人工智能(AI)和机器学习(ML)在零售业风靡一时，主要是因为高维数据源带来的新挑战，这在几年前是闻所未闻的。AI和ML虽然功能极其强大，但也不是没有批评，包括解决方案的复杂性，认为可以解决所有问题，缺乏透明度和洞察力。
那么，你如何开始你的品牌之旅，避免其他零售商面临的陷阱和挑战呢？以下是充分利用人工智能和ML投资的五个步骤：
步骤1:数据策略
零售商应该通过更新或创建适当的数据策略来开始他们的人工智能和ML之旅。这包括通过一系列审计和利益相关者会议来评估当前数据的优势和劣势，以定义如何在今天和未来使用数据，以及从数据角度评估AI和ML的基本准备情况。这包括观察零售商如何收集、汇编、存储和利用数据。
步骤2:AI和ML的用例及业务用例
有必要提前进行尽职调查，以定义和量化零售商将使用人工智能和人工智能的用例。品牌想要完成什么？AI和ML是解决问题的正确或最好的方法吗？零售商是否有正确的数据和正确的形式来为机器提供数据和用例？你能测量和量化你的工作的影响吗？如果目标是个性化，你有对AI和ML输出采取行动所需的内容和资产以及adtech/martech吗？通过提前花费适当的时间来定义和量化零售用例，您将发现数据或基础架构中可能存在的差距，并获得建立稳固业务所需的信息。
步骤3:3:AI和ML的数据准备好了
如果没有强大、干净、经过调整的数据和可靠的身份管理解决方案，您就无法构建和执行有效的AI和ML程序。数据是驱动AI和ML的因素，零售商需要确保他们明白准备数据需要付出多少努力。这可能包括进行数据评估、制定数据战略以及启动数据统一和丰富项目。
步骤4:模型开发
与任何模型开发一样，第一步是数据准备。下一步是创建训练数据源。从那里，零售商需要创建一个模型，审查模型的预测性能，并设置评分阈值。如你所料，ML模型是一个数学模型，它包含许多需要从数据中学习的参数。通过使用现有数据来训练模型，可以拟合模型参数。这些参数通常在培训过程开始之前就已确定，并基于您的零售使用案例。
步骤5:模型部署
数据科学中的部署概念是指使用新数据进行预测的模型的应用。构建和调整零售模型后，您可以使用或部署该模型来实时生成预测。部署是将您的机器学习模型集成到现有生产环境中，以基于数据做出实际业务决策的过程。即使这种模式的目的是增加数据知识，但获得的知识需要以团队能够理解和使用的方式进行组织和呈现。
结论思维
在Acxiom，我们帮助营销人员和零售商应对数据、隐私管理、身份管理和技术解决方案的复杂性和演变，以帮助他们提高对客户的洞察力，并带来业务影响和投资回报。AI和ML是强大的工具，可以应用于各种数据管理需求，以推动所需的CX和用例，并带来大规模的业务影响。我们可以帮助您开发战略和解决方案，在实时、以人为本的营销和零售用例中释放AI和ML的强大功能。这就是我们的工作。
