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时间:2022-01-02 20:15       来源: 微辰云

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IDC称,人工智能(AI)有望在客户旅程、供应网络、商品销售、营销和商业中普及,因为它提供了优化零售执行的更好见解。例如,在未来两年:

40%的数字转型计划将得到认知计算和人工智能能力的支持,为新的运营和货币化模式提供关键的、及时的见解。30%的大型零售商将采用零售全渠道商业平台,该平台集成了数据分析层,集中协调全渠道功能。

有一点很清楚:新的分析技术有望从根本上改变我们所知的分析和零售。

AI和机器学习在零售环境中定义

AI是泛指计算机模仿人类思维和逻辑的能力。机器学习是人工智能的一个子集,它关注的是计算机如何通过使用适应变化的算法从数据中学习而不必编程;换句话说,它们可以不断地"学习"以响应新的数据。我们现在看到这些突破是因为硬件(例如GPU和多核处理)的巨大改进,这些改进可以处理大数据量并运行分析和学习数据所需的深度学习算法。IDC副总裁Ivano Ortis最近与我分享了他是如何相信:

"人工智能"的将把分析推到下一个层次,并将成为零售创新的基础,正如全球每两个零售商之一所报道的那样。人工智能实现了规模化、自动化和前所未有的精确性,当应用于超微观客户细分和上下文交互时,将推动客户体验创新。"

鉴于人工智能和机器学习的能力,很容易看出它们如何成为零售商的强大工具。现在,计算机可以读和听数据,理解和学习数据,并立即和准确地建议下一个最好的行动,而不必显式编程。这对于那些寻求准确预测需求、预测客户行为、优化和个性化客户体验的零售商来说是一个福音。例如,它可以用于自动化:

基于每个客户独特兴趣和购买倾向的数据的个性化产品推荐选择额外的追加销售和交叉销售选项,以提高客户价值聊天机器人,可以推动智能和有意义的参与与客户根据过去和当前的购买数据和客户数据,对其他服务和产品提出建议平面图分析,大数据公司,通过告诉人们缺少什么,比较销售和货架空间,并通过自动重新订购来加速货架补充,从而支持店内销售定价引擎用于定制、情景定价决策

特别是在美国,零售商已经能够从客户那里收集大量基于交易和行为的数据。随着数据量的增长和处理能力的提高,机器学习越来越多地应用于更广泛的零售领域,以进一步优化业务流程,推动更具影响力的个性化和情境化消费者体验和产品。

零售业的转型已经开始

人工智能和机器学习的影响学习已经开始了。例如:

零售商正在利用机器学习和物联网技术预测需求,以优化商店业务和减轻劳动力。广告正在根据店内摄像头的检测进行个性化,云服务平台,并接管了店内员工的半人工"客户服务"任务。零售商可以监控收银台中的等待时间,以了解各个商店层面的商店流量和销售效率,然后定制产品组合和商店布局,以最大限度地提高购物篮的大小、满意度和销售通过率。系统现在可以识别和预测客户行为,并通过将计划任务转化为按需活动来提高员工的生产率。摄像系统可以在现场员工之前检测易腐产品的"新鲜"状态。实体店正在自动化操作任务,例如设置货架价格、确定产品种类和组合、优化促销。店内应用程序可以根据个人消费历史和偏好的数据来判断客户在某个通道中呆了多长时间,并提供有针对性的优惠和建议(通过他或她的移动设备)。

麦肯锡最近的一项研究提供了一些例子,量化了这些技术在转变消费方式方面的潜在价值零售商经营和竞争。例如:

过去五年,大数据分析方法,采用数据和分析的美国零售商供应链运营的营业利润率增长了19%。利用数据和分析来改善销售,包括定价、产品组合和布局优化,将使营业利润率提高16%。个性化广告是当今机器学习最强大的用例之一。其他具有高潜力的零售用例包括基于旅行和物流中的实时数据优化定价、路线和调度,以及优化销售策略。

充分利用数据的价值

薄薄的利润率(尤其是在杂货行业)以及来自亚马逊和沃尔玛等行业领先的早期采用者的压力,都产生了强大的激励机制,促使客户数据发挥作用,以改善从交叉销售额外产品到降低成本的所有方面在整个价值链中,

但麦肯锡(McKinsey)评估称,美国零售业仅实现了分析师在2011年预期的30-40%的潜在利润率提高和生产率增长,而这一增长的大部分价值已通过较低的价格流向了消费者。到目前为止,人工智能和机器学习的潜在价值只实现了一小部分。