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无法足够快地分析大量客户数据和检测行为模式，无法足够快地预测和响应消费者的购买行为——比如在一天中的特定时间精确定位柠檬味清洁湿巾的购买量激增到区域和商店级别。由于缺乏规模和速度，零售商失去了更好地了解客户并在正确的时间和地点提供正确产品的机会。

但是有了智能和自适应的数字结构，数据科学家 C级行政人员电子邮件列表 就不需要做繁重的工作了。相反，基于人工智能的计算机技术应用机器学习来吸收所有客户数据并输出无数结果。如果做得正确，企业可以实时快速全面地了解整个企业。如何使用这些数据为客户服务仍然取决于人。但是决策者可以更快地采取行动并获得更好的洞察力。



例如，一家配备智能和自适应数字结构的零售商可以实时看到其亚特兰大巴克海特商店 60 瓦灯泡的购买量激增——不仅是数据本身，还有数据背后的背景。这种激增是否是一次性事件，不太可能重演——在这种情况下，补充灯泡的需求变得不那么紧迫；或者这是否在几天内发生，如果是，一天中的什么时间？如果需要快速补货，Buckhead 商店的员工是否也收到实时警报？

智能和自适应数字结构不仅仅是实时报告单个数据点。相反，全渠道零售商可以快速理解数据模式（智能），不仅可以做出反应，还可以预测客户在不同商店的需求。在机器学习的帮助下，零售商创建了一个数据结构：

连接组织内的跨职能团队，例如销售、收入管理、财务和运营。通用数据模型连接不同的数据系统。一家零售商统一了市场数据和 CRM 等数据源，以加快从年度运营计划等大型战略计划到基于市场突发事件的紧急决策的决策制定。
融合人工智能和机器学习，提高贸易推广等功能的效率和准确性。该零售商将人工智能和机器学习算法与工作流联系起来，以确保预测准确性、定价优化和发票结算。（仅看贸易促销：Centific 客户可以 在一组预定义参数内安全地自动化整个贸易促销管理流程的 80%，这些参数可以通过账户销售进行验证。）

北风安蕾

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