独家 | 零售业中的惊涛骇浪——人工智能、机器学习和大数据

作者：Prannoiy Chandran

翻译：李润嘉

校对：丁楠雅

本文约5600字，建议阅读15分钟。

本文教你如何利用人工智能和机器学习来提高零售业的效率和顾客参与度。

时尚是一门富有魅力的生意。同时也越来越具有争议。

在焚烧销毁了2800万英镑的超额库存（据年报所列）后，英国时尚公司Burberry最近引起了大量抗议，但其仍在继续与Louis Vuitton和 Chanel等时尚品牌联合推动的“品牌保护”行为。

抛开品牌保护的话题，这个抵制活动爆发的时间点对Burberry来说简直是糟得不能再糟。因为多年的不道德行为，这个行业已经处于严格的审查之中。此外，时尚公司必须应对不断变化的品味和购物习惯。尤其是千禧一代越来越喜欢在线上而不是在时髦的商店里购物，他们希望有更快的配送和更高的折扣。随着可持续时装和复古服饰的日益普及，以及在电子商务领域声名鹊起的街头品牌的兴起，他们对时尚的态度也在发生重塑。甚至投资者也对Burberry的年报感到愤怒，他们起初质疑为什么要制作那么多卖不出去的商品，后来是指责为什么不尝试售出滞销的商品。

总的来说，时尚品牌所面临的问题也是零售业的结症，他们不得不应对顾客选择和购买消费品及服务的思维方式的迁移。零售商如今被迫转移到线上，努力以长远的眼光来考虑如何利用自己的实体店铺。

看到正在关店的大型零售商（比如Sears和Payless）的数量，即可有一个表面的印象——零售业正在走向衰败。但事实远非如此。在数字领域，零售业正在蓬勃发展。由亚马逊和eBay等公司开启的改革对传统零售商业模式带来了巨大挑战，同时也给零售商和消费者带来了巨大的潜力。

这也意味着行业越来越转向优化和效率，同时也在避免过剩和浪费。零售业正处于独特的机遇之中，可以从人工智能、机器学习和大数据的交汇中获益。在这个行业中，需要管理和追踪各种类别的大量商品、追踪消费者的购物习惯，最重要的是，运营一个不断吸引回头客的品牌。现在的消费者想要紧跟最新潮流，同时也渴求便利；这就引发了订阅盒(subscription boxes)和线上购物的兴起。最近对全球零售商的调查表明成本节约、增强决策制定和过程自动化成为人工智能最有可能产生积极影响的主要方面。

人工智能对零售业的积极影响（调查）。Statista(2018)

当然，需要使用能够处理和学习大型数据集并做出可行预测和建议的算法和模型，才能从多渠道采集来的数据中得出靠谱的结果。使用类似判别分析、k近邻算法、深度学习和支持向量机等数据科学技术，同时利用计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术，可有效改进零售和CPG中的分类、优化和预测问题。以下是机器学习和人工智能在零售业中的5个应用，以及一些已经从中获益的零售商的例子。

CalculAI已经为数字零售商（尤其是有实体店铺的）确定了一系列关键算法，以有效地使用人工智能和机器学习。这张图列出了其中的一部分

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