人工智能(Artificial Intelligence)正在迅速地改变着我们现有的商业运营模式。现代的人工智能方式是通过不断地把预估数值和实际数据相比较，不断校正不同的假设，进而得到越来越精准的结果。
在零售业中，管理者只需查看各个部门的工作流程，就可以决定在哪里应用人工智能会取得更佳效果，从而实现全公司范围的“机器学习审计（machine learning audit）”。
销售规划/购买
购买团队的基本职能包括了商品选择和定价，这两项职能都需要由工作人员进行“猜测”。通过分解店内每个产品中的元素并和实际结果比较后，再使用人工智能算法来校正每个元素的权重，最终可以得到一份极具成效的产品销售计划。
再比如在定价方面，一个产品的定价方法一般有成本加成法、参考竞争对手定价的方法或随机定价等。但是，根据每个产品的定价弹性，人们可以通过提供最高销售量和毛利组合获得的总利润最大值来确定最佳的价格点。
库存控制购买
库存计划和控制购买的基本目标有三个：第一个是预测客户需求，这是一个长期而复杂的过程，有点类似于对股票市场的预测。但是也有一些基本的数据点可以帮助我们得到更准确的结果，例如：季节性、价格弹性、库存等。更复杂的预测还包括了诸如社交媒体观点、天气数据等的外部影响因素。有效的人工智能算法会根据时间的不同，为每一个数据点创建出一个适当的权重，最终就会得出一个极其精确的结果。
库存计划的另一个关键因素是库存平衡。每个商店都必须有正确的产品库存，否则就有可能错失销售的良机，因为没有客户有足够的耐心去等待商品的运达。因此，充足的库存总是一个必要的选择。不过，从另一方面来说，为了保求持续的库存平衡，运输货物的车辆需要不断地把某类商品在商店间来回运送。由于此项操作也需要“猜测”，因此运用人工智能后，不仅能改善商品的运输效率，也能极大地优化运输车运行的频率和距离、降低耗时和费用。
最后，处理积压物品必须有一个固定的过程。过剩库存对任何零售业者来说都是一种最大的金钱浪费，必须定期处理滞销品。
市场营销
最有效的营销总是针对特定客户的个性化信息。然而，令人惊讶的是，无论是线上还是线下，仍然有很多的零售业者对全体客户采用大致相同的促销手段。这里有两个问题：第一是所发出的信息不一定对每位顾客都有用；第二是价格折扣根本引不起消费者的购买欲望。
人工智能可以把消费者根据地域、人口统计、过往购买记录及其他关键因素来细分成不同的群体，零售商也会因此而大幅提高营销的“命中率”。另外，更具针对性和个性化的营销也会降低电子邮件的退订率，因为个性化信息对顾客的吸引度要远远高于非个性化的信息。
除了个性化促销之外，你也可以通过人工智能来调整创新、媒体和信息发送频率以求达至最优化的影响效果。
