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零售業未來AI將無處不在

人工智能
具有前瞻性的零售商已經在利用人工智能來幫助他們在經濟不確定性、環境壓力和地緣政治不穩定的情況下維持和增長利潤率。然而,只有當他們在整個業務中全面應用人工智能時,他們才會意識到人工智能的全部潛力。

具有前瞻性的零售商已經在利用人工智能來幫助他們在經濟不確定性、環境壓力和地緣政治不穩定的情況下維持和增長利潤率。然而,只有當他們在整個業務中全面應用人工智能時,他們才會意識到人工智能的全部潛力。零售商必須為其人工智能能力制定更具戰略性和綜合性的方法,重點關注商業價值創造的兩個關鍵杠桿:收入增長和成本降低。然而,關鍵是要先建立數據基礎。

零售商應該創建連接整個商業價值鏈的數據模型,無論是采購和購買商品還是移動和銷售商品。反過來,這意味著將公司的所有數據與合作伙伴和供應商的信息整合在一起,創建一個涵蓋整個公司運營的統一數據集。

第一步并不簡單。雖然一些公司多年前決定成為數據驅動型公司,他們多年來一直在收集數據。2023年對美國首席數據官和首席數據和分析官的一項調查發現,只有23.9%的公司將自己描述為數據驅動型,只有20.6%的公司表示他們在組織內建立了數據文化。

為了成為數據驅動型,零售商必須審計其數據的質量,解決任何不足,并為數據治理制定規則、實踐和結構。他們還需要簡化流程,培養數據優先的文化,促進數據可訪問性、數據驅動的決策以及培訓和教育計劃。當然,這種變化需要最高管理層的承諾。最終,零售商應該努力創建一個以客戶為導向的智能企業。

如今,時尚巨頭HUGO BOSS就是一個典型的例子。多年前,它認識到人工智能和客戶數據不可分割的本質。在大力投資人工智能能力的同時,它還構建了由SAP和Microsoft Azure支持的強大數據和分析平臺。如今,它聲稱在銷售、定價、營銷、產品和預測方面擁有許多人工智能引擎,并且每月都會推出新的引擎。

利用人工智能增加收入

除了對安全數據基礎的需求外,希望利用人工智能的零售商還有另外兩個關鍵的實驗領域:收入增長和成本降低。關于前者,創新零售商已經在使用人工智能來支持動態定價、個性化和零售媒體優化,以增加收入。

英國雜貨連鎖店Morrisons和ASDA目前正在試驗動態定價,以更動態地應對不斷變化的市場狀況。Morrisons在2023年期間通過在少數商店引入電子貨架標簽(ESL)來嘗試動態定價。ASDA還完成了25000種產品的ESL試驗。除了使這些超市能夠快速適應波動的市場條件外,動態定價還有助于減少食物浪費。例如,通過為接近保質期的新鮮農產品提供有吸引力的折扣,動態定價可以幫助環境和零售商的底線。

人工智能可以幫助收入增長的其他方式包括減輕采用或擴展零售媒體運營的復雜性。它還可以幫助建立預測的受眾檔案,實時管理和優化活動,并根據反饋創建創意的替代版本。根據一家領先的數字化轉型服務和產品工程公司的研究,人工智能驅動的平臺可以產生40%的運營效率,并使零售媒體業務的績效提升一倍。

利用人工智能降低成本

使用人工智能分析數據可以節省整個組織的成本,使零售商能夠快速應對效率低下的問題,并確定潛在的改進領域。例如,在營銷中,使用人工智能的真正全渠道方法將使營銷人員了解改變預算分配對整體結果的影響,從而提高效率或效率。

人工智能解決方案還可以幫助促進更好的客戶體驗,從而帶來更高的滿意度和更低的回報。時尚品牌ASOS在其應用程序中使用人工智能和增強現實(AR)來幫助用戶確定特定的顏色或風格是否適合他們。AR濾鏡將產品疊加在客戶身上,讓他們可以虛擬體驗。

此外,零售商可以利用人工智能和客戶數據跳過供應鏈中昂貴的步驟,提高可見性,并通過使商品更具可追溯性來減少損失。與ASOS的人工智能和增強現實應用程序一樣,沃爾瑪在其Be Your Own Model功能中也使用了類似的技術。該解決方案(最初是為了在地圖上展示地形特征而開發的)允許購物者查看自己穿著服裝的高度逼真的描繪。通過允許客戶虛擬試用商品,沃爾瑪可以最大限度地減少需要運送到實際地點的商品數量,從而消除其供應鏈中昂貴的一步。

最終目標——整體優化

在零售業實施數據和人工智能的關鍵成功因素包括強大的數據基礎設施以及對收入增長和成本降低的投資。除此之外,還有數據科學和人工智能方面的專業知識,以及促進創新和實驗的文化。

最終,精心實施的人工智能解決方案將提高業務價值所有主要驅動因素的效率,從人員和采購到客戶獲取和定價,最終實現智能企業作為一個整體而不是一系列不同部分進行優化的最終目標。

責任編輯:華軒 來源: Ai時代前沿
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