為什麼零售業的數位轉型能夠改變遊戲規則
零售業以資料為中心的需求
思想領袖和行業擁護者提出了詳細的指導方針，推動以資料為中心的零售業創新。市場領導者可以透過瞭解數位化背後的主要驅動力而茁壯成長，例如不斷變化的客戶偏好、不斷變化的市場趨勢，以及需要根據資料產生的見解來採取行動並制定更好的策略。
數位轉型為體驗式零售提供許多機會：
- 個人化的產品策劃和優惠
- 全通路體驗
- 行動優化
人工智慧是零售業數位轉型的關鍵
傳統上，做生意的好方法和絕佳方法之間，差異包括有形和無形兩方面，例如卓越的客戶服務、卓越的營運、獨立的產品、品牌吸引力等。
雖然這些確實仍是重要的差異化因素，但數位化使所有這些領域都大大提高了門檻。早期採用數位技術的公司已經在遊戲初期為自己贏得強大優勢，物聯網和人工智慧正是將數位轉型提升到全新境界，並塑造零售業未來境況的關鍵技術驅動力。
儘管如此，人工智慧卻通常不是零售商的支出優先選項，因此那些接受人工智慧的人將獲得勝過競爭對手的優勢。
透過人工智慧和認知建模的自我學習系統，零售商就能利用過往經驗的回饋來增強客戶的購物和品牌體驗，從而提高客戶滿意度並培養品牌忠誠度。
演算法零售：下一個戰場
「演算法零售」一詞是指透過人工智慧和進階分析來應用大數據，當用於複雜的零售環境時，它可以提供靈活、高效、統一的客戶體驗。
演算法零售可幫助組織構建以客戶為中心的營運平台，從而消除孤島、提高轉換率、增加銷售和追加銷售的機會，並提高客戶滿意度。
演算法零售為零售商提供一個支援框架，將人工智慧的關鍵能力整合到他們的業務營運方法之中。但是，請務必先瞭解演算法零售與傳統由規則驅動的自動化技術之間有什麼不同。
演算法零售、還是傳統的規則驅動自動化？
新一波演算法零售由人工智慧和機器學習 (ML) 技術所推動，這些技術賦予機器認知能力：
- 自然語言處理
- 識別模式
- 假設能力
- 學習和建立先前經驗的能力
在傳統的規則驅動自動化之中，決策是基於獨立變數而做出的。相比之下，演算法零售則是利用智慧演算法來考慮多個變數，並應用正確的情境脈絡，不僅如此，這些演算法還能過濾雜訊。
總而言之，它們的長處在於透過選擇最佳行動方案來處理輸入內容並智慧回應，如同人類從經驗中學習並將知識應用於未來的決策一樣，此演算法會根據所執行的每一項活動來改進其準確性。
之後，它會根據這些輸入內容來選擇回應方式並排出優劣順序，這個過程是持續的，演算法將不斷變得越來越有智慧。
此演算法可以在不失去精確度的情況下無限次執行，培養關於需求、買家趨勢、新興競爭、業務中斷等情況的知識。
零售商數位轉型的優勢
數位轉型帶來許多好處：
零售業數位轉型的挑戰
對於外行者來說，對傳統業務進行數位轉型或許是非常艱鉅的任務，因此請向合適的合作夥伴尋求協助，以避開陷阱並克服挑戰。
對於習慣用舊方法經營業務並感覺受到新技術威脅的員工，可能會產生一些阻力，因為他們可能對角色變化或學習新技術感到不舒服。
數位轉型可能在很多層面上展現複雜性，例如，要建立多套系統以服務多樣化的消費者族群時。有時公司想要半途而廢，例如能增強體驗的行動應用程式雖然很好，但對於網頁使用者毫無幫助。唯有數位轉型能夠包羅萬象且具有收斂特性，它才是最好的。
您應該選擇正確的技術，不僅可以滿足當前的需求，而且具有像零售業務一樣的增長潛力。
但是，對於任何希望保持相關性、競爭力和盈利能力的零售組織來說，冒險採取必要步驟來開啟數位轉型的新時代，確實是非常值得的投資。