数字化转型已成为当前零售业的主要驱动力之一, 要求企业和品牌投资于旨在有效在虚拟环境中运作的解决方案. 数字化, 除了增强和扩大产品和服务的可见性, 创造购物体验中的创新机会, 为2025年全球经济超过100万亿美元的预测做出贡献, 根据世界经济论坛的数据
大数据的进步是这种转变的一个明确例子, 允许识别消费者的行为模式和偏好. 通过数据的交叉和大规模分析, 变得可以个性化优惠并以个别化的方式定向活动, 提供更相关和吸引人的购物体验. 值得强调的是，商业智能数据和大数据之间一个重要的分水岭, 除了数据量, 这是基于当前数据而不仅仅是过去数据进行决策的可能性, 鉴于在大数据中使用的技术具有强大的处理能力.
亚马逊是使用这一资源的最显著例子之一, 应用算法根据之前的购买和每个用户的个人资料来建议产品 – 有时, 甚至根据已经在您的购物车中的产品制定建议. 并非偶然, 根据分析师Mordor Intelligence, 商业领域的大数据市场估计为60亿美元,去年的38亿美元，预计将达到160亿美元,到2029年68亿. 如果确认了这一情景, 该金额将代表年均增长21,2%
运营效率也受到智能数据管理的强烈促进. 优化库存管理的工具, 需求预测和物流对于预测消费趋势和保持理想的运营水平至关重要, 避免过量或缺乏原料. 此外, 还需要强调的是多个销售渠道的整合 – 换句话说, 备受讨论的全渠道性 – 允许消费者无缝地从在线商店转移到实体店或移动端. 这样, 可以整合流畅的购物旅程，并使操作得以完成甚至重复.
世界上一些最大的零售商拥有一个预测性物流算法，该算法交叉用户的位置信息数据, 特定产品的页面访问量, 购物车数据和估计转化率以加快履行过程, 一套物流操作，包括从客户下订单到产品交付. 这样, 在物流仓库中，可以在物品实际购买之前就将产品分开
但除了对运营的影响, 如何通过数据提高客户忠诚度? 首先, 吸引更有可能忠诚的客户. 可以分析公司的历史订单数据，了解哪些商品带来了客户更高的购买频率，并对这些商品实施价格弹性策略, 理解理想的定价对抗现有的竞争以提高这些忠实消费者的转化率.
第二个要点是通过数据了解客户的动机, 进行客户基础研究并利用基于该研究结果的游戏化解决方案提供优惠时可以采取的措施. 最推荐的使用该调查的方法是八元分析, 关于我的客户的目的是什么? 我的客户做什么? 什么赋予我的客户权力? 什么产生占有感? 对我的客户来说，什么是影响力? 什么引起好奇心? 我的客户绝对不想失去哪些好处和优势? 收集这些数据并制定保留策略, 客户忠诚度的结果肯定会增加.
然而, 大数据并不是单独或孤立地引发这场革命. 其他资源 – 这里, 当然我们需要加强人工智能（IA）的主导地位 – 承担着品牌的基本竞争差异化角色. 由人工智能产生的优化可以代表成本的降低, 运营效率的提高以及更多一系列的好处, 然而，真正有潜力革命商业模式的是由更先进的助手推动的数字优化.
在这一点上, 重要的是区分我们所称的人工智能优化和数字化转型. 第一个侧重于提高运营效率, 通过规模降低成本和最大化收入, 但不影响操作中心. 现在数字化转型意味着企业商业模式的全面变革, 影响产品和核心业务公司的. 也就是说, 当我们谈论零售时, 有必要理解技术, 特别是人工智能, 有一种革命性的力量. 因此, 为了更好地利用它, 有必要超越并寻找更具互动性和个性化的工具
然而, 技术进步应与数据安全和隐私投资并行发展. 通过生物识别认证保护敏感信息, 加密和自动化欺诈检测系统将对维护消费者的信任和数据至关重要, 除了保护品牌的声誉
事实是, 能够有效整合持续研究的公司, 大数据和最新的技术资源将更好地满足消费者的高期望. 在一个不断变化的市场中, 数字化是将挑战转化为商业机会的最佳途径
