人工智能(Artificial Intelligence)正在迅速地改變著我們現有的商業運營模式。現代的人工智能方式是通過不斷地把預估數值和實際數據相比較，不斷校正不同的假設，進而得到越來越精準的結果。

　　在零售業中，管理者只需查看各個部門的工作流程，就可以決定在哪里應用人工智能會取得更佳效果，從而實現全公司范圍的“機器學習審計（machine learning audit）”。

　　銷售規劃/購買

　　購買團隊的基本職能包括了商品選擇和定價，這兩項職能都需要由工作人員進行“猜測”。通過分解店內每個產品中的元素并和實際結果比較后，再使用人工智能算法來校正每個元素的權重，最終可以得到一份極具成效的產品銷售計劃。

　　再比如在定價方面，一個產品的定價方法一般有成本加成法、參考競爭對手定價的方法或隨機定價等。但是，根據每個產品的定價彈性，人們可以通過提供最高銷售量和毛利組合獲得的總利潤最大值來確定最佳的價格點。

　　庫存控制購買

　　庫存計劃和控制購買的基本目標有三個：第一個是預測客戶需求，這是一個長期而復雜的過程，有點類似于對股票市場的預測。但是也有一些基本的數據點可以幫助我們得到更準確的結果，例如：季節性、價格彈性、庫存等。更復雜的預測還包括了諸如社交媒體觀點、天氣數據等的外部影響因素。有效的人工智能算法會根據時間的不同，為每一個數據點創建出一個適當的權重，最終就會得出一個極其精確的結果。

　　庫存計劃的另一個關鍵因素是庫存平衡。每個商店都必須有正確的產品庫存，否則就有可能錯失銷售的良機，因為沒有客戶有足夠的耐心去等待商品的運達。因此，充足的庫存總是一個必要的選擇。不過，從另一方面來說，為了保求持續的庫存平衡，運輸貨物的車輛需要不斷地把某類商品在商店間來回運送。由于此項操作也需要“猜測”，因此運用人工智能后，不僅能改善商品的運輸效率，也能極大地優化運輸車運行的頻率和距離、降低耗時和費用。

　　最后，處理積壓物品必須有一個固定的過程。過剩庫存對任何零售業者來說都是一種最大的金錢浪費，必須定期處理滯銷品。

　　市場營銷

　　最有效的營銷總是針對特定客戶的個性化信息。然而，令人驚訝的是，無論是線上還是線下，仍然有很多的零售業者對全體客戶采用大致相同的促銷手段。這里有兩個問題：第一是所發出的信息不一定對每位顧客都有用；第二是價格折扣根本引不起消費者的購買欲望。

　　人工智能可以把消費者根據地域、人口統計、過往購買記錄及其他關鍵因素來細分成不同的群體，零售商也會因此而大幅提高營銷的“命中率”。另外，更具針對性和個性化的營銷也會降低電子郵件的退訂率，因為個性化信息對顧客的吸引度要遠遠高于非個性化的信息。

　　除了個性化促銷之外，你也可以通過人工智能來調整創新、媒體和信息發送頻率以求達至最優化的影響效果。

　　倉庫/供應鏈

　　對倉庫和供應鏈來說，人工智能的應用案例對庫存計劃是不同的。倉庫管理的關鍵是接收、裝載、拾取/包裝/運送效率等。

　　為了減少收取訂單的時間，人工智能算法可以幫助優化收取路線，也可以更有效地安排運輸車輛的入站接收和出站運輸。除此之外，它還可以優化出站運營商以及運輸路線，從而減少運輸的時間和成本，這不僅適用于網絡訂單，也適用于線下的點擊和收取。

　　銷售/客戶服務

　　人工智能影響銷售人員和客戶服務人員的方法主要有兩種：一是通過預測客戶需求來幫助其提供優質的客戶服務。很多電子商務網站都會根據顧客以前的購買記錄，提供個性化的信息或服務，來促成顧客的持續購買。即使是現場售賣，相同的個性化方法也可以被用來針對不同的顧客，以提高銷售量。

　　這些基于顧客記錄的推薦不僅可用于附加產品的銷售，也可以用來提供一般意義上的、更好的客戶服務。例如：不同的客戶需要用不同的方式來滿足。當有人對產品或者體驗不滿意的時候，一般情況下，每個商店都有自己的一套應對標準，例如免運送費或下一單九折的禮物卡等。但是，需要再次說明的是，好似一條促銷信息一樣，對某些客戶來說，標準賠償是不夠的；但對另一些人來說，標準賠償卻是足夠的。人工智能可以幫助客服人員在滿足客戶的整體需求方面有極大的能力提升。

　　人工智能在銷售和客服領域的第二個作用是通過自動化或機器人來完成的。絕大多數的銷售和客服咨詢都是圍繞著一些基本相同的問題進行的，對這些問題的回復完全可以通過聊天機器人完成。人工智能不僅可以幫助確定哪些是可以自動回答的關鍵問題，也可以通過多種不同的回復進行測試，以找到最能被客戶接受的回答。

　　策略/客戶研究

　　在客戶研究方面，零售商常常不知道該問什么問題，也不知道顧客答復中的趨勢及含義是什么，不知道哪些是需要問的、哪些是需要深入探討的。人工智能可以幫助設計問卷調查，也可以幫助解釋結果，以便隨后的行動步驟可以更清晰及容易地執行和實現。

　　新店開發/房地產

　　新店的布局和店鋪配置是一個經典的“猜測”樣本，人工智能在這一領域可以大展拳腳。成功的商店位置可以總結出數百個原因，包括內部的和外部的，宏觀的和微觀的等方面。如果沒有大數據和人工智能，要預測任何新店鋪的成功與否幾乎是不可能的，這樣的情況同樣適用于新店的業態、銷售構成、員工配置要求、營銷/標牌信息等。

　　人工智能在確定新店的位置和方式，以及本地化每一個商店的形式方面有著無與倫比的優勢。

　　新產品開發和自主品牌

　　最后，自主品牌產品也需要大量的直覺和猜測。創建自主品牌產品的目的不是為了降低本店原有的著名品牌產品的銷售，而是為了推出可以增加銷售和利潤的新產品。

　　其中的一些主要問題是：自主品牌產品應該包括哪些種類？商店的自主品牌和原有的其他品牌有哪些區別特征？價格的區分點應該在哪里？鑒于零售商希望擴大自己的自主品牌產品線，使用人工智能來解決這些關鍵問題，通常是一種最有效的方法。