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零售商要想获得成功并不容易。不断变化的客户需求、市场需求缩小的风险以及实体店的客流量减少等只是零售商在运营时可能面临的一些挑战。许多企业依靠数据科学和商业智能工具超越竞争对手，并在充满挑战的市场中保持优势。
以下是零售行业采用商业智能和数据科学需要了解的五种趋势：
1. 人工智能驱动的视频分析
如果没有高科技的帮助，人工智能无法发现人类可能会错过的模式和趋势。大多数零售场所安装了摄像头以防止行窃，有些还结合了人工智能技术。这样做可以为零售商带来新见解，从而推动业务的增长。例如，一些用于杂货店的摄像头具有对象识别功能，可以告诉销售团队成员有关库存短缺的信息。
人工智能还可以确定一些广泛的特征，例如客户性别和近似年龄。这样的分析系统可能表明，40岁以下的女性更有可能从装有零食的架子上选择商品，但是同一年龄段的男性通常会忽略这些商品。
许多零售商使用人工智能视频分析技术，因为他们发现它适合各种各样的用例。可以通过评估排队等候的购物者何时变多来帮助结账。如果零售商安装了带有人工智能摄像头的互动显示屏，收集到的数据可以显示有多少购物者观看促销活动或逗留多长时间。
此外，人工智能还可以解决一些问题。如果它检测到客户的平均身高，零售商可能会调整显示器以获得更好的可视性。这项技术还可以显示商店的哪些区域拥有最多的购物者，从而促使管理者向这些部门派遣更多的员工提供服务。
2. 使用数据向购物者提供个人风格建议
每个人都有这样的经历，例如去商场购买衣服却总是空手而归。许多人对他们想要的服装和种类都有自己的构想。主要问题是不知道哪些零售商出售他们心仪的商品，因此他们花费了数小时进行无用的搜索。
这可能就是诸如Stitch Fix公司提供这样的服务如此受欢迎的原因，该服务可以根据人们的喜好推荐商品。目前，该公司团队中有100多名数据科学家，他们提供信息为企业和设计师提供支持。其算法可以评估某人体形和预算之类的东西，而风格专家则可以根据自己的判断来为其选择服装。
Stitch Fix公司的商品中包含1,000多个品牌，其中包括该公司的自有品牌。它是一家行业领先的企业，可以使用数据查找客户喜欢的风格，但这并不是唯一的选择。
Mada公司是市场上采用类似方法的初创公司。用户首先填写风格测验表格，在提交之后，他们会通过友好的界面获得量身定制的建议。Mada公司目前拥有2,600多个品牌合作伙伴。
很容易想象其他提供服装的零售商也能做到这一点。例如，人们可能会收到电子邮件建议，根据他们过去的购买情况购买新产品。当零售品牌成功地向消费者提供他们真正想要的选择时，其销售潜力就会上升。
3. 在开设实体店或续订租赁之前需要依赖基于位置的商业智能
由于一些实体店的客流量比以前减少，因此对于商业投资者而言，权衡实体店潜在新地点的利弊尤其重要。他们中的许多人越来越依赖数据分析来做出投资和租赁决策。
有关人口、交通或旅游业的统计数据可以为投资者提供有用的商业情报，指导他们决定是否在进入候选地点开设新店。然后，深入研究访客数量的数据可以帮助他们决定是否续租。
这种信息还可以让企业了解客户的需求。例如，如果很多人离开购物中心之后却到附近的一家一元店购物，那么这种趋势可能会向投资者展示折扣连锁店应该保持相关性。
也许商业智能分析表明购物中心餐厅平均销售额下降。根据调查，许多购物者最终去了与购物中心相邻的意大利餐厅。这可能意味着人们对购物中心餐厅的食品并不满意。在了解这样的趋势时，投资者必须小心谨慎，不要过分强调因果关系。
其他事情(例如缺少座位)会让人们不愿意去美食广场吗?如果是这样的话，其改善的方法可能就像添加桌子和椅子一样简单。无论如何，基于位置的情报可以帮助零售物业投资者避免代价高昂的错误。
4. 数据包装
零售业的商业智能和数据科学的另一趋势涉及称为数据包装。这是一种将信息与品牌产品或服务捆绑在一起的方法。当金融机构提供预算应用程序或显示某人的信用评分每月变化的详细信息时，通常需要进行数据打包。
不过，更多的零售品牌也可能会开始使用它。例如，图书零售商可能会提供一个应用程序，使人们可以通过扫描商店特定的代码来记录阅读的每个标题。然后，该应用程序将向用户显示他们每年阅读多少页图书或平均花费的阅读时间。
数据包装可以提高客户满意度，并增加购买潜力。例如，一旦他们阅读了10,000页书，书店就可以提供其10美元的优惠券。零售商之所以会在业务方面取得成功，是因为他们得到了关于其客户最喜欢的作者、头衔或类型的统计数据。
5. 动态定价
当Quantzig公司发布2020年的四大零售分析趋势时，动态定价就位列其中。它使零售商可以根据有关客户需求的数据立即更改价格。亚马逊公司在动态定价方面一直处于领先地位，并在几年前实施了这种做法。现在，根据客户的意愿和需求，每天价格的变化超过200万次。
Target公司和沃尔玛公司等其他零售商也这样做。但是，如果其目标是与亚马逊公司进行竞争，那么许多零售商可能会输掉这种竞争。更好的方法是使用动态定价来达到特定目的，例如增加店内客户流量或增加某些消费者群体购买商品的可能性。
但是，动态定价必须谨慎进行。那些随便尝试或提供与在线购买不同价格的零售商可能会失去其忠实客户。
更明智的决策成为可能
零售行业的商业智能和数据科学的这五种趋势突出了相关信息如何引导零售商做出选择。在他们的帮助下，零售商的业务将会增长，并保持顾客的回头率。
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原文发布时间：2020-06-16
作者：Kayla Matthews
本文来自：“51CTO”，了解相关信息可以关注“51CTO”
