這才剛剛開始，AI能夠解析人類無法解析的大量數(shù)據(jù)，有可能更早地檢測到中斷或產(chǎn)品需求，使零售商能夠避免錯失機會。位置數(shù)據(jù)一如既往地對這項工作至關(guān)重要，最成功的零售業(yè)務(wù)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(jù)零售系統(tǒng)研究公司的一項調(diào)查，超過70%的表現(xiàn)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(yù)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(tǒng)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(yīng)，主要零售商對此有何反應(yīng)?
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(zhèn)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(fā)布了TikTok視頻，在Instagram上說了什么，或者在Facebook上發(fā)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?？斓胤治龇墙灰仔孕畔ⅲ詮闹蝎@得洞察力。許多公司正在將AI與GIS的位置智能相結(jié)合，以在特定商店和倉庫的上下文中查看他們的數(shù)據(jù)。
當(dāng)AI與位置智能結(jié)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(dāng)?shù)刭徫镎叩男袨樘卣?、購買模式和市場趨勢。然后，你可以將合適的產(chǎn)品種類轉(zhuǎn)移到合適的商店，以滿足這些客戶的需求。
我們正在談?wù)摰氖强赡茏龀鰯?shù)百萬個關(guān)于產(chǎn)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(shù)ML可以幫助零售商實現(xiàn)其中一些決策的自動化。
Cindy Elliott：零售商如何通過從這些數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(chǎn)品。
在未來的某個州，我們將能夠根據(jù)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(qū)，我選擇了一個系統(tǒng)，該系統(tǒng)會問我：“你想要建議嗎?”當(dāng)我碰巧從貨架上拿起一件商品時，理論上系統(tǒng)可以告訴我還有什么產(chǎn)品可以搭配這件商品。
Cindy Elliott：在AI的這種新用途中，位置數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生影響的?
Brian Kilcourse：零售業(yè)是出了名的被動反應(yīng)行業(yè)，它對客戶需求做出反應(yīng)，但在當(dāng)今世界，你幾乎必須預(yù)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(yīng)。
現(xiàn)在，我們可以可視化地預(yù)測需求將在何時何地激增，公司已經(jīng)開始利用數(shù)字孿生，即真實世界的虛擬表示，以了解商品的流動。當(dāng)然，我們希望這樣做的原因是，我們可以盡早發(fā)現(xiàn)供應(yīng)或需求中斷，并在為時已晚之前采取行動。
如果供應(yīng)鏈出現(xiàn)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(chǎn)品，或者將產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到最有可能銷售的地方。
在這種情況下，位置數(shù)據(jù)至關(guān)重要。如果我們有一個由位置智能驅(qū)動的數(shù)字孿生，我們可以看到商品與其當(dāng)前位置的關(guān)系，以及需要這些商品的客戶的位置。
早在20世紀(jì)80年代，就有人發(fā)現(xiàn)一次性尿布的銷量與啤酒之間存在關(guān)聯(lián)。他們發(fā)現(xiàn)，年輕的爸爸們被派到商店去買一次性尿布，當(dāng)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(guān)聯(lián)的，除非，從經(jīng)驗上講，它們是非常密切相關(guān)的。
這就是AI可以提供的洞察力，快速、令人印象深刻。當(dāng)你將位置智能添加到AI中時，你會看到更深層次的數(shù)據(jù)。你可以獲得供應(yīng)鏈可能出現(xiàn)問題的跡象，你可以預(yù)測消費者將在何時何地購買什么。
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