品牌零售商的幕后推手：人工智能

现如今，人工智能对于零售商而言已经并不陌生了，据统计超过三分之一的主要领导品牌到在使用人工智能来改善他们的品牌业务，预计到2022年，人工智能在零售行业的支出将超过73亿美元。而相对于华而不实的虚拟现实应用程序在宣传方面的优势，朴实无华的人工智能用例以及应用程序更能在提供优越的客户体验和获取最大的投资回报（ROI）中起到更优的作用。所以现在目光更应该放探索人工智能在B2C零售中的价值上，而不是单纯去炒作利用人工智能，追求宣传效益。

?停止胡乱猜测，利用大数据分析

管理和追踪广泛的产品目录、客户习惯和需求是一件很费功夫的事情，所以越来越多的品牌开始借助人工智能和机器学习来实现优化和提高工作效率。企业品牌不仅可以利用人工智能算法从大量数据集中获得信息，还可以用其对企业资源分配与企业发展方向做出预测和推荐。

趋势预测算法能梳理来自社交媒体帖子和用户的网络浏览习惯的数据，从而让企业品牌能够识别出最具吸引力的内容。类似的算法还可用于情感分析，可用于预测零售商的产品出现在客户的交流环境中的几率，以及了解人们对产品的态度是积极的亦或是消极的。在很多的情况下，人工智能都可以帮助品牌准确预测不同类别的畅销产品。像rue21是一家成功采用这种方法并且取得成效的企业，他们停止了胡乱猜测，并采用先进分析法分析客户对特定服装、个性化通信的偏好，以此推动其销售和营销渠道的参与度。

预测分析法可以帮助企业品牌更靠近线上购物者和增加他们回购的可能性，从而优化客户服务体验。通过整理以往在线和离线交互以及社交媒体和购买历史记录中的数据，企业对客户的了解可以变得更加全方位，他们可以利用这些对客户更多的了解来帮助客户服务团队丰富整体体验，从而带来更高的留客率和平均订单价值。

供应链管理解读

还有一个方面时常会被忽视了，那就是人工智能在供应链管理中的应用可以直接影响品牌和消费者体验。 提高生产和产品分销效率的企业品牌能降低自身成本，同时还可降低消费者的消费成本。

现在有一些如数据驱动的购物平台Choosy这样的企业品牌，正在利用自然语言处理（NLP），解读Instagram照片上留下的评论，从而确定客户群体对产品的需求，然后根据受欢迎程度和人气对特定服装产品进行排序。在幕后，时装企业可以通过人工智能来确定供应链中哪些款式，颜色，尺寸等的产品可以加大供应量，哪些产品应该减少生产供应量。随着越来越多的企业品牌都在探寻和创造精确管理供应链的方法，零售商也将能够根据实时需求快速扩张自身优势。

利用自然语言处理，零售商可以更加精确地管理供应链，以及对实施政策作出更适合零售商运营战略的评估。比如苹果、亚马逊这样拥有数百家供应商的大公司，对供应商的管理难度会非常的高。因此他们为了主动监控供应商网络，也运用了自然语言处理将全球供应商在社交媒体上的新闻评论翻译成英文，以便更好地了解供应商有没有遵守其服务条款，从而做出决策判断改变实施政策亦或是放弃违规的供应商。

可发现性，至关重要

搜索工具的强大在于其可发现性，零售商可以利用搜索工具无缝连接商务体验、跟踪新闻事件，在社交媒体上寻找到最符合零售商自身发展方向和最能令零售商满意的意见领袖，从而对自身的发展战略作出方向上的调整。搜索工具对于零售行业的发展是不可忽视的。举个例子，当消费者在零售商的网站搜索他们想买的产品时，说明消费者是对这个产品有购买欲望的，对这个产品是有明确需求的，那么零售商可以把这样的消费者视为潜在客户或者准客户，这时候这些消费者转化为零售商客户的可能性就非常大。但是如果消费者在网站上连自己想要买的产品都搜索不了，那么其转化成客户的可能也就被扼杀的摇篮里了。

现在很多零售商的在线搜索机制都不尽如人意，其实零售商可以学习谷歌这样的高级搜索引擎，在很大程度上是可以在他们身上找到自身需要的发展方向的。比如搜索排名算法，零售商可以将自己品牌的内容、客户偏好、相关/类似商品等因素纳入到搜索机制中，尽量提供给客户最优的搜索结果。零售商利用人工智能和机器学习从客户购买模式中提取出关键信息以此确定自身品牌产品的排序结果，这将会对转化率，甚至是对品牌的成功产生直接影响。

零售商无论从优化供应链以及用数据预测需求推动转化率的提升，亦或是确保客户需求的满足，创造尽可能优质的购物体验，人工智能和机器学习都是能改善其核心业务功能以及满足零售商发展需求的首选。