人工智能如何确保零售业的数据质量和可靠性
在当今的按需经济中，客户希望通过点击按钮并在他们选择的渠道上与零售商进行一系列查询，例如交付跟踪、订单更改、退货或投诉。随着客户从智能手机转向在线，从聊天机器人转向人工顾问，交互必须是无缝且个性化的。
但成功不仅仅是被动反应。真正的收入机会在于与客户接触，无论他们身在何处，使用人工智能和数据分析等专用技术来吸引他们的兴趣，进行销售并评估购后体验以进一步交叉和追加销售。
人工智能和分析在优化全渠道客户旅程方面有着明确的作用。但根据 Red Ant 最近的一项调查，虽然许多品牌明白他们需要采用技术才能取得成功，但 25% 的零售商也对采用哪些技术感到困惑。
机会与犹豫
零售技术团队的领导者需要确保他们充分利用他们已经拥有的东西——他们的数据——以及经过验证的数字技术，以实现最佳的业务敏捷性和绩效。但显然需要了解需要哪些数据、什么使数据好用以及如何收集数据。这不仅仅是拥有尽可能多的数据。
借助 AI 驱动的洞察力，零售商可以真正了解他们的客户以及他们的动机，从而提高客户忠诚度并增加收入。数据丰富的零售商可以使用人工智能来改进对客户的搜索和推荐，使他们能够尽快找到他们想要的确切商品。
这是超个性化的秘诀——消费者越来越期待这一点——并支持可持续零售战略，这些战略对零售领导者来说是滚雪球般的优先。使用人工智能，零售商可以确保所有渠道的品牌一致性，并为员工、买家和合作伙伴创造身临其境的体验。
这些更顺畅、更好和差异化的体验将鼓励更频繁的访问，提高忠诚度，甚至可以在店内而不是在线吸引客户，如果这是目标的话。人工智能在零售业的其他关键应用包括价格和促销优化、店内或货架可用性、社交媒体监控或情绪分析、需求预测甚至欺诈/威胁检测，使他们能够有效地管理店内活动并做出改变与客户和业务相关的内容。
尽管零售商热衷于购买人工智能，但其犹豫背后的原因包括：人工智能价格昂贵，零售商需要高技能的专业人员，他们需要从质量而非数量的角度来理解他们的数据。有些人可能还停留在购买周期中，而另一些人可能已经花费了四到五年的时间来整理他们的数据以供该系统访问。
大多数时候，他们并没有因为担心人工智能无法提供经过验证的投资回报率而退缩。更多的是他们不了解它如何适合他们的业务以及如何部署它。试验系统的想法在小样本量中实际上是不可能的——它需要大量的数据和很长的时间来评估项目的真正成功。
如何优化客户服务旅程
那么零售商如何开始使用人工智能来优化客户服务旅程并改变他们的零售体验呢？人工智能可以帮助提高数据质量。它使用机械工具来发现数据中人类无法识别的关系和模式，并构建一个业务流程来理解这种模式。
在零售环境中部署它有两个主要领域：
- 产品推荐
零售商可以根据数据和人工智能开发反馈机制向客户提供良好的产品和服务建议，以实现这些预测。例如，如果零售商注意到客户总是购买 50 毫升的香水，它可以使用此信息来推荐另一个品牌。
传统上，零售业中的人工智能充当产品推荐引擎——但这是高度反应性的，使用它来驱动店内或在线客户并鼓励购买会更有效。你必须通过建立反馈机制来训练一个系统关于一个建议是好是坏以及看起来是什么样的；数据转换专家可以提供帮助。
- 下一个最佳动作
人工智能还可用于呈现“下一个最佳行动”——识别客户、他们对外展做出积极响应的倾向，以及如何最好地吸引他们。零售商可以使用人工智能让客户对某事做出回应，例如进入商店或邀请他们参加活动。人工智能可以识别客户的习惯和行为，并使用一组确定他们可能如何反应的规则来促使他们采取行动。它从最佳店员的策略中学习，并将其转化为指导其他店员。这也可以应用于营销活动。
训练系统
人工智能可以利用零售商最佳销售人员的绩效和数据。关键是确保数据系统具有良好的反馈机制和足够多的“试错”交互。给予人工智能反馈并告诉它是对是错对于它的成功和推荐的可靠性至关重要。
例如，零售商可能决定在客户购买的第 3 天、第 2 周、第 4 周和第 100 天之后与他们联系，并提供一份人员列表供商店员工联系。客户仪表板可让您深入了解下一步要采取的行动，例如联系长时间未进行任何购买的客户。
如果人工智能系统识别出该客户通常在一年中的某个时间进行购买，它可以帮助制定一组特定于上下文的参与行动。如果这是与另一个人（店员）一起进行的，那么这将成为与客户的个性化互动。电子邮件系统是参与的工具，而人工智能是实现这一目标的驱动技术。
如何衡量成功
如果结果导致购买，您可以判断 AI 在基本层面上是成功的。零售商可以通过其反馈机制的质量来更详细地跟踪其 AI 的有效性。如果向 AI 提供购买是否成功的反馈，它就可以帮助系统学习——这是一个循环过程。告诉人工智能它提出了一个好的建议是做出明智决策的秘诀，这将影响客户忠诚度和利润。
将所有见解集中在客户分析仪表板上，使零售商能够通过智能、可操作的见解来监控和分析在线和车间活动，从而推动商店绩效。这些可以针对不同的用户级别进一步定制，因此商店员工、经理和总部可以轻松访问与其角色和职责最相关的零售分析。
尽管人工智能技术潜力巨大，但在当今复杂的零售环境中实施它仍然是一项艰巨的任务。然而，确保零售商能够在日益具有挑战性的数字和经济环境中竞争和生存，并在不确定性下建立弹性是一项必要的任务。
为了更贴近客户并保持竞争力，零售商必须采用全渠道战略，利用来自所有客户渠道（包括店内和在线）的数据。他们还需要一种策略来使用和训练人工智能来解释每个推荐的数据，使用它根据客户的喜好与客户互动，并使用数据授权的商店员工提供相关且一致的消息来指导他们完成整个过程。
