人工智能

鹿崇

与以往相比，零售商更加重视根据不断变化的客户偏好和需求快速做出调整。例如，零售商可依靠商业智能（BI）工具来预測围绕已知因素（例如特别事件或假日）的产品未来需求。基于这些预測的采购决策通常由买方制定，他们依据自己的经验和本能下达订单。将人工智能（AI）功能引入BI软件能够省却这些人工步骤并消除人为偏差，从而发现新的洞察并改进业务结果（参阅Forrester的《借助AI增强BI功能的六种方法》）。

美国旧金山市最大、增长最快的公司之一Specialty'sCaf6 and Bakery就是一个很好的例子，它充分印证了零售商如何利用数据来制定与产品开发和选择、库存以及人员配置等相关的决策以吸引并留住客户。

零售分析人员是否经常对其认为会影响结果的关键因素进行探究，或者在确认假设（仅仅因为其符合他们的理论）时便止步不前？有多少次可能有其他会影响结果的更重要的因素未被探究？当数据量巨大，且每条数据都蕴含大量属性时，用户要花大量时间进行交叉分析以获得新的信息，或将最初的假设应用于部分数据。基于这样的困难，是否有用户在分析过程开始之前就“知难而退”？在分析过程中，又是否会因人为偏差而分析失误而做出错误的决策呢？

将AI用于数据源，以发现影响结果的未知因素，能够消除人为偏差并且有助于获得新的信息。例如，BI厂商现在可提供利用AI或机器学习自动化实现的智能分析功能，以加快分析工作流并提供对于人类分析人员而言更加困难和耗时的同察。这些技术使分析人员掌握了大量先进的数字化技术，例如，针对不熟悉和非传统数据源自动建模，包括社会经济数据、顾客服务查询、天气数据以及竞争数据等。这有助于提供更加准确的产品需求预測，同时减少对高技能数据专家的依赖。

在加利福尼亚、华盛顿和伊利诺伊州拥有50多家餐厅的Specialty's Cafe&Bakery，一直使用Birst的NetworkedBI平臺来制定数据驱动型决策以改进顾客体验和增强盈利能力。

一、依靠数据和分析提升顾客体验和盈利能力

Specialty's通过Birst从其电子商务站点所采集的数据向市场推出新产品，通过产品修改（例如，去掉或者添加配料）可捕获280000种顾客购买他们产品的方式，还可将这类数据与外部来源（例如成本核算）相结合，以确定新的具备盈利潜力的产品。例如，数据显示金枪鱼是一种深受欢迎的沙拉配料，因此，他们在菜单中增添了以金枪鱼为主的新沙拉。利用数据和分析，Specialty's能够根据顾客对配料的偏好为他们定制菜肴，从而增强其满意度和忠诚度。

此外，Specialty's能为客户提供最佳的产品选择——将天气数据融入分析后发现汤品的选择与天气之间的关联性，借助这一信息，管理人员按照地区和时间将10年未变的约30种汤品数量缩减至6款，并能够适时调整各店的菜单以便为顾客提供最佳的汤品选择。此举既能够让现有顾客满意，又能吸引新的顾客，因而提高了销售和盈利能力，减少浪费。

二、AI如何帮助用户应对挑战

随着BI和分析供应商对新“智能”功能的投入越来越大，机器学习技术正在帮助人们构建一套自动化的分析流程，如数据准备和趋势预測。零售商们希望利用更多非传统的数据源来发现数据中的趋势或模式，从而为顾客提供更好的体验，比如为电子商务顾客提供更智能的产品推荐。在今天，大多数零售商会基于顾客以往的购买记录推荐商品，如果一位顾客曾经购买过饼干，那么饼干就会成为这位顾客看到的推荐清单中的附加产品。而这可能给已经改变了饮食习惯想要购买沙拉的顾客带来负面体验，对他们来说，更好的推荐可能是一款水果沙拉或者维生素饮料。

AI应用最大的优势在于用户不必依靠直觉或者勇气来制定决策，当大量数据摆在我们面前的时候，AI就可以利用数据帮助人们制定更好的决策。AI能够利用人们通常不会利用的其他数据源，例如网络聊天或者社交媒体，更好地实时了解消费者行为或习惯。

AI构建模型，使Specialty's运用模型在电子商务网站进行正确的产品推荐，还能使其运用AI根据当前事件和趋势迅速调整产品菜单。如果系统或AI的分析结果认为某种食材正收到当地人的追捧，成为最新的流行产品，Specialty's就会开启制作包含这种食材的新沙拉流程，并将新品添加到门店的菜单中。如果AI告诉Specialty's，当地人不喜欢沙拉中的某种蔬菜，他们则会将这种蔬菜从菜单中删除。AI正在帮助Specialty's为顾客打造更好的产品和服务。

三、提升业务能力的最佳选择

Infor去年收购Birst，其大量的云服务订户，PB级別的云上任务关键性数据，为Infor提供了一个单一、优质的平台，以非常友好的用户界面呈现深度分析、发现、相关和预測分析功能。作为云商业智能和企业分析供应商，BilSt被Forrester Wave评为2017年第3季度“以云部署为主的企业商业智能平台”领导者。使用Birst后，Specialty's的管理层会议也变得更加高效，他们无需耗费时间来核对数字，而是利用AI对数据的分析结果，制定更有利的业务决策。BilSt的“仪表盘”功能为用户构建了针对门店经营状况的全面可视化面板，能够帮助企业的各个层级制定促进销售的增长规划。例如，区域经理掌握针对其门户和餐饮业务的日常指标，能够据此调整人员配置、促销活动以及库存等。管理者拥有对所有门店收入贡献情况的可见性，从而能够更准确地纠正问题并规划未来业务拓展。