零售和消费品行业 AI

业务挑战

移动设备、对话式商务、社交网络和其他技术改变了互联客户的行为，而零售商和消费品公司需要做出相应调整。客户可通过多种渠道快速搜索产品，对比价格，零售商必须随时提供相关优惠、有竞争力的价格和满足需求的商品。这意味着超越电子表格，利用一切可以想象来源的数据了解客户与品牌的关系，从而产生实时影响力。同时，企业供应侧也面临挑战。为支持统一的购物体验，供应链网络愈加复杂且速度越来越快，几乎不可能进行跟踪或优化。

AI如何提供帮助

零售和消费品行业 AI 技术的进步可通过不断学习自动执行复杂的任务，因此零售商可以突破部门局限，将全渠道分析应用于客户购物的每一步，改善运营和客户体验。了解客户购物进程中所处位置，优化每一次交互，通过将数据转化为行动来促进保有量、忠诚度和利润增长。相应地，收集和了解的数据越多，让您可以：

• 用对话式商务取代搜索。自然语言处理和认知计算产生了对话式计算机接口和聊天机器人，客户可以随时随地购物 – 让您可以更好地了解客户，实现统一的购物体验。
• 满足特定客户的需求。了解客户利用各种渠道和设备在何处以何种价格购物，准确掌握消费者需求。基于规则的系统无法实时处理大量产品、客户和接触点。但是借助机器学习，您的定价、商品组合和营销可以始终针对微观市场。
• 预测客户的下一步行动。AI 使用数千条文本和数字数据针对每个客户来开发新的最优行动，并获得推荐引擎。您可以利用这种洞见来预测未来的购买行为，培养需求并把握机遇，进而最大限度提高利润水平。
• 优化库存满足在线或店内购物者需求。规划调整商品物流工作量非常大。AI技术可以学习并纠正供应链问题，同时减少人为干预。同时，添加机器对机器物联网分析和射频标识数据流，可以实现实时库存透明。
• 控制欺诈和减少损失。随着客户和供应商数字交易量不断增长，分析异常检测是掌握实时状况的唯一途径。深度学习算法可以发现并适应新的欺诈手段，从而解决洗钱、供应商采购欺诈、收银员欺诈和滥用退货等问题。
• 利用边缘分析支持店铺未来发展。实体商店具备深化客户关系的潜力。WiFi 客流传感器、摄像机、电子货架标签、仓库和通道机器人可以改变每平方英尺店面的使用方式。利用深度学习算法、计算机视觉技术和实时决策，可以将零售艺术与科学融入客户体验。

为什么选择SAS?

作为高级分析领域的可靠领导者，SAS 能够将整个零售和消费品企业的销售和营销数据与流程联系起来。借助我们软件（从强大的分析平台到销售和客户智能解决方案）中嵌入的 AI 功能，可提供创新的分析功能，让您能够更好地管理库存并提高盈利能力。这正是包括 66%《财富》500 强零售商在内的全球 921 家零售商依靠 SAS 保持竞争力的原因所在。

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