根据Juniper Research的数据，到2022年，全球零售商在人工智能(AI)上的年度支出预计将超过73亿美元，IBM估计，将有79%的客户将实施AI用于客户智能，而将有75%的AI将用于营销，广告和活动管理。
传统零售商希望在这些领域利用AI的好处，但是随着直接面向消费者(D2C)零售商的增长–40%的美国互联网用户期望D2C零售商在未来五年内占其购买量的近一半–传统零售商必须找到有效的赶超方式。
随着AI继续进一步整合到零售商的内部和面向客户的流程中，了解传统零售商如何创建AI重点领域以查看最佳结果至关重要。
传统零售商进入AI的障碍
当探索在业务的任何领域采用AI时，高级管理层的支持可能是一个挑战。尽管AI在企业中的应用已经存在了将近20年，但是一些高层管理人员，特别是那些具有过时思维过程的人，认为这只是一个阶段。
从头开始实施AI需要大量投资，因此在投入时间，金钱和聘用力之前很难理解结果将如何影响其ROI。
了解数据基础架构是另一个障碍。陷入一种衰落策略的模式中，人们可以将AI的采用与网络泡沫相提并论。
对于既定的企业来说，接受新的挑战并投入必要的资源以完全改善其业务运作方式，实在令人恐惧。许多人不相信他们已经看到了应对挑战并冒着风险建立一家公司所需要的结果。
新兴的D2C零售商没有基于数十年成功经验的后备计划，因此追求新技术是不费吹灰之力的。
第三个障碍是缺乏创新。最初，AI缺乏成功可能是由于缺乏耐心和创新。
由于人工智能在不断发展和学习，零售商必须了解局限性，并继续尝试新的流程，教授技术并进行创新，以找到下一个重大突破，而不是接受现状。
零售商通过AI闪耀的机会
人工智能在设定消费者期望中起着重要作用。为了获得成功，该技术必须能够创建预测性的库存提要，了解销售率，知道如何主动从网站上删除产品并推荐下一个产品。
为了提供与客户共鸣的这些功能，对整体客户角色的深入了解至关重要。