物联网、人工智能和5G将改变购物方式

1、零售商正在个性化购物体验

微软最近的一份研究报告发现，“消费者愿意与品牌商共享数据——63%的美国消费者表示，他们愿意与提供卓越体验的公司共享更多数据。”

这意味着公司有机会个性化销售之旅。借助现在可用的大量数据，公司可以更好地了解哪些产品可能会引起客户或潜在客户的兴趣。

再看看数据，“91%的消费者更有可能会选择那些能够识别、记住并提供相关优惠和个性化推荐的品牌”。顾客喜欢感觉购物体验是根据他们需求量身定制的。

量身定制的购物体验有意义且个性化。在背后，它是数据驱动的。因此，LTE网络、人工智能和5G的出现将对零售商部署个性化购物应用的能力产生爆炸性影响。

2、人工智能将如何影响零售业？

从理论上讲，个性化推荐听起来不错，但是筛选TB级的数据以确定个人喜好并非易事。进入人工智能，这将推动个性化购物体验革命。

人工智能在很大程度上依赖于算法密集型机器学习（ML）来提供结果。人工智能和机器学习都在快速发展并已经取得成果。

让我们看看人工智能和机器学习对零售业产生影响的一些实用举措。

（1）动态价格调整

人工智能最擅长的一件事是对大量数据进行分类，以发现趋势并预测结果。尽管人类擅长创建计算模型和使用计算工具，但计算机可以加速这些计算，并利用预测分析来实现更快、更自动化的价格调整。

人工智能可以快速分析历史销售数据，并将以前促销成功和类似产品类别的销售数字考虑在内。然后，它可以使用所有这些数据来预测产品的最佳价格。这是一个动态的过程，价格可以随着新信息的出现而不断调整。

（2）准时制造

准时制造是一种可以优化和改进流程的策略，可以显著影响利润——为满足即时需求而不是为库存制造产品。库存制造有两个缺点：需要将其存储起来，如果存货没有售出，它可能导致损失。

就其本质而言，准时制造导致较小的产量。如果产品的设计需要更改或被证明存在缺陷，则只会影响一小部分产品。较小的产量也降低了成本，这可以腾出资金用于其他更具生产力的用途。

挑战在于预测生产的最佳时机。产量太多，现在缩小的仓库可能无法容纳太多产品。产量太少，零售商可能会存在缺货情况。

人工智能可以分析数十个数据点，以便就何时启动生产运行做出最佳预测。需求预测由于其复杂性和需要快速处理的数据量而非常适合于超级计算机。借助机器学习，人工智能可以从错误中学习，从而使其准时制造预测随着时间推移而提高。

（编辑：常州站长网）

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