数据驱动零售加速复苏

许多国家都在2020年进行了一次零售变革，疫情迫使零售商削减成本以及改造数字化形成新的销售模式。疫情既带来了挑战，也带来了机遇，许多零售商已设法全面优化效率，开启加速新零售模式的转型。

2020年初疫情爆发，零售业是受影响最严重的行业之一，超市、便利店等线下门店关停，甚至连网购都一度停滞。

在疫情缓和之后，数字化供应链加速了零售业的复苏。

功能和目标数据驱动的零售扩张

到目前为止，在许多国家/地区，我们已经看到零售商如何为客户和员工确保这种安全的购物环境。除了对防护装备、收银员盾牌以及实现物理距离和满足政府要求的方法等方面的投资之外，技术通常再次被证明是必不可少的，而数据是不可避免的支柱。

无人零售，无接触支付等购物模式兴起，在节约成本的同时做到数智化管理，商品可溯源。数据驱动不仅仅是在销售层面发挥作用，实现全供应链可溯源数字驱动功不可没。

数据驱动的零售设施

人工智能实行数据的实时洞察力，深入到零售业当中。

除了商品指引，智能识别和扫码等，也涉及诸如自动库存补货、利用补货算法之类的操作。

成本优化本身也已成为一项非常受数据驱动的项目，与自动化程度的提高以及机器人和协作机器人在仓库等领域的使用密切相关。

大多数大中型零售公司已经以多种方式在其商店中利用数据，其中越来越多地采用店内分析。这使他们能够改进商店设计，并根据客流量统计得出一系列信息，甚至结合其他数据决定开/关商店的位置、更改营业时间等。

人工智能对店内分析和客流量统计其实在2020年以前就已经开始了。它是实现上述多个目标的数据驱动的零售基础，可以帮助零售商以更安全、更合规的方式重新开业/经营业务，继续优化成本，避免潜在零售问题的发生。

零售业的数据分析、人工智能和自动化

数据驱动零售的加速将发生在广泛的领域和应用中：从面向客户的优先事项、物流和成本节约到运营和战略决策，包括在某些困难时期做备选方案。数据、自动化和相关技术将发挥越来越大的作用。

正如毕马威英国零售主管保罗马丁所说：“公司现在不仅需要擅长买卖产品，还需要擅长在线履行、送货上门、数据分析、人工智能、机器学习和流程自动化。 ”

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