为什么零售业数字化转型会改变行业格局
零售业以数据为中心的需求
思想领袖和行业支持者已经提出了详细的指导方针，以推动零售业以数据为中心的创新。市场领导者可以通过了解数字化背后的主要驱动因素而繁荣发展，例如不断变化的客户偏好、不断变化的市场趋势，以及需要根据数据生成的洞察采取行动并制定更好的策略。
数字化转型为体验式零售业提供了机遇：
- 个性化产品策划和优惠
- 全渠道体验
- 移动优化
人工智能是零售业数字化转型的关键
传统上，不错和极好经商方式之间的区别在于有形资产和无形资产的混合，例如卓越的客户服务、一流的运营、独立的产品或品牌吸引力。
尽管这些仍然是重要的差异化因素，但数字化极大地提高了所有这些领域的标准。早期采用数字技术的公司在竞争初期就为自己赢得了优势。物联网和人工智能是进一步推动数字化转型、塑造零售业未来的关键技术驱动力。
尽管如此，人工智能通常不是零售商的优先支出事项，但那些确实接受人工智能的零售商将会获得超越竞争对手的优势。
通过人工智能和认知建模的自学系统使零售商能够利用先前体验的反馈来增强客户购物和品牌体验，从而提高客户满意度并培养品牌忠诚度。
算法零售：下一个前沿
术语 “算法零售” 是指通过人工智能和高级分析应用大数据。它用于复杂的零售环境，可提供灵活、高效和统一的客户体验。
算法零售可帮助组织构建以客户为中心的运营平台，以消除孤岛，提高转化率，增加销售和追加销售机会，并提高客户满意度。
算法零售为零售商提供了一个支持框架，将人工智能的关键方面整合到其业务运营中。但是，重要的是要了解算法零售与传统的规则驱动型自动化之间的区别。
算法零售还是传统的规则驱动型自动化？
新一轮的算法零售由人工智能和机器学习 (ML) 提供支持。这些技术赋予机器认知能力：
- 自然语言处理
- 识别模式
- 假设能力
- 学习和积累先前经验的能力
在传统的规则驱动型自动化中，决策是基于自变量做出的。相比之下，算法零售利用智能算法来考虑多个变量并应用正确的上下文。不仅如此，这些算法还能过滤掉噪声。
总的来说，他们的强项在于处理输入并通过选择最佳的行动方案来做出明智响应。正如人类从经验中学习并将自己的知识应用于未来的决策一样，该算法会根据其执行的每项活动来完善其准确性。
然后，它会根据这些输入选择响应并确定其优先级。这个过程是持续的，算法也会不断变得更智能。
该算法可以在不损失精确度的情况下执行无穷无尽的任务，从而为需求、买家趋势、新兴竞争、市场干扰等情况积累知识。
零售商数字化转型的优势
数字化转型使自己处于优势地位：
- 更快地从洞察转变为切实可行的步骤
- 开辟营销和外联的新途径
- 整合虚拟现实和互动购物，以此改变买家体验
- 将闲置资产货币化
- 将产品或服务捆绑到具有更好客户细分的特定消费者群体
- 转变物流、运输和仓储等后端流程，以优化供应链
- 改善订单配送统计数据
- 创建更完善的合规性
- 降低库存过剩或库存不足的风险
- 最大限度地利用可用资金并保持资金运转
- 减少会计错误
- 在减少人力的情况下提高客户参与度
- 创建智能商店
- 全面优化工作流程，最大限度地降低运营成本
- 允许企业访问基于云的解决方案
- 更妥善地处理社交媒体以及与用户的互动
- 生成消费者数据以获得更好的洞察
- 通过聊天机器人建立更出色的客户支持
- 减轻人力员工的负担，减少流程中的人为错误
零售业数字化转型面临的挑战
如果毫无经验，进行传统业务环境的数字化转型似乎非常艰巨，因此，请寻求合适的合作伙伴的帮助，避免陷阱并克服挑战。
员工可能会有一些抵触情绪，他们对旧的经营方式感到自在，可能会感到受到新技术的威胁。他们可能会对角色变更或学习新技术感到不适。
数字化转型可能具有多层复杂性，例如，在建立服务于多元化消费者群体的系统方面。有时候，公司想要折中的措施，例如增强体验的移动应用程序，这虽然不错，但对网络用户根本没有帮助。数字化转型最好是包罗万象且具有凝聚力。
选择正确的技术不仅可以满足当前的需求，而且还有可能像零售企业一样增长。
但是，对于任何想要保持相关性、竞争力和盈利能力的零售组织来说，冒险尝试并采取必要措施来开启数字化转型的新时代，这是非常值得的。