数据真的可以重塑零售业吗

自从特易购推出第一张会员卡以来，数据一直是几乎每笔客户交易的核心。随着社交购物的激增和越来越复杂的电子商务产品的推出，收集到的数据类型激增，导致以数据为主导的技术激增，泛滥了市场，提供了最好的分析工具并有望实现转型。

在经历前所未有的变化的零售环境中，具有竞争优势的前景诱人。但是，使用数据成为竞争优势不仅仅意味着收集大量数据：还意味着以正确的方式(通常以自动化，实时的方式)编译，分析和处理数据。

确实，在零售等快速发展的竞争性行业中，品牌必须更加战略性和快速地使用数据才能获得优势。

数据密集型零售行业正在引入的许多技术都集中在机器学习系统上。这些有望在收集，分析和应用从各种渠道获得的数据方面带来切实的改进，从而为更好的决策提供依据。

确实，机器学习系统拥有多种学习能力，这意味着它们现在能够在模拟和现实场景中执行智能预测，数据量聚类以及训练。

ML是一种新兴的技术，可为消费者的行为提供更深入和更有针对性的见解，实现智能灵活的库存计划，并提供实时的复杂数据分析。

ML通过各种不确定因素之间的相互作用，以综合的预测，最佳的定价和多种决策选择来丰富现代零售业务实践，从而做出基于数据的明智决策。

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