AI可以解锁并充分利用零售数据宝库

数据是润滑诸如Amazon.com之类的大型在线零售（shòu）商的销售机器（qì）的油，并且正在探索（suǒ）Google和Facebook等技术巨（jù）头（tóu）的用户行（háng）为。根据Amazon Web Services(AWS)的说法，仅其（qí）支付数据工程团队就负责数据摄取，转换和存（cún）储不断（duàn）增长的750 TB以上的数据集。如此（cǐ）庞（páng）大的数量将使（shǐ）大多数其他组织相形（xíng）见,，但这（zhè）并（bìng）不意味着其数据的价值不再那么低（dī），也就没有竞（jìng）争的余地。

零售商可以从高（gāo）质量（liàng）数据中获得的见（jiàn）解并不取决（jué）于它的（de）数量（liàng），而（ér）是取决于（yú）如（rú）何收集，分析和使（shǐ）用它们来满足客户（hù）的需求。下周末哪里需求特（tè）别高?天（tiān）气（qì）将对在线销（xiāo）售产生多大影响?在（zài）什么情况下欺诈或退货的（de）可（kě）能性特（tè）别高?为（wéi）什么客户的行为会（huì）如此而又没有不同?所有这些（xiē）问题的（de）答（dá）案都在数据中。

随着数据量的不断增（zēng）长，下一个考虑（lǜ）因（yīn）素（sù）是如何最好地对其进行管理。我们是否仍可以依靠（kào）良好的老式统（tǒng）计数据，还（hái）是应该利用（yòng）人工（gōng）智能(AI)和（hé）大数据?大（dà）数据和统计数据的结（jié）合可以回答许多问题，特别是（shì）在非常熟悉其数据及其提供的见解的公司中。如果内部没有统（tǒng）计（jì）学家的能力或没有合适的（de）大数据工具，那么挑（tiāo）战就开始了。

在这一点（diǎn）上，需要考虑使用AI，因（yīn）为（wéi）它是帮助（zhù）零售商评估其（qí）数（shù）据和关系以（yǐ）更好地（dì）了解买方偏好并预测未来行（háng）为的最佳方法。在当今快速发展的商（shāng）务环（huán）境中不这样做的危险是无法满足客户的（de）期望，竞（jìng）争对手很快就会（huì）进入可用空间。

零售商不必担心（xīn）他们拥有的数据量。在（zài）AI方面，尺寸（cùn）不（bú）是问题。正确的问题以及正确的数据意（yì）味着，无论是在线还是线下零（líng）售商，中（zhōng）型零售商都可以取得（dé）与市场上最大的零售商一样的成功业（yè）绩。从（cóng）哪（nǎ）儿（ér）开始?如今的AI恰恰是IT时代（dài）回到（dào）1960年（nián）代的时候-仍处于起步阶（jiē）段。实际上，只（zhī）有少数几家（jiā）公司拥（yōng）有内部专家，数据能力和技术人员来管（guǎn）理其实施（shī）。因此，许多零售商都将（jiāng）其数据管（guǎn）理外包给（gěi）服务提供商。

这样（yàng）做的好处（chù）是，已经建立（lì）了专门知识，尤其（qí）是在AI方面的专（zhuān）业知识，这意（yì）味着数据掌握在手（shǒu）中。公司通常（cháng）已经向零售商提供了服务，因此提供商很熟悉数（shù）据。这样（yàng）可以更（gèng）快，更（gèng）准确地得出见解，从而可以更快地实（shí）现结果。