在零售運營中，AI與其說是一個無所不知的機器人，不如說是一個值得信賴的同事。AI默默地在虛擬后臺工作，審查持續不斷的數據流，同時進行標記，并提示分析師：“你可能想看這個，這可能是很重要的。

這才剛剛開始，AI能夠解析人類無法解析的大量數據，有可能更早地檢測到中斷或產品需求，使零售商能夠避免錯失機會。位置數據一如既往地對這項工作至關重要，最成功的零售業務對賣家來說可能是最有利可圖的價位，隨時隨地為顧客提供他們想要的東西。

根據零售系統研究公司的一項調查，超過70%的表現最好的全方位零售商同意，AI支持的分析將從根本上改變他們預測客戶需求和制定未來三年商品計劃的方式。

最近，我與零售系統研究公司的管理合伙人Brian Kilcourse一起探索了AI的潛力。

Cindy Elliott：你的研究著眼于零售商對人們購物方式變化的反應，主要零售商對此有何反應?

Brian Kilcourse：我們有一個截然不同的世界，這個世界受到零售商無法控制的各種外部因素的影響。鎮上有體育賽事嗎?一種不尋常的交通模式?是不是有競爭對手做了什么?有人發布了TikTok視頻，在Instagram上說了什么，或者在Facebook上發表了尖刻的評論嗎?天氣怎么樣?

我們注意到，最聰明的零售商正在使用AI非常快地分析非交易性信息，以從中獲得洞察力。許多公司正在將AI與GIS的位置智能相結合，以在特定商店和倉庫的上下文中查看他們的數據。

當AI與位置智能結合在一起時，它還可以讓你將決策本地化，它為你提供更多信息，以了解當地購物者的行為特征、購買模式和市場趨勢。然后，你可以將合適的產品種類轉移到合適的商店，以滿足這些客戶的需求。

我們正在談論的是可能做出數百萬個關于產品分類、展示、價格和促銷的決定，這將壓跨一個人。AI及其配套技術ML可以幫助零售商實現其中一些決策的自動化。

Cindy Elliott：零售商如何通過從這些數據中獲得的分析來更多地了解他們的客戶?

Brian Kilcourse：一旦零售商能發現你的意圖，最好的零售商就會開始向你展示其他可能對你有用的產品。

在未來的某個州，我們將能夠根據消費者在商店里明示或暗示的興趣向他們推送消息。例如，如果我在烘焙區，我選擇了一個系統，該系統會問我：“你想要建議嗎?”當我碰巧從貨架上拿起一件商品時，理論上系統可以告訴我還有什么產品可以搭配這件商品。

Cindy Elliott：在AI的這種新用途中，位置數據是如何產生影響的?

Brian Kilcourse：零售業是出了名的被動反應行業，它對客戶需求做出反應，但在當今世界，你幾乎必須預測需求，你必須建立各種情景模型，使你能夠比以往任何時候都更快地對需求變化做出反應。

現在，我們可以可視化地預測需求將在何時何地激增，公司已經開始利用數字孿生，即真實世界的虛擬表示，以了解商品的流動。當然，我們希望這樣做的原因是，我們可以盡早發現供應或需求中斷，并在為時已晚之前采取行動。

如果供應鏈出現問題，我們想了解原因。這可能是地緣政治、天氣或制造過程或入境口岸的延誤。我們可以采取糾正措施，尋找替代來源和產品，或者將產品轉移到最有可能銷售的地方。

在這種情況下，位置數據至關重要。如果我們有一個由位置智能驅動的數字孿生，我們可以看到商品與其當前位置的關系，以及需要這些商品的客戶的位置。

早在20世紀80年代，就有人發現一次性尿布的銷量與啤酒之間存在關聯。他們發現，年輕的爸爸們被派到商店去買一次性尿布，當他們在那里的時候，他們正在買啤酒。這些從表面上看起來是沒有關聯的，除非，從經驗上講，它們是非常密切相關的。

這就是AI可以提供的洞察力，快速、令人印象深刻。當你將位置智能添加到AI中時，你會看到更深層次的數據。你可以獲得供應鏈可能出現問題的跡象，你可以預測消費者將在何時何地購買什么。