正如我们近年来所看到的那样，人工智能(AI)，机器学习(ML)和数据分析正在迅速改变零售业的运行速度。随着这些技术在领先的零售公司中变得越来越流行，很明显，与尚未采用该技术的零售商相比，早期采用AI的公司已经获得了可观的财务优势。非采用者将需要削弱其利润率以保持价格竞争力，而拥有可观财务收益的采用者将能够抵御价格输入的波动。

人工智能已被用作小型零售商之间的差异化因素，以此来取得领先并占领市场份额。采用者与不采用者之间的鸿沟将继续扩大，这意味着AI不再只是领先于竞争对手的一种方法-它已成为保持与行业相关性和保持创新的重要组成部分。

数据为王

纯粹的电子商务参与者在历史上一直比传统零售商具有优势，这是因为他们掌握了丰富的消费者数据，并且可以立即分析这些数据以进行商业决策。现在，传统零售商正在缩小这一差距。新功能，包括店内测量;移动商务;在线购买，在商店取货;送货服务正在改变行业运作方式，其重点是了解物理和数字购物者，并使零售商能够访问以前无法获得的数据。例如，沃尔玛通过实施AI和自动化流程来改善客户体验，从而使其第二季度收益增长了2.8%。沃尔玛在其最新财报电话会议中表示它想在客户意识到自己的库存不足之前补充库存。

从电子商务初创公司到零售巨头，如今，人工智能已成为一项必不可少的投资，可为零售商及其客户带来好处。公司正在使用ML实时挖掘点击流，本地天气和事件数据以及购买和客户数据，以向客户提供有针对性的建议，从而最终提高转化率。顾客越来越多地转向个性化的建议来推动购买行为，实际上，有51%的消费者期望公司在与品牌进行个人互动之前就很好地预见他们的需求。

利用丰富的数据集，公司可以优化在线和实体店中的定价和促销。他们可以使用数据在适当的时间在适当的设备上为适当的人提供适当的促销服务。当零售商分析数据以为每个客户创造最佳体验时，重要的是他们能够大规模执行细粒度的分析。从历史上看，传统零售商会汇总分析，从而导致建议不准确和不准确。细粒度的分析并关注单个客户可以提高建议准确性，从而进一步提高客户满意度。

新零售

40%的公司正在使用AI，并且这个数字预计只会增长。实际上，行业高管预计在未来两年内，至少有70%的零售商将采用AI。这不足为奇。

将丰富的客户和因果数据与ML的功能相结合，使公司能够以这种技术只能实现的准确度来优化供应链，定价和贸易促销。零售商能够实时分析各个库存单位(SKU)并存储性能，以确保货架上的可用性以及超优化的产品分类，促销和商店布局。一个普通的杂货店每天运行，商店级别的SKU模型大约每周运行350,000个模型。当前的工具和方法无法应对规模的增长。通过实施AI，零售商可以处理每个商店中部署的模型数量，从而减少供应链成本，同时帮助为客户提供最佳体验。

采用人工智能技术是零售商成功的关键，这已不是什么秘密。不过，某些组织尚未进行投资。为什么?主要的障碍包括如何开始的不确定性，明显的技能差距以及对技术使用的普遍保守性。同时，他们的竞争对手正在赢得巨大的经济利益，并提高了产品购买率。实际上，不符合个性化客户水平的零售商正在寻找将这些客户流失给竞争对手的风险。采用技术的窗口正在关闭，非采用技术的公司很快会发现自己在财务上处于不利地位。

零售业中的AI正在交付现实价值。通过专注于捕获消费者数据，零售商能够提供个性化的建议并改善目标客户的购物体验。为此，零售商将提高其财务收益并加快对以技术为中心的新型零售行业的投资。所有零售商均可使用AI，以帮助改善运营，并最终改善客户体验。零售商目前面临最后通：创新或冒险输给精明的，技术先进的竞争对手。