随着零售商努力提供卓越的全渠道客户体验，零售环境中不断变化的需求带来了全新的运营挑战。随着平衡库存管理与劳动力利用率的需求不断增长，机器学习 (ML) 如何重振实体零售店，使其成为成功的全渠道执行的关键资产?
在其核心，全渠道承诺很简单：在所有数字和物理渠道中有效和有凝聚力地提供服务，同时创造无缝、一致和积极的客户体验。值得庆幸的是，人工智能 (AI) 和 ML 应用的现代进步正在为零售商提供实时数据和智能，使之成为可能，从增强零售业务和提高库存准确性到甚至提高劳动效率。那么，零售商该如何执行呢?
配备 ML 的零售店可以使用智能算法来确定其客户(无论是店内还是在线)想要购买的产品，从而促进准确的规划预测。这些数据可用于提高效率并为计划和库存管理提供信息，同时还使零售商能够全面准确地了解其库存及其存放位置，无论是在车间还是在库房。
通过精确地组织和跟踪商店库存，零售商可以使用存储在后台的库存同时完成在线订单，并确保货架上有足够的库存供亲自到访的顾客使用。这有助于零售商满足客户的期望，无论他们选择何种购买平台。
总部位于加利福尼亚州萨姆拉蒙的 Impulse Logic 创始人兼首席技术官 Les McNeill 解释说：“零售环境已经从永续存货的概念转变为大多数大型零售商使用的模型。在这里，需要持续准确的计数，而这只能通过基于位置的库存来实现。这使零售商能够识别销售现场的内容、后台的内容以及供应链中承诺的内容，但尚未收到。”
McNeill 补充说：“最重要的是确定每个产品交付到商店的周期内对数字和店内购买的真实需求。正是在这些领域，Impulse Logic 正在应用机器学习来确定库存的位置，以及应该在哪里以及数量。如今，很少有零售商能够准确地公开和使用此类情报来支持本地商店内的全渠道可用性。没有这些知识，就不可能实现与需求平衡的准确供应计划。”