3 零售行业的认知机会

传统分析虽然在很多领域较为有效，但在开发成倍扩张的数据的全部价值方面有局限性。大数据已经成为新的自然资源。9而且这种资源在数量、多样性和复杂性方面快速发展。业务数据预计每一两年就将翻倍。10许多零售商缺乏充分利用可用数据的能力，这就导致出现了绩效差距（见图7.4）。

图7.4 弥补绩效差距

认知计算能够帮助企业弥补这种绩效差距，克服人力和系统方面的限制。人脑只能消化和处理有限的信息。人类还容易出现身体和精神疲劳，也容易出现差错。传统的分析系统往往会出现含糊或歧义。传统的计算模式都是预先编程、固定的、无法学习、推理、关联或采用自然语言进行交互。但认知系统却能够学习和构建知识。这种系统能够了解自然语言，而且能够以更自然的方式进行推理并与人类交互。

零售高管承认认知计算能够从根本上改变零售行业。在熟悉认知技术的零售领导者中，91%的领导者认为认知计算将会在零售行业扮演颠覆性角色，83%的领导者认为认知计算将会对企业的未来产生关键影响。此外，94%的零售领导者认为他们的企业打算在未来对认知技术进行投资（见图7.5）。

图7.5 认知计算能够从根本上改变零售行业

（1）互动能力

94%熟悉认知计算的零售高管未来可能对认知能力进行投资利用其提供专家协助的能力，认知系统能够从根本上改变人和系统互动的方式并极大地提高人的能力。这些系统可开发深入的领域洞察力并将这种信息以及时、自然、可用的方式提供给相应人员，从而提供建议。认知系统在这里可充当助手——如同一个不需要休息，但也可处理大量结构化信息和非结构化信息，调整模棱两可甚至自我矛盾的数据并且会学习的人。

案例

认知解决方案有助于提供丰富的客户体验

认知应用已经推向市场，有助于提供丰富的客户体验：

·借助认知计算，RedAnt能够分析客户地域信息、购买历史和期望信息，以及产品信息、当地定价、客户评论和技术规范，从而使其员工能够轻松识别每个客户的购买编号。11

·Sellpoints是一家电子商务和客户互动解决方案提供商，已经引入了Natural Selection应用，该款基于认知计算的新应用，可帮助用户更好地理解每个购物者的偏好和意向。该款应用摈弃了复杂的问题或调查问卷，而让消费者采用自然语言进行提问，消费者只需进行数次触屏或点击操作，便可快速获得一系列相关的个性化产品/服务。12

零售商可以使用认知计算来了解购物者的行为和搜索意愿，并通过个性化建议和准确的产品推荐来引导购物者。这样，零售商将可利用有助于他们向客户提供高度个性化体验的各个来源的数据来获取深入的洞察力。

（2）发现能力

全球的零售商会从各种内部和外部渠道获得海量的信息。这使得企业有机会从企业内部和外部的海量信息中获取宝贵、有用的洞察力。

通过分析各种数据，认知系统能够提供完整的客户视图。认知系统可以分析客户行为并发现个性化洞察力，从而帮助零售商更高效地开展营销和促销活动。

案例

认知系统有助于零售商发现宝贵的洞察力

认知系统已经推向市场，可帮助零售商发现宝贵的客户洞察力：

·NextUser使用认知计算来了解用户偏好，从而使其营销人员能够更好地为每个用户量身定制个性化沟通信息。13

·StatSocial通过分析社交和博客内容来了解消费者的地域信息、亲近度和个性类型。通过这种方式，品牌部门和营销人员能够了解客户的内在需求和价值。14

（3）决策能力

认知系统通过提供更好的、基于证据的建议帮助进行决策并减少人类偏见。认知系统会根据新的信息、结果和行动不断发展。当前的认知系统在更大的程度上充当顾问的角色，它向人类用户提出系列选项，帮助人类用户利用所收集的经过认知分析的信息做出更佳的业务决策。

这些系统有助于零售人员做出更加明智、及时的决策。举例来说，认知计算有助于检测欺诈和威胁，进而提升客户信任度和忠诚度。此外，它还能帮助零售商更好地优化供应链和库存管理。

案例

一家全球性大型数字影像公司利用认知计算生成洞察力，

以推动其业务方面的根本性变革15

随着影像产品领域重大技术变革的不断发展，一家影像公司决定在其营销运营、客户呼叫中心和产品开发三大方面实施根本性变革。

该公司希望了解各个年龄段客户与数字可视化的关联方式。同时，该公司还希望能够分析客户的其他信息，以便综合了解客户群的想法、感觉、观点和敏感性。

为此，该公司部署了一款内容分析解决方案，旨在分析社交媒体上的客户情感，并通过公司的呼叫中心了解客户的心声。借助该款解决方案，该公司能够快速识别问题，诸如快门速度过快、打印机连接故障等，并确定相应的解决方案。

通过这种方式，该公司希望在2016年显著提高其运营利润。