为什么机器学习和人工智能可能是解决运营数百甚至数千个不同商店位置的挑战的秘密武器，以及如何利用这些方法来提升商店绩效，增加每个商店的一致性和影响决策，零售企业的分析能力水平。
数据科学是当今商业市场的流行技术趋势之一。除了炒作之外，企业正在使用高级分析来完成从了解客户到改进预测的所有工作，从而推动获得更好，更快的结果。尽管几乎每个行业都能感受到这些方法的影响，但零售业可以获得最大的收益。随着更多大型零售商宣布裁员，关闭商店和破产，数据科学可能成为其秘密武器。
有条件赢得胜利
零售企业是最复杂的组织之一，跨多层团队的数千名员工以及数百个或数千个不同的地点。竞争在日益加剧，新的市场参与者从实体店到送货上门服务。品牌还必须处理全渠道整合的复杂性 -无缝集成越来越多的购物渠道-从在线到店内到移动。他们有望提供一致的品牌体验，同时还可以在所有渠道中提供个性化体验。
零售业是一种天生的以人为本的业务，它使数据科学的影响发展成熟。尽管有大量可用的数据，但今天的许多决定都是由人类观察和分析驱动的。这留下了可能错在的偏差和错误的空间，并浪费了以人为导向的数据分析的时间，以及可能更好地采取行动的洞察。
零售业务的成功依赖于为团队配备关键信息，使他们能够迅速采取行动。但是，该行业在提供必要的工具和技术方面落后了。零售团队通常使用过时的工具，例如手动电子表格，传统技术（甚至是笔和纸）来分析业务数据。在最近的一项调查中，近一半的商店经理和一半以上的区域经理报告说，他们依靠老化技术来履行其职责的主要职能。顶级商店管理者的愿望清单是更好的软件，有25％的报告表明它会对商店的业绩产生积极影响。
将数据科学付诸行动
数据科学有可能挖掘洞察力来赢得和留住客户，提高业务效率并最终提高性能。它还可以帮助零售商发现趋势，但更重要的是，数据科学可以确定KPI的驱动因素，从而做出更明智，更快速的决策。
考虑零售商的交叉促销营销工作。尽管外部促销活动相同，但特定品牌牛仔裤的销售量仅限于一家商店，而在另一家商店中，相同牛仔裤的销售量却一般般。商店经理可能会认为这只是消费者偏好。但先进的分析可以揭示销售额的增长与运动鞋品牌的店内交叉促销有关。现在可以与其他商店共享该可操作的见解以改善销售。
客户体验是数据科学可以支持数据驱动型决策的另一个领域。零售业领导者认为，今天的决定深受人类偏见的影响。但是，在了解店内问题和顾客行为时，管理人员通常只有一半是正确的。数据科学可以帮助消除这种偏见，通过数据洞察力和最佳实践来对经理进行武装，以对客户体验进行量身定制的改进。
最后，数据科学常常被忽视，影响绩效的最大机会之一是员工满意度。 在人们处于成功中心的行业中，零售商必须让员工满意。在审核eNPS时，企业团队可以利用自然语言处理和相关分析来揭示导致满意度低的原因，并帮助他们的门店解决这些挑战，提高满意度和留存率。
尽管零售业的金融和物流部门已经接受了数据科学，但将高级分析应用于商店业务仍然是一个尚未开发的机会领域。数据科学可以帮助零售业务领导者做出更明智，更快速的决策。那些做对的人，会发现自己很快就会在竞争中脱颖而出，获得客户忠诚度，提高业务效率并最终提高绩效所需的洞察力。
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