数据由沃尔玛保留，不与OpenAI或Google等外部平台共享 [42] * 为完成交易所必需的最小数据交换会明确告知客户，并需获得客户明确同意 [42][43] 问题: 与外部AI平台合作是增长机会还是渠道冲突（去中介化）风险 [44][45] * 明确视为增长机会，原因有三：1) 商品、价格、速度的组合使沃尔玛在这些平台中频繁出现；2) 代理间协作实现了智能化的客户交接，使沃尔玛能继续服务客户并提升订单价值；3) 这使公司能够服务那些并非以购物为起点的消费场景 [45][46] 问题: 这对毛利率是机会还是风险，是否存在收入分成 [47] * 这与公司在其他平台（如搜索广告）上的合作没有根本性不同 [48] * 关键衡量标准在于这是否带来了增量客户和增量需求，即触达了那些原本可能不会想到来沃尔玛购物的客户 [48] 问题: 当前AI购物工具的主要使用场景、用户画像和产品类别 [49] * 目前用户画像尚不明确 [49] * 订单主要产生于需要更多探索的非高频、高考虑度品类，如电视、时尚、婴儿用品等，而非每周必买的必需品 [49][51][52] 问题: 生鲜食品是否包含在此类AI购物中 [53] * 对于生鲜等高频必需品，AI代理的作用将体现在自动化重复购买上，这部分体验将主要集成在沃尔玛自有App中 [54] * 需要更多对话探索的品类（如婴儿用品、美容、时尚、汽车护理、电子产品）将经历更大变革 [54] 问题: 十年后实体店将如何变化 [55] * 人们仍然热爱购物，实体店不会消失 [55] * 公司的目标是利用AI将实体店体验数字化到与线上同等的程度，打造全渠道体验 [55][56] * 例如，虚拟试衣等在线体验同样适用于店内 [56] * 客户已在店内使用公司App，这一趋势将加速 [57] 问题: 未来五到十年App将如何演变 [58] * 将减少滚动浏览，基于对客户意图的理解，更智能地推荐所需商品及相关商品 [58][59] * 体验将变得更人性化、连接性更强 [59] 问题: AI聊天助手Sparky的现状和定位 [60][62][64] * Sparky是App内的聊天助手，目前擅长处理客户服务（如订单查询、退货）和启动重复性购买 [62][63] * Sparky同样由大语言模型驱动，但其设计围绕购物和沃尔玛相关服务展开，与更开放式的ChatGPT/Gemini定位不同 [65][66] * 未来可能整合搜索与聊天功能 [62] 问题: AI在内部运营和员工赋能方面的应用案例 [67] * 在供应链中广泛使用AI和机器人技术预测需求、优化物流，以实现快速配送 [69] * 为门店员工提供名为“Squiggly”的AI应用，用于智能补货排序、规划高效店内路径以及优先处理紧急安全任务 [70][71][72][73] 问题: 未来一至三年AI将解决哪些尚未被广泛讨论的客户问题 [74] * 体验将变得真正个性化，理解家庭、行为、饮食健康需求和社区环境 [74] * 体验将更具沉浸感，针对不同购物类别（时尚、宠物食品、必需品、电子产品）进行超专业化设计 [75][76] * 购物设备可能演进（如眼镜），但必须提供比手机更好的体验 [76] * 将更好地预测需求，自动化处理重复性任务，例如客户将不再用完洗衣液 [77]