具有前瞻性的零售商曾经正在操纵人工智能来帮帮他们正在经济不确定性、压力和地缘不不变的环境下维持和增加利润率。然而，只要当他们正在整个营业中全面使用人工智能时，他们才会认识到人工智能的全数潜力。零售商必需为其人工智能能力制定更具计谋性和分析性的方式，沉点关心贸易价值创制的两个环节杠杆：收入增加和成本降低。然而，环节是要先成立数据根本。
零售商该当建立毗连整个贸易价值链的数据模子，无论是采购和采办商品仍是挪动和发卖商品。这意味着将公司的所无数据取合做伙伴和供应商的消息整合正在一路，建立一个涵盖整个公司运营的同一数据集。第一步并不简单。虽然一些公司多年前决定成为数据驱动型公司，他们多年来一曲正在收集数据。2023年对美国首席数据官和首席数据和阐发官的一项查询拜访发觉，只要23。9%的公司将本人描述为数据驱动型，只要20。6%的公司暗示他们正在组织内成立了数据文化。为了成为数据驱动型，零售商必需审计其数据的质量，处理任何不脚，并为数据管理制定法则、实践和布局。他们还需要简化流程，培育数据优先的文化，推进数据可拜候性、数据驱动的决策以及培训和教育打算。当然，这种变化需要最高办理层的许诺。最终，零售商该当勤奋建立一个以客户为导向的智能企业。现在，时髦巨头HUGO BOSS就是一个典型的例子。多年前，它认识到人工智能和客户数据不成朋分的素质。正在鼎力投资人工智能能力的同时，它还建立了由SAP和Microsoft Azure支撑的强大数据和阐发平台。现在，它声称正在发卖、订价、营销、产物和预测方面具有很多人工智能引擎，而且每月城市推出新的引擎。
除了对平安数据根本的需求外，关于前者，立异零售商曾经正在利用人工智能来支撑动态订价、个性化和零售优化，以添加收入。英国杂货连锁店Morrisons和ASDA目前正正在试验动态订价，以更动态地应对不竭变化的市场情况。Morrisons正在2023年期间通过正在少数商铺引入电子货架标签（ESL）来测验考试动态订价。ASDA还完成了25000种产物的ESL试验。除了使这些超市可以或许快速顺应波动的市场前提外，动态订价还有帮于削减食物华侈。通过为接近保质期的新颖农产物供给有吸引力的扣头，动态订价能够帮帮和零售商的底线。人工智能能够帮帮收入增加的其他体例包罗减轻采用或扩展零售运营的复杂性。它还能够帮帮成立预测的受众档案，及时办理和优化勾当，并按照反馈建立创意的替代版本。按照一家领先的数字化转型办事和产物工程公司的研究，人工智能驱动的平台能够发生40%的运营效率，并使零售营业的绩效提拔一倍。利用人工智能阐发数据能够节流整个组织的成本，使零售商可以或许快速应对效率低下的问题，并确定潜正在的改良范畴。例如，正在营销中，利用人工智能的实正全渠道方式将使营销人员领会改变预算分派对全体成果的影响，从而提高效率或效率。人工智能处理方案还能够帮帮推进更好的客户体验，从而带来更高的对劲度和更低的报答。时髦品牌ASOS正在其使用法式中利用人工智能和加强现实（AR）来帮帮用户确定特定的颜色或气概能否适合他们。AR滤镜将产物叠加正在客户身上，让他们能够虚拟体验。此外，零售商能够操纵人工智能和客户数据跳过供应链中高贵的步调，提高可见性，并通过使商品更具可逃溯性来削减丧失。取ASOS的人工智能和加强现实使用法式一样，沃尔玛正在其Be Your Own Model功能中也利用了雷同的手艺。该处理方案（最后是为了正在地图上展现地形特征而开辟的）答应购物者查看本人穿戴服拆的高度逼实的描画。通过答应客户虚拟试用商品，沃尔玛能够最大限度地削减需要运送到现实地址的商品数量，从而消弭其供应链中高贵的一步。
正在零售业实施数据和人工智能的环节成功要素包罗强大的数据根本设备以及对收入增加和成本降低的投资。还无数据科学和人工智能方面的专业学问，以及推进立异和尝试的文化。最终，细心实施的人工智能处理方案将提高营业价值所有次要驱动要素的效率，从人员和采购到客户获取和订价，最终实现智能企业做为一个全体而不是一系列分歧部门进行优化的最终方针。