零售行业的运作模式一直随着技术发展而改变。曾经，互联网催生了电子商务；如今，人工智能正提升着零售行业的效率和客户体验。
凯捷咨询于 2019 年 1 月发布的一份报告显示，28% 的零售商表示正在使用人工智能技术，这一数据较 2017 年的 17% 和 2016 年的 4% 有了显著增长。报告中预测，有效运用人工智能技术可以为各类企业带来合计约 3400 亿美元的收益。
在中国，阿里巴巴、京东、美团、饿了么等零售巨头，在业务中大规模采用人工智能已是常态。一些中小型零售企业，也在尝试用人工智能解决一些过去难以解决的问题。
规模化带来的难题
小红唇作为针对女性的美妆时尚短视频社区，已经积累了 2000 多万用户，以及超过一百万条短视频。
在快速发展中，小红唇面临着规模化带来的效率问题：用户量和内容量双双增加的情况下，如何让用户和内容保持高效匹配？
“早期我们只是根据时间结合运营策略做排序或推荐，确保用户能看到最新和对平台最有价值的内容。”小红唇 CTO 王洋告诉 PingWest 品玩，“当用户量和内容都达到一定量级后，上述方式的问题也很明显。”
王洋解释道，用户要看到自己更感兴趣或可能感兴趣的内容，要通过更多的刷取、点击和搜索。这意味着用户跳出和流失概率更高。另外，粗放的运营规则可能伤害到某个量级并不小的用户群，而精细的运营规则又意味着，复杂的逻辑和开发维护成本。
相似的困扰也出现在衣二三上。主营女性服装租赁的衣二三，正经历着用户的快速增长，2018 年 9 月付费用户比去年同期增长 10 倍。
衣二三 CTO 程异丁对 PingWest 品玩表示：“由于服装的非标属性，客户很难用语言描述自己想要的衣服，而且衣服的属性很难结构化，导致用户检索商品和商品展示的效率不够高。”
衣二三使用过一些非机器学习的规则，起步很快, 但天花板很低。“ 套用几个规则之后, 就陷入无法优化的境地”。
在用户感知较弱的后台，同样面临提高运营效率的挑战。
宝尊是品牌电商代运营领域的龙头企业，已于 2015 在美国纳斯达克上市。宝尊电商技术和创新中心算法和大数据部总监张建告诉 PingWest 品玩：“宝尊为近两百家品牌店铺提供代运营服务，头部品牌对线上运营的质量提出了更高的要求，因此在图片处理、商品上下架、客户识别、关系维护、订单处理、数字营销内容生成等运营环节，有大量通过机器学习提效的空间。”
在整个运营环节，有两大问题需要解决：一是运营流程的标准化，以满足业务发展的快速拓展性；二是运营经验和能力需要倍快速复制，甚至抽象成相关的产品，从而降低由于核心人员流失而带来的业务损失和风险。
宝尊也曾尝试过基于规则的方法，但“这些方法的应用场景有限，而且性能（比如准确度等）相对固定，没有办法随着数据量的提升而进一步得到提升”。
用人工智能解决难题
得益于计算成本下降、数据量增加以及算法越来越完善，采用人工智能的门槛逐渐降低，企业面临的效率问题也有了更优化的解决方案。
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