人工智能

鹿崇

與以往相比，零售商更加重視根據(jù)不斷變化的客戶偏好和需求快速做出調(diào)整。例如，零售商可依靠商業(yè)智能（BI）工具來預測圍繞已知因素（例如特別事件或假日）的產(chǎn)品未來需求。基于這些預測的采購決策通常由買方制定，他們依據(jù)自己的經(jīng)驗和本能下達訂單。將人工智能（AI）功能引入BI軟件能夠省卻這些人工步驟并消除人為偏差，從而發(fā)現(xiàn)新的洞察并改進業(yè)務結(jié)果（參閱Forrester的《借助AI增強BI功能的六種方法》）。

美國舊金山市最大、增長最快的公司之一Specialty'sCaf6 and Bakery就是一個很好的例子，它充分印證了零售商如何利用數(shù)據(jù)來制定與產(chǎn)品開發(fā)和選擇、庫存以及人員配置等相關的決策以吸引并留住客戶。

零售分析人員是否經(jīng)常對其認為會影響結(jié)果的關鍵因素進行探究，或者在確認假設（僅僅因為其符合他們的理論）時便止步不前？有多少次可能有其他會影響結(jié)果的更重要的因素未被探究？當數(shù)據(jù)量巨大，且每條數(shù)據(jù)都蘊含大量屬性時，用戶要花大量時間進行交叉分析以獲得新的信息，或?qū)⒆畛醯募僭O應用于部分數(shù)據(jù)。基于這樣的困難，是否有用戶在分析過程開始之前就“知難而退”？在分析過程中，又是否會因人為偏差而分析失誤而做出錯誤的決策呢？

將AI用于數(shù)據(jù)源，以發(fā)現(xiàn)影響結(jié)果的未知因素，能夠消除人為偏差并且有助于獲得新的信息。例如，BI廠商現(xiàn)在可提供利用AI或機器學習自動化實現(xiàn)的智能分析功能，以加快分析工作流并提供對于人類分析人員而言更加困難和耗時的同察。這些技術使分析人員掌握了大量先進的數(shù)字化技術，例如，針對不熟悉和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源自動建模，包括社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、顧客服務查詢、天氣數(shù)據(jù)以及競爭數(shù)據(jù)等。這有助于提供更加準確的產(chǎn)品需求預測，同時減少對高技能數(shù)據(jù)專家的依賴。

在加利福尼亞、華盛頓和伊利諾伊州擁有50多家餐廳的Specialty's Cafe&Bakery，一直使用Birst的NetworkedBI平臺來制定數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策以改進顧客體驗和增強盈利能力。

一、依靠數(shù)據(jù)和分析提升顧客體驗和盈利能力

Specialty's通過Birst從其電子商務站點所采集的數(shù)據(jù)向市場推出新產(chǎn)品，通過產(chǎn)品修改（例如，去掉或者添加配料）可捕獲280000種顧客購買他們產(chǎn)品的方式，還可將這類數(shù)據(jù)與外部來源（例如成本核算）相結(jié)合，以確定新的具備盈利潛力的產(chǎn)品。例如，數(shù)據(jù)顯示金槍魚是一種深受歡迎的沙拉配料，因此，他們在菜單中增添了以金槍魚為主的新沙拉。利用數(shù)據(jù)和分析，Specialty's能夠根據(jù)顧客對配料的偏好為他們定制菜肴，從而增強其滿意度和忠誠度。

此外，Specialty's能為客戶提供最佳的產(chǎn)品選擇——將天氣數(shù)據(jù)融入分析后發(fā)現(xiàn)湯品的選擇與天氣之間的關聯(lián)性，借助這一信息，管理人員按照地區(qū)和時間將10年未變的約30種湯品數(shù)量縮減至6款，并能夠適時調(diào)整各店的菜單以便為顧客提供最佳的湯品選擇。此舉既能夠讓現(xiàn)有顧客滿意，又能吸引新的顧客，因而提高了銷售和盈利能力，減少浪費。

二、AI如何幫助用戶應對挑戰(zhàn)

隨著BI和分析供應商對新“智能”功能的投入越來越大，機器學習技術正在幫助人們構(gòu)建一套自動化的分析流程，如數(shù)據(jù)準備和趨勢預測。零售商們希望利用更多非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的趨勢或模式，從而為顧客提供更好的體驗，比如為電子商務顧客提供更智能的產(chǎn)品推薦。在今天，大多數(shù)零售商會基于顧客以往的購買記錄推薦商品，如果一位顧客曾經(jīng)購買過餅干，那么餅干就會成為這位顧客看到的推薦清單中的附加產(chǎn)品。而這可能給已經(jīng)改變了飲食習慣想要購買沙拉的顧客帶來負面體驗，對他們來說，更好的推薦可能是一款水果沙拉或者維生素飲料。

AI應用最大的優(yōu)勢在于用戶不必依靠直覺或者勇氣來制定決策，當大量數(shù)據(jù)擺在我們面前的時候，AI就可以利用數(shù)據(jù)幫助人們制定更好的決策。AI能夠利用人們通常不會利用的其他數(shù)據(jù)源，例如網(wǎng)絡聊天或者社交媒體，更好地實時了解消費者行為或習慣。

AI構(gòu)建模型，使Specialty's運用模型在電子商務網(wǎng)站進行正確的產(chǎn)品推薦，還能使其運用AI根據(jù)當前事件和趨勢迅速調(diào)整產(chǎn)品菜單。如果系統(tǒng)或AI的分析結(jié)果認為某種食材正收到當?shù)厝说淖放酰蔀樽钚碌牧餍挟a(chǎn)品，Specialty's就會開啟制作包含這種食材的新沙拉流程，并將新品添加到門店的菜單中。如果AI告訴Specialty's，當?shù)厝瞬幌矚g沙拉中的某種蔬菜，他們則會將這種蔬菜從菜單中刪除。AI正在幫助Specialty's為顧客打造更好的產(chǎn)品和服務。

三、提升業(yè)務能力的最佳選擇

Infor去年收購Birst，其大量的云服務訂戶，PB級別的云上任務關鍵性數(shù)據(jù)，為Infor提供了一個單一、優(yōu)質(zhì)的平臺，以非常友好的用戶界面呈現(xiàn)深度分析、發(fā)現(xiàn)、相關和預測分析功能。作為云商業(yè)智能和企業(yè)分析供應商，BilSt被Forrester Wave評為2017年第3季度“以云部署為主的企業(yè)商業(yè)智能平臺”領導者。使用Birst后，Specialty's的管理層會議也變得更加高效，他們無需耗費時間來核對數(shù)字，而是利用AI對數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，制定更有利的業(yè)務決策。BilSt的“儀表盤”功能為用戶構(gòu)建了針對門店經(jīng)營狀況的全面可視化面板，能夠幫助企業(yè)的各個層級制定促進銷售的增長規(guī)劃。例如，區(qū)域經(jīng)理掌握針對其門戶和餐飲業(yè)務的日常指標，能夠據(jù)此調(diào)整人員配置、促銷活動以及庫存等。管理者擁有對所有門店收入貢獻情況的可見性，從而能夠更準確地糾正問題并規(guī)劃未來業(yè)務拓展。