在零售運(yùn)營(yíng)中，AI與其說(shuō)是一個(gè)無(wú)所不知的機(jī)器人，不如說(shuō)是一個(gè)值得信賴(lài)的同事。AI默默地在虛擬后臺(tái)工作，審查持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流，同時(shí)進(jìn)行標(biāo)記，并提示分析師：“你可能想看這個(gè)，這可能是很重要的。

這才剛剛開(kāi)始，AI能夠解析人類(lèi)無(wú)法解析的大量數(shù)據(jù)，有可能更早地檢測(cè)到中斷或產(chǎn)品需求，使零售商能夠避免錯(cuò)失機(jī)會(huì)。位置數(shù)據(jù)一如既往地對(duì)這項(xiàng)工作至關(guān)重要，最成功的零售業(yè)務(wù)對(duì)賣(mài)家來(lái)說(shuō)可能是最有利可圖的價(jià)位，隨時(shí)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(xiàng)調(diào)查，超過(guò)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(cè)客戶(hù)需求和制定未來(lái)三年商品計(jì)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(duì)人們購(gòu)物方式變化的反應(yīng)，主要零售商對(duì)此有何反應(yīng)?

Brian Kilcourse：我們有一個(gè)截然不同的世界，這個(gè)世界受到零售商無(wú)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(jìng)爭(zhēng)對(duì)手做了什么?有人發(fā)布了TikTok視頻，在Instagram上說(shuō)了什么，或者在Facebook上發(fā)表了尖刻的評(píng)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(cāng)庫(kù)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(shí)，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?gòu)物者的行為特征、購(gòu)買(mǎi)模式和市場(chǎng)趨勢(shì)。然后，你可以將合適的產(chǎn)品種類(lèi)轉(zhuǎn)移到合適的商店，以滿足這些客戶(hù)的需求。

我們正在談?wù)摰氖强赡茏龀鰯?shù)百萬(wàn)個(gè)關(guān)于產(chǎn)品分類(lèi)、展示、價(jià)格和促銷(xiāo)的決定，這將壓跨一個(gè)人。AI及其配套技術(shù)ML可以幫助零售商實(shí)現(xiàn)其中一些決策的自動(dòng)化。

Cindy Elliott：零售商如何通過(guò)從這些數(shù)據(jù)中獲得的分析來(lái)更多地了解他們的客戶(hù)?

Brian Kilcourse：一旦零售商能發(fā)現(xiàn)你的意圖，最好的零售商就會(huì)開(kāi)始向你展示其他可能對(duì)你有用的產(chǎn)品。

在未來(lái)的某個(gè)州，我們將能夠根據(jù)消費(fèi)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(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)會(huì)問(wèn)我：“你想要建議嗎?”當(dāng)我碰巧從貨架上拿起一件商品時(shí)，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(dòng)反應(yīng)行業(yè)，它對(duì)客戶(hù)需求做出反應(yīng)，但在當(dāng)今世界，你幾乎必須預(yù)測(cè)需求，你必須建立各種情景模型，使你能夠比以往任何時(shí)候都更快地對(duì)需求變化做出反應(yīng)。

現(xiàn)在，我們可以可視化地預(yù)測(cè)需求將在何時(shí)何地激增，公司已經(jīng)開(kāi)始利用數(shù)字孿生，即真實(shí)世界的虛擬表示，以了解商品的流動(dòng)。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(shí)已晚之前采取行動(dòng)。

如果供應(yīng)鏈出現(xiàn)問(wèn)題，我們想了解原因。這可能是地緣政治、天氣或制造過(guò)程或入境口岸的延誤。我們可以采取糾正措施，尋找替代來(lái)源和產(chǎn)品，或者將產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到最有可能銷(xiāo)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(gè)由位置智能驅(qū)動(dòng)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(hù)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(xiāo)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(mǎi)一次性尿布，當(dāng)他們?cè)谀抢锏臅r(shí)候，他們正在買(mǎi)啤酒。這些從表面上看起來(lái)是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的，除非，從經(jīng)驗(yàn)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(shí)，你會(huì)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(wèn)題的跡象，你可以預(yù)測(cè)消費(fèi)者將在何時(shí)何地購(gòu)買(mǎi)什么。