AI可（kě）以解锁并充分利用零售（shòu）数据宝库

数（shù）据是润滑诸如Amazon.com之类的大（dà）型在线零售商（shāng）的销售（shòu）机器的油，并且正在（zài）探索Google和Facebook等技术巨头的用户行为。根（gēn）据（jù）Amazon Web Services(AWS)的说法，仅其（qí）支付数据工（gōng）程团队（duì）就（jiù）负责（zé）数据摄取，转换和存储（chǔ）不断增长（zhǎng）的750 TB以上的数（shù）据（jù）集。如此庞大的数（shù）量将使大多数（shù）其他组织相形见,，但（dàn）这并不意味着其数据的价（jià）值不再那（nà）么低，也就没有竞争的余地。

零售（shòu）商可以从高（gāo）质量数据中获得的见解并（bìng）不（bú）取决于它的数（shù）量，而是取决于如何收集，分（fèn）析和使用它们来满足客户的需求。下周末哪里需（xū）求特别高?天气将对在线销售产（chǎn）生（shēng）多大影（yǐng）响?在什（shí）么情况（kuàng）下欺诈或退（tuì）货的可能性（xìng）特别高?为（wéi）什么客户（hù）的行（háng）为（wéi）会如（rú）此而又（yòu）没有不同?所有这些（xiē）问题的答案都在（zài）数据（jù）中（zhōng）。

随着数据量的不断增长，下（xià）一个考虑因素（sù）是（shì）如何（hé）最好地（dì）对其进行管理（lǐ）。我们是否（fǒu）仍可以依靠良好的老式统计数据，还是应该利用人工智能（néng）(AI)和大数据（jù）?大（dà）数（shù）据和统计数据（jù）的结合可以（yǐ）回（huí）答（dá）许多问题，特（tè）别是在（zài）非（fēi）常（cháng）熟悉其数据及其提（tí）供的见解的公司中。如果内部没有（yǒu）统计（jì）学家的能力或没有合适的大数据工具，那么挑战就开（kāi）始了。

在（zài）这一点上，需（xū）要考虑使用（yòng）AI，因为它是帮助（zhù）零售商评估其数据和关系以更好地（dì）了解（jiě）买（mǎi）方（fāng）偏好并预测未来行为的最佳方法。在当今快速（sù）发展（zhǎn）的（de）商务环境中（zhōng）不这样做的（de）危险是无法（fǎ）满足客户（hù）的期望，竞争对（duì）手很快就会进入可用空（kōng）间。

零售商不必担心他们拥（yōng）有的数据量。在AI方面，尺寸不是问（wèn）题。正确（què）的问题（tí）以及正确的数（shù）据意味着，无论（lùn）是在线还是线下零售商，中型零售商都可以取得与（yǔ）市（shì）场上最大的零售商一样的成功业绩。从（cóng）哪儿开始?如今（jīn）的AI恰（qià）恰是IT时代回到1960年代的时候-仍处于起步（bù）阶段。实际上（shàng），只有少数（shù）几家（jiā）公司拥有内部专家，数据能力和技（jì）术人员（yuán）来管理其实施（shī）。因此，许（xǔ）多（duō）零（líng）售商都将其数据管理外包给服（fú）务提（tí）供商。

这样做的好（hǎo）处是，已经建立了专门知识，尤其是在AI方面（miàn）的（de）专业（yè）知识，这意味（wèi）着数据掌握在手中。公司通常已经向零售商提供了服务（wù），因此提供商很熟悉（xī）数据。这样可以更快，更准（zhǔn）确地得出见解，从而可以更快地实现结（jié）果。