商業挑戰
移動裝置、會話商務、社群網絡和其他技術改變了互聯客戶的行為 – 零售商需做出相對應的調整。客戶可利用多種管道快速搜尋產品並比對價格，零售商必須隨時準備提供相關優惠、有競爭力的價格及滿足需求的商品。這表示將超越電子表格，利用所有可想像到的來源產生數據來瞭解客戶與品牌之間的關係，進而擁有及時的影響力。同時，企業面臨供應面的挑戰。為了支持統一商務，供應鏈網絡變得越來越複雜且速度越來越快，使企業幾乎無法追蹤或優化。
AI 如何提供幫助
AI 技術的進步可通過不斷學習自動執行複雜的任務，使零售商可以突破部門侷限，將全方位分析應用於客戶購物過程的每一步，進而改善零售商的運營及提升客戶的購物體驗。 瞭解顧客購物過程中的所在位置 – 優化每一次的互動 – 將數據轉化為行動增進持續性、忠誠度和利潤成長。因此，收集和了解數據越多，讓您可以:
- 會話商務取代搜尋。 自然語言處理和認知運算產生對話式電腦介面和聊天機器人，讓顧客能隨時隨地購物 – 使零售商能夠更加瞭解客戶，實現統一商務。
- 為特定客戶量身定制零售業務。利用各種管道和裝置瞭解顧客戶在何處以何種價格購物，進而準確掌握消費者需求。基於規則的系統無法及時處理大量產品、客戶和接觸點。然而，利用機器學習讓零售商的定價、分類和行銷始終能針對微觀市場。
- 參與客戶的下一步行動。對於每位顧客，AI 利用數千個文本和數位數據開發下一步最佳行動並提出建議。零售商可以利用這種洞察預測未來客戶購買行為，培養需求，把握時機以最大限度提高利潤。
- 優化庫貨量滿足網路及實體店面的購物需求。 規劃調整商品物流的工作量非常大。AI 技術可以學習並糾正供應鏈問題，減少人為干預。同時，添加機器對機器的物聯網分析和射頻標識數據流，讓零售商可以實現及時庫存量透明度。
- 掌控欺詐減少損失。隨著顧客和供應商的數位交易量不斷增長，分析異常偵測是掌握發生狀況的唯一途徑。深度學習演算法可以發現並適應新的欺詐手段，進而解決洗錢、供應商採購欺詐、收銀員欺詐和濫用退貨等問題。
- 利用邊緣分析支持商店未來發展。 實體商店具備深化客戶關係的潛力。WiFi客流感測器、攝影機、電子貨架標籤、倉庫和通道機器人可改變每平方英呎店面的使用方式。深度學習演算法、電腦視覺科技和即時決策能讓零售商將零售藝術與科學融入客戶體驗。
為什麼選擇 SAS ?
身為進階分析領域的領導者，只有 SAS 能夠將整個零售企業的銷售、行銷數據和流程聯繫起來。利用 SAS 軟體所嵌入的 AI 功能 – 從強大的SAS® 平台到銷售和客戶智慧解決方案 – 可以提供創新的全方位分析功能，使您能夠更好地管理庫存量、提高獲利能力。這就是為什麼全球921家零售廠商，包括 66%《財富》500 強零售商仰賴 SAS 以保持競爭力。
