数据技术现在正处于零售机会大超市的过道之首。为自己服务：今天就利用这些无可比拟的优惠吧
2022年异常动荡的市场环境打乱了零售业的定价和供应链策略。虽然价格优化一直是该行业的日常关注重点，但2022年全年消费者价格上涨5.2%（相比2021年的1.6%），以及2023年第一季度涨幅的进一步扩大，使得采取应对措施变得尤为紧迫。 企业必须每天做出更频繁的价格调整决策，以消化成本上涨或应对竞争对手的战略调整，并立即在门店网络中落实。
更糟糕的是，疫情遗留的问题仍笼罩着供应链。由于库存短缺，许多零售商已无法确保能提供所有商品。
要应对这两大挑战，那些能够充分利用数据，并通过机器学习实现即时、大规模数据处理的企业将脱颖而出。当然，企业不可能一夕之间从“数据丰富”转变为“数据驱动”，但与普遍担忧相反，当前技术的成熟度已然达到这样的水平：那些能够迅速见效的基础组件，仅需数周即可部署到位。
利用机器学习优化价格……
通货膨胀使零售商将注意力集中在价格优化的日常挑战上：如何识别对价格变动最敏感的产品（价格弹性）？哪些产品塑造了品牌的价格形象（已知价值商品）？如何实时应对竞争对手的重新定位？鉴于促销活动在销售额中所占比例日益增大（消费者比以往任何时候都更希望在有限预算内淘到实惠），如何在不影响盈利能力的情况下优化促销策略？ 所有答案都在数据中！将客户数据和专有销售历史与外部数据（如竞争对手的价格和促销记录、季节性因素、日历事件，甚至天气数据（！））相结合，即可做出正确决策。零售商的定价人员和 品类管理团队通常负责这些工作。遗憾的是，他们往往需要在Excel中进行操作，但由于其他职责繁重，能投入的时间十分有限。
那么，有什么新变化呢？答案就在于：如今已有经过验证的现成算法，能够自动处理最简单的决策流程；市场中第三方数据已实现无缝且海量的获取；技术栈的使用变得极为便捷，能够在几毫秒内处理数百万笔交易。 如今，只需三个月就能构建一个整合了所有交易数据、促销信息、库存、产品层级、门店层级、客户数据等要素的数据平台。而且，技术合作伙伴cloud 其托管服务cloud 在cloud 管理基础设施、资源部署和网络架构。 如今，就像《笨蛋先生》里的笨蛋先生一样，只要你会用Excel和PowerPoint，你就是 一名数据分析师，只是自己尚未意识到：短短几天内，你就能驾驭BigQuery（谷歌）、Synapse（微软）或Snowflake中的数据，并在Looker、Power BI或Tableau中构建交互式仪表盘。
……并更好地管理库存
近年来，健康和地缘政治形势也给供应链带来了挑战。如今，供应商的服务率每周都在变化，交货时间往往难以预测。分销渠道也变得极其复杂：不仅需要为门店补货，还需满足送货上门、线上订购线下自提以及合作伙伴的需求。 数据科学再次成为零售商的救星，帮助他们更好地掌控库存管理。通过运用机器学习，零售商现在可以实时分析销售单据，立即发现缺货商品；计算供应链各环节的不确定性分布，从而更准确地确定缓冲库存规模；或在无数约束条件下优化库存分配（以降低成本、缩短交付时间或减少碳足迹）。
在全公司范围内推动数据使用的普及：数据关乎人
在利润率如此微薄、运营卓越势在必行的行业中，“数据驱动型企业”的概念早已不是新鲜事。如今发生变化的是技术平台的易用性与便捷性。
如果技术不再是障碍，那么挑战依然在于让尽可能广泛的受众都能使用这些解决方案。为了实现技术的普及化，需要大规模部署简易解决方案，扩大员工培训计划的规模（无论是按需培训还是强化培训），并组织各类活动（例如黑客马拉松），以吸引那些推动转型的管理者参与其中。 数据关乎人。这是Artefact的口号，确实如此。
可直接变现的数据……但或许并非所有人都能立即受益
锦上添花的是，得益于零售媒体和数据共享，数据本身已成为一座金矿。随着数字信号越来越难以捕捉，零售商产生的数十亿笔交易和客户互动已成为其关键的战略优势。这些数据能深入洞察消费者预期，具有巨大的变现潜力。 但这标志着零售商商业模式正经历一场深刻的、关乎存亡的转型：从一种自筹资金（营运资本为负）但利润率极低的模式，转向一种初期投资巨大但利润率极高的模式。这是一场哥白尼式的革命，或许并非所有参与者都能轻易实现。
在零售价值创造机遇的“大型超市”里，数据技术如今已摆在货架最显眼的位置，供您自由取用。零售商们，何不立即与合作伙伴分享这些无可匹敌的优惠呢？
