在零售运营中，AI与其说是一个无所不知的机器人，不如说是一个值得信赖的同事。AI默默地在虚拟后台工作，审查持续不断的数据流，同时进行标记，并提示分析师：“你可能想看这个，这可能是很重要的。
这才刚刚开始，AI能够解析人类无法解析的大量数据，有可能更早地检测到中断或产品需求，使零售商能够避免错失机会。位置数据一如既往地对这项工作至关重要，最成功的零售业务对卖家来说可能是最有利可图的价位，随时随地为顾客提供他们想要的东西。
根据零售系统研究公司的一项调查，超过70%的表现最好的全方位零售商同意，AI支持的分析将从根本上改变他们预测客户需求和制定未来三年商品计划的方式。
最近，我与零售系统研究公司的管理合伙人Brian Kilcourse一起探索了AI的潜力。
Cindy Elliott：你的研究着眼于零售商对人们购物方式变化的反应，主要零售商对此有何反应?
Brian Kilcourse：我们有一个截然不同的世界，这个世界受到零售商无法控制的各种外部因素的影响。镇上有体育赛事吗?一种不寻常的交通模式?是不是有竞争对手做了什么?有人发布了TikTok视频，在Instagram上说了什么，或者在Facebook上发表了尖刻的评论吗?天气怎么样?
我们注意到，最聪明的零售商正在使用AI非常快地分析非交易性信息，以从中获得洞察力。许多公司正在将AI与GIS的位置智能相结合，以在特定商店和仓库的上下文中查看他们的数据。
当AI与位置智能结合在一起时，它还可以让你将决策本地化，它为你提供更多信息，以了解当地购物者的行为特征、购买模式和市场趋势。然后，你可以将合适的产品种类转移到合适的商店，以满足这些客户的需求。
我们正在谈论的是可能做出数百万个关于产品分类、展示、价格和促销的决定，这将压跨一个人。AI及其配套技术ML可以帮助零售商实现其中一些决策的自动化。
Cindy Elliott：零售商如何通过从这些数据中获得的分析来更多地了解他们的客户?
Brian Kilcourse：一旦零售商能发现你的意图，最好的零售商就会开始向你展示其他可能对你有用的产品。
在未来的某个州，我们将能够根据消费者在商店里明示或暗示的兴趣向他们推送消息。例如，如果我在烘焙区，我选择了一个系统，该系统会问我：“你想要建议吗?”当我碰巧从货架上拿起一件商品时，理论上系统可以告诉我还有什么产品可以搭配这件商品。
Cindy Elliott：在AI的这种新用途中，位置数据是如何产生影响的?
Brian Kilcourse：零售业是出了名的被动反应行业，它对客户需求做出反应，但在当今世界，你几乎必须预测需求，你必须建立各种情景模型，使你能够比以往任何时候都更快地对需求变化做出反应。
现在，我们可以可视化地预测需求将在何时何地激增，公司已经开始利用数字孪生，即真实世界的虚拟表示，以了解商品的流动。当然，我们希望这样做的原因是，我们可以尽早发现供应或需求中断，并在为时已晚之前采取行动。
如果供应链出现问题，我们想了解原因。这可能是地缘政治、天气或制造过程或入境口岸的延误。我们可以采取纠正措施，寻找替代来源和产品，或者将产品转移到最有可能销售的地方。
在这种情况下，位置数据至关重要。如果我们有一个由位置智能驱动的数字孪生，我们可以看到商品与其当前位置的关系，以及需要这些商品的客户的位置。
早在20世纪80年代，就有人发现一次性尿布的销量与啤酒之间存在关联。他们发现，年轻的爸爸们被派到商店去买一次性尿布，当他们在那里的时候，他们正在买啤酒。这些从表面上看起来是没有关联的，除非，从经验上讲，它们是非常密切相关的。
这就是AI可以提供的洞察力，快速、令人印象深刻。当你将位置智能添加到AI中时，你会看到更深层次的数据。你可以获得供应链可能出现问题的迹象，你可以预测消费者将在何时何地购买什么。
