零售商要想獲得成功并不容易。不斷變化的客戶需求、市場需求縮小的風險以及實體店的客流量減少等只是零售商在運營時可能面臨的一些挑戰。許多企業依靠數據科學和商業智能工具超越競爭對手，并在充滿挑戰的市場中保持優勢。
以下是零售行業采用商業智能和數據科學需要了解的五種趨勢：
1.人工智能驅動的視頻分析
如果沒有高科技的幫助，人工智能無法發現人類可能會錯過的模式和趨勢。大多數零售場所安裝了攝像頭以防止行竊，有些還結合了人工智能技術。這樣做可以為零售商帶來新見解，從而推動業務的增長。例如，一些用于雜貨店的攝像頭具有對象識別功能，可以告訴銷售團隊成員有關庫存短缺的信息。
人工智能還可以確定一些廣泛的特征，例如客戶性別和近似年齡。這樣的分析系統可能表明，40歲以下的女性更有可能從裝有零食的架子上選擇商品，但是同一年齡段的男性通常會忽略這些商品。
許多零售商使用人工智能視頻分析技術，因為他們發現它適合各種各樣的用例。可以通過評估排隊等候的購物者何時變多來幫助結賬。如果零售商安裝了帶有人工智能攝像頭的互動顯示屏，收集到的數據可以顯示有多少購物者觀看促銷活動或逗留多長時間。
此外，人工智能還可以解決一些問題。如果它檢測到客戶的平均身高，零售商可能會調整顯示器以獲得更好的可視性。這項技術還可以顯示商店的哪些區域擁有最多的購物者，從而促使管理者向這些部門派遣更多的員工提供服務。
2.使用數據向購物者提供個人風格建議
每個人都有這樣的經歷，例如去商場購買衣服卻總是空手而歸。許多人對他們想要的服裝和種類都有自己的構想。主要問題是不知道哪些零售商出售他們心儀的商品，因此他們花費了數小時進行無用的搜索。
這可能就是諸如Stitch Fix公司提供這樣的服務如此受歡迎的原因，該服務可以根據人們的喜好推薦商品。目前，該公司團隊中有100多名數據科學家，他們提供信息為企業和設計師提供支持。其算法可以評估某人體形和預算之類的東西，而風格專家則可以根據自己的判斷來為其選擇服裝。
Stitch Fix公司的商品中包含1,000多個品牌，其中包括該公司的自有品牌。它是一家行業領先的企業，可以使用數據查找客戶喜歡的風格，但這并不是唯一的選擇。
Mada公司是市場上采用類似方法的初創公司。用戶首先填寫風格測驗表格，在提交之后，他們會通過友好的界面獲得量身定制的建議。Mada公司目前擁有2,600多個品牌合作伙伴。
很容易想象其他提供服裝的零售商也能做到這一點。例如，人們可能會收到電子郵件建議，根據他們過去的購買情況購買新產品。當零售品牌成功地向消費者提供他們真正想要的選擇時，其銷售潛力就會上升。
3.在開設實體店或續訂租賃之前需要依賴基于位置的商業智能
由于一些實體店的客流量比以前減少，因此對于商業投資者而言，權衡實體店潛在新地點的利弊尤其重要。他們中的許多人越來越依賴數據分析來做出投資和租賃決策。
有關人口、交通或旅游業的統計數據可以為投資者提供有用的商業情報，指導他們決定是否在進入候選地點開設新店。然后，深入研究訪客數量的數據可以幫助他們決定是否續租。
這種信息還可以讓企業了解客戶的需求。例如，如果很多人離開購物中心之后卻到附近的一家一元店購物，那么這種趨勢可能會向投資者展示折扣連鎖店應該保持相關性。
也許商業智能分析表明購物中心餐廳平均銷售額下降。根據調查，許多購物者最終去了與購物中心相鄰的意大利餐廳。這可能意味著人們對購物中心餐廳的食品并不滿意。在了解這樣的趨勢時，投資者必須小心謹慎，不要過分強調因果關系。
其他事情(例如缺少座位)會讓人們不愿意去美食廣場嗎?如果是這樣的話，其改善的方法可能就像添加桌子和椅子一樣簡單。無論如何，基于位置的情報可以幫助零售物業投資者避免代價高昂的錯誤。
4.數據包裝
零售業的商業智能和數據科學的另一趨勢涉及稱為數據包裝。這是一種將信息與品牌產品或服務捆綁在一起的方法。當金融機構提供預算應用程序或顯示某人的信用評分每月變化的詳細信息時，通常需要進行數據打包。
不過，更多的零售品牌也可能會開始使用它。例如，圖書零售商可能會提供一個應用程序，使人們可以通過掃描商店特定的代碼來記錄閱讀的每個標題。然后，該應用程序將向用戶顯示他們每年閱讀多少頁圖書或平均花費的閱讀時間。
數據包裝可以提高客戶滿意度，并增加購買潛力。例如，一旦他們閱讀了10,000頁書，書店就可以提供其10美元的優惠券。零售商之所以會在業務方面取得成功，是因為他們得到了關于其客戶最喜歡的作者、頭銜或類型的統計數據。
5.動態定價
當Quantzig公司發布2020年的四大零售分析趨勢時，動態定價就位列其中。它使零售商可以根據有關客戶需求的數據立即更改價格。亞馬遜公司在動態定價方面一直處于領先地位，并在幾年前實施了這種做法。現在，根據客戶的意愿和需求，每天價格的變化超過200萬次。
Target公司和沃爾瑪公司等其他零售商也這樣做。但是，如果其目標是與亞馬遜公司進行競爭，那么許多零售商可能會輸掉這種競爭。更好的方法是使用動態定價來達到特定目的，例如增加店內客戶流量或增加某些消費者群體購買商品的可能性。
但是，動態定價必須謹慎進行。那些隨便嘗試或提供與在線購買不同價格的零售商可能會失去其忠實客戶。
更明智的決策成為可能
零售行業的商業智能和數據科學的這五種趨勢突出了相關信息如何引導零售商做出選擇。在他們的幫助下，零售商的業務將會增長，并保持顧客的回頭率。
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