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。
仓库/供应链
对仓库和供应链来说，人工智能的应用案例对库存计划是不同的。仓库管理的关键是接收、装载、拾取/包装/运送效率等。
为了减少收取订单的时间，人工智能算法可以帮助优化收取路线，也可以更有效地安排运输车辆的入站接收和出站运输。除此之外，它还可以优化出站运营商以及运输路线，从而减少运输的时间和成本，这不仅适用于网络订单，也适用于线下的点击和收取。
销售/客户服务
人工智能影响销售人员和客户服务人员的方法主要有两种：一是通过预测客户需求来帮助其提供优质的客户服务。很多电子商务网站都会根据顾客以前的购买记录，提供个性化的信息或服务，来促成顾客的持续购买。即使是现场售卖，相同的个性化方法也可以被用来针对不同的顾客，以提高销售量。
这些基于顾客记录的推荐不仅可用于附加产品的销售，也可以用来提供一般意义上的、更好的客户服务。例如：不同的客户需要用不同的方式来满足。当有人对产品或者体验不满意的时候，一般情况下，每个商店都有自己的一套应对标准，例如免运送费或下一单九折的礼物卡等。但是，需要再次说明的是，好似一条促销信息一样，对某些客户来说，标准赔偿是不够的；但对另一些人来说，标准赔偿却是足够的。人工智能可以帮助客服人员在满足客户的整体需求方面有极大的能力提升。
人工智能在销售和客服领域的第二个作用是通过自动化或机器人来完成的。绝大多数的销售和客服咨询都是围绕着一些基本相同的问题进行的，对这些问题的回复完全可以通过聊天机器人完成。人工智能不仅可以帮助确定哪些是可以自动回答的关键问题，也可以通过多种不同的回复进行测试，以找到最能被客户接受的回答。
策略/客户研究
在客户研究方面，零售商常常不知道该问什么问题，也不知道顾客答复中的趋势及含义是什么，不知道哪些是需要问的、哪些是需要深入探讨的。人工智能可以帮助设计问卷调查，也可以帮助解释结果，以便随后的行动步骤可以更清晰及容易地执行和实现。
新店开发/房地产
新店的布局和店铺配置是一个经典的“猜测”样本，人工智能在这一领域可以大展拳脚。成功的商店位置可以总结出数百个原因，包括内部的和外部的，宏观的和微观的等方面。如果没有大数据和人工智能，要预测任何新店铺的成功与否几乎是不可能的，这样的情况同样适用于新店的业态、销售构成、员工配置要求、营销/标牌信息等。
人工智能在确定新店的位置和方式，以及本地化每一个商店的形式方面有着无与伦比的优势。
新产品开发和自主品牌
最后，自主品牌产品也需要大量的直觉和猜测。创建自主品牌产品的目的不是为了降低本店原有的著名品牌产品的销售，而是为了推出可以增加销售和利润的新产品。
其中的一些主要问题是：自主品牌产品应该包括哪些种类？商店的自主品牌和原有的其他品牌有哪些区别特征？价格的区分点应该在哪里？鉴于零售商希望扩大自己的自主品牌产品线，使用人工智能来解决这些关键问题，通常是一种最有效的方法。
