微软：2020零售趋势战术手册 - 168大数据

[size=1.2em]技术在零售市场的应用主要是确保交易快速和高效的完成。现在，零售商有了一个前所未有的机会，利用数字技术以更有意义的方式提升客户体验。从创造新产品到提供专门的活动，机器学习、分析和其他技术能让品牌和零售商更好地了解他们的消费者并提供不同的体验。而且，零售新贵和电子商务巨头打造的即时和个性化体验提高了消费者的期待。因此，利用数据智能对零售商来说至关重要。

[size=1.2em]了解客户不断变化的期望：消费者愿意向公司提供他们的数据，并期望获得更高质量的体验作为回报。

[size=1.2em]了解你的客户：发展和维持与消费者的双向的、持续的关系是所有品牌的基本策略。

[size=1.2em]个性化拓展：品牌利用算法来了解消费者的行为和喜好。消费者在家时，品牌可以更有效地接触到他们。

[size=1.2em]预期支持：零售商和品牌利用网络技术与人工智能可以更好地跟踪和应对消费者行为和购买习惯，从被动转向主动服务。

[size=1.2em]增强员工的能力：使用通信工具和网络设备，企业内的每个人都能随时获得分析，从而提供更个性化的体验。

[size=1.2em]辅助服务：新平台通过将在线浏览行为、购买历史、忠诚会员和位置等方面细节提供个性化服务和建议，以改善销售和体验。

[size=1.2em]动态决策：为员工配备能够随时获取关键信息和分析并简化沟通的AI工具能帮助他们更好地应对问题，并具备前瞻性的眼光。

[size=1.2em]智能供应链：最佳的基础设施对于零售商降低成本、满足日益增长的消费者需求至关重要。

[size=1.2em]云整合：数据驱动的通信渠道有助于优化工厂、仓库、商店和其他供应链要素之间的快速、灵敏的反应。

[size=1.2em]响应性的商品销售：成功的品牌和零售商正在通过以数据为导向的举措来提高竞争力，迅速预见并将新产品首先投入市场，以更好地满足客户的需求。

[size=1.2em]重塑零售：提供跨网络和应用到实体店的无缝体验，零售商不仅可以提升客户的体验，还能具备端到端全渠道分析能力。

[size=1.2em]对零售商来说，其他重要的技术还包括同步客户关系管理系统（CRM）和数据引导的研发。