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从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
订阅炒作：零售业中的AI
虽然订阅服务的概念并不是什么新鲜事物，但近年来采用了。将订阅福利的整合到日常购物习惯中，这表明消费者与零售商互动的方式发生了根本性的变化 - 超越一次性购买，而不是持续的价值驱动的关系。随着越来越多的消费者选择多种订阅服务，零售商必须重新考虑其在更广泛的“订阅经济”中的作用。现在，订阅几乎是每个零售类别的固定装置，消费者越来越多地寻找一种合并的购物体验，以奖励忠诚度，并有形，持续的福利。
消费者对零售业数字化转型的需求
店内设备已不再是新鲜事物。只有 9% 的消费者从未使用过任何旨在改善购物体验的技术。在年轻人中，这一数字下降到 5%。然而，这并不意味着所有技术的使用程度都相同，也不意味着所有设备都能让消费者满意。
变革时代开启零售业成功的五种方法
许多 GXO Direct 客户越来越多地采用自动化来处理重复性任务。自适应技术因其灵活性和较低的前期成本而成为零售商的绝佳切入点。例如，GXO Direct 团队通常配备可穿戴扫描技术。这些符合人体工程学的设备提供关键信息，包括存储位置、产品标识符和数量，提供免提操作，使团队可以更轻松、更安全地挑选订单，同时在不中断操作的情况下显著提高处理速度。
闭环供应链：瑞典食品零售业的定性研究
本文的发现表明，瑞典粮食零售业的公司具有认知并意识到CLSC过程。然而，从商店经理的角度来看，理论上构成CLSC中核心组成部分的可持续过程和活动被简单地确定为日常运营中的基本过程，激励措施和活动，以更加可持续地努力减少食品浪费。CLSC的优势包括公司努力与社会利益相关者之间的相互作用和合作，是一个更美好，更可持续的未来的灯塔，不仅使公司和客户受益，而且可以说每个人都受益。但是，标准，政策和法规被确定为限制因素，即公司可以从事某些CLSC活动的范围。尽管可以确定所有案件公司都渴望继续对CLSC和可持续运营进行工作，可以说这表明对循环活动和努力做出了长期承诺。
零售业中的人工智能 - Digital Commons @ USF
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在零售业中运用人工智能客户分析能力
在商业、营销和运营管理研究的前沿，人们分别讨论了客户分析 (CA) 和人工智能 (AI) 的价值。尽管 CA 和 AI 具有战略重要性，但关于 AI 在实现客户分析 (CA) 能力方面的作用的研究却很少。为了填补这一空白，本研究借鉴了系统的文献综述和主题分析，以确定在零售业背景下通过 AI 实现运作的基于价值的 CA 能力前提。本研究的结果扩展了资源基础观 (RBV)-能力理论在市场导向和技术导向范围内的覆盖范围，以在零售环境中产生更好的 CA 能力智能，同时也为从业者提供有理论依据的指导。因此，零售从业者将能够通过结合由 AI 驱动的 CA 能力维度来吸引客户并提高客户满意度。
零售业重塑：释放生成式人工智能的力量
或者想象一下，与一位客户服务人员交谈，他几乎立即了解您的顾虑和感受，并向您提供解决方案和建议，帮助您快速解决手头的问题。无需长时间等待，无需争论，无需误解。
零售业中的人工智能：回报对价格优化的影响
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利用人工智能的力量推动零售业发展：第 1 部分
他们率先使用物联网、机器人、无人机、自动导引车 (AGV) 和自主移动机器人 (AMR) 来提高效率和实现体验转型。以客户为中心的技术旨在实现个性化、便利性、快速交付和超高效率，这促使零售企业倡导采用人工智能和其他数字技术来应对现代商业的复杂性。零售业人工智能的发展可以从基础自动化（简化库存管理和订单处理等任务）到更复杂的应用（如机器人流程自动化 (RPA)）来追溯。然而，随着消费者行为和市场动态的不断发展，对高级人工智能解决方案的需求也变得越来越明显。