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AI可以解鎖并充分利用零售數(shù)據(jù)寶庫
數(shù)據(jù)是潤(rùn)滑諸如Amazon.com之類的大型在線零售商的銷售機(jī)器的油，并且正在探索Google和Facebook等技術(shù)巨頭的用戶行為。根據(jù)Amazon Web Services(AWS)的說法，僅其支付數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)就負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)攝取，轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)不斷增長(zhǎng)的750 TB以上的數(shù)據(jù)集。如此龐大的數(shù)量將使大多數(shù)其他組織相形見,，但這并不意味著其數(shù)據(jù)的價(jià)值不再那么低，也就沒有競(jìng)爭(zhēng)的余地。
零售商可以從高質(zhì)量數(shù)據(jù)中獲得的見解并不取決于它的數(shù)量，而是取決于如何收集，分析和使用它們來滿足客戶的需求。下周末哪里需求特別高?天氣將對(duì)在線銷售產(chǎn)生多大影響?在什么情況下欺詐或退貨的可能性特別高?為什么客戶的行為會(huì)如此而又沒有不同?所有這些問題的答案都在數(shù)據(jù)中。
隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，下一個(gè)考慮因素是如何最好地對(duì)其進(jìn)行管理。我們是否仍可以依靠良好的老式統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還是應(yīng)該利用人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)合可以回答許多問題，特別是在非常熟悉其數(shù)據(jù)及其提供的見解的公司中。如果內(nèi)部沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)家的能力或沒有合適的大數(shù)據(jù)工具，那么挑戰(zhàn)就開始了。
在這一點(diǎn)上，需要考慮使用AI，因?yàn)樗菐椭闶凵淘u(píng)估其數(shù)據(jù)和關(guān)系以更好地了解買方偏好并預(yù)測(cè)未來行為的最佳方法。在當(dāng)今快速發(fā)展的商務(wù)環(huán)境中不這樣做的危險(xiǎn)是無法滿足客戶的期望，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手很快就會(huì)進(jìn)入可用空間。
零售商不必?fù)?dān)心他們擁有的數(shù)據(jù)量。在AI方面，尺寸不是問題。正確的問題以及正確的數(shù)據(jù)意味著，無論是在線還是線下零售商，中型零售商都可以取得與市場(chǎng)上最大的零售商一樣的成功業(yè)績(jī)。從哪兒開始?如今的AI恰恰是IT時(shí)代回到1960年代的時(shí)候-仍處于起步階段。實(shí)際上，只有少數(shù)幾家公司擁有內(nèi)部專家，數(shù)據(jù)能力和技術(shù)人員來管理其實(shí)施。因此，許多零售商都將其數(shù)據(jù)管理外包給服務(wù)提供商。
這樣做的好處是，已經(jīng)建立了專門知識(shí)，尤其是在AI方面的專業(yè)知識(shí)，這意味著數(shù)據(jù)掌握在手中。公司通常已經(jīng)向零售商提供了服務(wù)，因此提供商很熟悉數(shù)據(jù)。這樣可以更快，更準(zhǔn)確地得出見解，從而可以更快地實(shí)現(xiàn)結(jié)果。
