為什麼機器學習和人工智能可能是解決運營數百甚至數千個不同商店位置的挑戰的秘密武器，以及如何利用這些方法來提升商店績效，增加每個商店的一致性和影響決策，零售企業的分析能力水平。
數據科學是當今商業市場的流行技術趨勢之一。除了炒作之外，企業正在使用高級分析來完成從瞭解客戶到改進預測的所有工作，從而推動獲得更好，更快的結果。儘管幾乎每個行業都能感受到這些方法的影響，但零售業可以獲得最大的收益。隨著更多大型零售商宣佈裁員，關閉商店和破產，數據科學可能成為其秘密武器。
有條件贏得勝利
零售企業是最複雜的組織之一，跨多層團隊的數千名員工以及數百個或數千個不同的地點。競爭在日益加劇，新的市場參與者從實體店到送貨上門服務。品牌還必須處理全渠道整合的複雜性 -無縫集成越來越多的購物渠道-從在線到店內到移動。他們有望提供一致的品牌體驗，同時還可以在所有渠道中提供個性化體驗。
零售業是一種天生的以人為本的業務，它使數據科學的影響發展成熟。儘管有大量可用的數據，但今天的許多決定都是由人類觀察和分析驅動的。這留下了可能錯在的偏差和錯誤的空間，並浪費了以人為導向的數據分析的時間，以及可能更好地採取行動的洞察。
零售業務的成功依賴於為團隊配備關鍵信息，使他們能夠迅速採取行動。但是，該行業在提供必要的工具和技術方面落後了。零售團隊通常使用過時的工具，例如手動電子表格，傳統技術（甚至是筆和紙）來分析業務數據。在最近的一項調查中，近一半的商店經理和一半以上的區域經理報告說，他們依靠老化技術來履行其職責的主要職能。頂級商店管理者的願望清單是更好的軟件，有25％的報告表明它會對商店的業績產生積極影響。
將數據科學付諸行動
數據科學有可能挖掘洞察力來贏得和留住客戶，提高業務效率並最終提高性能。它還可以幫助零售商發現趨勢，但更重要的是，數據科學可以確定KPI的驅動因素，從而做出更明智，更快速的決策。
考慮零售商的交叉促銷營銷工作。儘管外部促銷活動相同，但特定品牌牛仔褲的銷售量僅限於一家商店，而在另一家商店中，相同牛仔褲的銷售量卻一般般。商店經理可能會認為這只是消費者偏好。但先進的分析可以揭示銷售額的增長與運動鞋品牌的店內交叉促銷有關。現在可以與其他商店共享該可操作的見解以改善銷售。
客戶體驗是數據科學可以支持數據驅動型決策的另一個領域。零售業領導者認為，今天的決定深受人類偏見的影響。但是，在瞭解店內問題和顧客行為時，管理人員通常只有一半是正確的。數據科學可以幫助消除這種偏見，通過數據洞察力和最佳實踐來對經理進行武裝，以對客戶體驗進行量身定製的改進。
最後，數據科學常常被忽視，影響績效的最大機會之一是員工滿意度。 在人們處於成功中心的行業中，零售商必須讓員工滿意。在審核eNPS時，企業團隊可以利用自然語言處理和相關分析來揭示導致滿意度低的原因，並幫助他們的門店解決這些挑戰，提高滿意度和留存率。
儘管零售業的金融和物流部門已經接受了數據科學，但將高級分析應用於商店業務仍然是一個尚未開發的機會領域。數據科學可以幫助零售業務領導者做出更明智，更快速的決策。那些做對的人，會發現自己很快就會在競爭中脫穎而出，獲得客戶忠誠度，提高業務效率並最終提高績效所需的洞察力。
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