根据IDC预测，人工智能（AI）预计将在客户旅程、共赢网络、商品化、市场营销和商务领域普遍存在。例如，在未来两年：
- 40%的数字转型项目将得到认知计算和人工智能的支持，为运营和变现新模式提供关键的、及时的洞察
- 30%的零售商将采用零售全渠道商业平台，整合了集中编排全渠道能力的数据分析层
有一件事情是很清楚的：正如我们所了解的那样，新的分析技术预计将从根本上改变分析——和零售行业。
零售背景下定义人工智能和机器学习
人工智能被广泛定义为计算机模仿人类思维和逻辑的能力。机器学习是人工智能的一个子集，其重点在于计算机如何在不编程的情况下通过使用可不断适应改变的算法来从数据中进行学习；换言之，这些计算机可以持续“学习”以响应新数据。现在我们看到了这些突破，是因为硬件方面得到了极大的改善（例如，GPU和多核处理），可以应对大数据并运行分析和学习数据所需的深度学习算法。
IDC副总裁Ivano Ortis最近分享了他的观点：“人工智能将把分析带到一个新的水平，并将成为零售创新的基础，这已经得到了全球半数零售商的认可。人工智能可以实现规模化、自动化和前所未有的精度，当适用于超细微客户细分和上下文交互的时候，可推动客户体验。”
鉴于人工智能和机器学习的能力，很容易看到人工智能和机器学习是如何成为零售商强大的工具。现在，计算机可以读取、倾听数据，了解数据，从数据中进行学习，立即且准确地推荐下一个最佳动作，而不需要明确的编程。这对那些希望能够准确预测需求、预期客户行为、优化和个性化客户体验的零售商来说是一个福音。
例如，它可以用于自动化：
- 基于关于每个客户独特性去和购买倾向的个性化产品建议
- 选择额外的加售和交叉销售选择，推动更大的客户价值
- 聊天机器人可以推动与客户进行智能的、有意义的交互
- 根据过去和现在的采购数据和客户数据推荐额外服务和产品
- 平面图分析，支持店内产品销售，告诉人们还缺些什么，将销售情况与货架空间进行对比，通过自动重新订货加速货架补充
- 定价引擎，做定制化的、适合情境的定价决策
特别是在英国，零售商们已经可以收集大量来自客户的交易数据和行为数据。而且随着数据量的增长，处理能力的提升，机器学习已经更广泛地应用于零售行业，进一步优化业务流程，推动更有影响力的个性化、上下文消费者体验和产品。
零售业的转型已经开始
零售业已经开始感受到人工智能和机器学习的影响了，例如：
- 零售商正在通过机器学习结合物联网技术来预测需求，优化商店业务并减轻员工负担
- 基于店内摄像头检测提供个性化的广告，承担店员部分的半手动的、通过在平板电脑或者触屏终端设备查看客户的消费记录
- 零售商可以监控排队结账的等候时间，以了解个别店面的流量和商店销售效率，然后进行分类和调整店面布局来实现购物篮、满意度和销售的最大化
- 系统现在可以通过把计划认为调整为按需活动，来识别和预测客户行为，改善员工生产效率
- 摄像头系统可以在店内员工之前检测易腐产品的新鲜状态
- 实体店正在实现很多操作任务的自动化，例如设置货架定价，确定产品分类和混合，优化促销等
- 店内应用可以显示客户在特定通道停留了多长时间，根据个人消费记录和偏好数据，提供有针对性的优惠和建议（通过他/她的移动设备）
麦肯锡最近的一项研究提供了很多例子，量化了这些技术如何改变零售商运营和竞争方式所带来的潜在价值，例如：
- 采用数据和数据分析的美国零售商供应链业务已经看到，过去5年运营利润率增长了19%。使用数据和分析来改善商品销售，包括定价、分类和展示位置优化，使得运营利润率又提高了16%。
- 个性化广告是当前机器学习最强大的用例之一。其他具有较高潜力的零售用例还包括优化定价、根据旅行和物流的实时数据优化编排计划，还有优化商品销售策略。
最大限度发挥数据的价值
微薄的利润（尤其是在杂货行业）以及来自行业领先早期采用者的压力——例如亚马逊和沃尔玛——使得利用客户数据降低整个价值链成本的动力越来越强。但是麦肯锡分析师在2011年估计，美国零售行业仅实现了30%-40%的潜在利润提升和生产效率的增长——这一增长中有很大一部分是通过降低价格实现的。所以到目前为止，人工智能和机器学习只发挥了很小一部分的潜在价值。
据福布斯称，美国零售商有潜力实现净利润60%的增长和年生产力0.5%-1%的增长。但是，实现这一价值还存在着障碍，例如缺乏分析人才，企业内的数据孤岛。
这时候就需要机器学习和人工智能了。人工智能和机器学习可以帮助减轻推动利用可用数据所需的分析任务。当部署了一个全公司范围的、实施的分析平台时，这将成为所有公司职能优化决策所依赖的事实来源。
这将如何改变分析？
所以人工智能和机器学习如何改变零售分析？我们预计人工智能和机器学习不会像我们所想的那样灭掉分析，而是让分析对推动零售的未来产生全新的、更有影响力的作用。我们预测：
- 零售商将把机器学习算法作为分析和监控与机器学习算法相关业务成果的一个额外因素
- 他们就爱那个利用人工智能和机器学习来强化分析算法，检测更多早期的预警信号，预测趋势，并在竞争对手之前找出准确答案
- 实时分析，并作为所有业务领域之间的粘合剂
- 分析将越来越多地把重点放在分析制造设备的行为，而不仅仅是业务和消费者行为上
Ivano Ortis在最近的一份题为“零售分析为何是零售利润的基础”的报告中，分享了他对这个话题的一些观点。他指出零售领导者是如何利用这种新型分析推动提高利润，进一步提供差异化的客户体验，更有效地竞争。“总的来说，商业和技术将趋于一致，让零售商能够实现短期投资回报率目标，同时发现未开发的需求。但是，实施分析需要零售企业上下各种关键管理角色和业务流程之间的协调。早期采用者从他们的项目中实现了显著的重要价值——利润的双位数增长，同店和电子商务收入，库存头寸和销售额，核心营销指标。有一个巨大的机会在等着我们。”
