人工智能（AI）与数据科学有着密切的关系，旨在从一系列信息中提取商业价值。该价值包括扩展的预测能力、规律性知识、明智的决策制定、成本降低等。换句话说，人工智能对大量信息进行操作，分析输入数据，并根据这些信息开发自适应解决方案。在现代世界中，零售业正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的使用。因此，通过应用分析来把握机会当然可以改善零售业的各种运营。借助人工智能，大型连锁超市正在实现雄心勃勃的目标：例如提高和扩大客户服务能力、自动化供应链计划和订单交付、减少产品浪费以及加强缺货和积压管理（不足杂货店库存），并加强需求预测。人工智能解决方案生态系统范围广泛，能够满足所有杂货零售商（从大型连锁店到小型企业）的大部分需求。截至目前，尤其是在COVID-19隔离期间，在线商店分析一直是管理缺货情况的真正救星。通过智能数据驱动的方法，超市可以处理海量信息，准确预测消费者需求和供应库存，并生成最准确的定价和购买建议。因此，这家杂货零售商不仅能生存下来，而且即使在最糟糕的情况下（例如在冠状病毒大流行期间）也能继续创造利润。很明显，所有公司现在都需要针对COVID-19立即制定行动计划。视频监控的新水平通常，大多数零售店都有连续的视频监控系统。以前，安装此类系统仅出于安全目的：确保产品安全并防止盗窃。但现在，人工智能视频分析能够监控顾客从进入商店到付款的整个过程。那么，它是如何工作的，为什么商店需要它？亚马逊和沃尔玛等大型连锁店使用利用自动对象识别(RFID)的高科技相机。通常，此类系统用于无人驾驶电动汽车，以监控乘客行为并通过计算机处理视觉信息。然而，零售店视频分析的主要目标是识别需求量大的商品、买家最常光顾的货架等。此外，摄像头可以执行面部识别以确定顾客的身高、体重、年龄和其他身体特征。随后，人工智能（基于所有获得的数据）识别特定消费群体中最受欢迎的产品，并提供改变定价策略的选项。计算机自动执行所有这些过程，无需人工干预。自动补货零售中的人工智能可以解决人类无法应对的问题。专家指出，一个人实际上无法观看所有的视频监控。因为这个操作的时间不够，人的视觉也不是完美的，很容易累，容易出错。零售店的视频分析非常适合此类任务。例如，将摄像头连接到商店的自动化仓库系统并为货架配备传感器可以发现库存记录中的漏洞并促进调查。零售店数据分析还可以监控库存并提供有关补货需求的信号。如上所述的面部识别技术能够比对罪犯（或通缉犯）的面孔并提醒安全。改善客户流量和商店布局收集有关客户行为的数据可帮助超市经理优化商店布局。此外，计算机程序可以设计出最“最佳”的布局并对其进行测试，从而带来更好的整体客户体验并增加商店的月销售额。零售店人工智能系统可以收集有关进入商店的人数和他们购物时间的数据。根据这些数据，人工智能可以预测人群规模以及人们排队等候的时间。这将有助于改善客户服务并降低成本。换句话说，人工智能可以全天候制定最佳的门店管理方案，从而为企业带来最大的收益。例如：改善客户流量优化布局和平面图改进策略人员分配推导停留时间与购买之间的相关性预测各个购物细分市场的产品增强客户体验和良好的服务。零售店中的人工智能使用视频智能软件提供详细的人口统计数据并详细分析购物习惯。这些信息为商店提供了无限的增加利润的机会。通过了解他们的客户，商店经理可以最大限度地提高客户的购物体验并创造有利的条件（专门针对客户的喜好量身定制）。此外，用于零售店的AI可以帮助为给定的目标市场生成最准确的需求预测模型。除了与目标受众合作外，管理人员还可以使用从视频分析中获得的数据将信息传输给营销部门。通过探索其他受众，营销人员可以制定策略，通过制作相关的广告、促销和销售来吸引新客户。此外，商店可以为小型购物群体创建个性化展示柜（素食产品或无麸质产品）以满足他们的需求。在零售店现有的所有人工智能技术中，视频内容分析为几乎所有活动提供了最大的支持：销售、营销、广告和投放策略。通过优化这些流程，商店不仅可以节省和减少损失，还可以通过增加利润来扩大业务。主要目标不仅是满足客户需求，还要提高客户保留率。
