## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/RET201-Powerful_machine_learning_data_strategies_from_The_Very_Group-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
作为一家纯粹的数字零售商,The Very Group 知道其数据的价值。凭借英国最古老、最富有和最深入的以消费者为中心的数据集之一,他们将数据和见解转化为行动,以取悦客户,并帮助家庭从生活中获得更多。在本论坛中,了解他们用于增强更相关、更及时和更个性化体验的数据策略。使用亚马逊云科技上的 Teradata VantageCloud、Teradata ClearScape Analytics 和 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) [机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail),The Very Group 预测产品需求,以优化可用性,防止缺货问题,并实现更好的预测,以提高客户满意度和净促销员得分。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共900字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
本次在线会议邀请了两位杰出的演讲者——来自亚马逊云科技的Ravi和Very集团的首席数据官Steve Plett。他们分享了关于如何通过数据和人工智能改进零售客户体验的独到见解。
Ravi首先阐述了零售行业正在经历的一场重大变革。他重点提到了三个关键趋势的融合:云计算的迅猛发展、新数据源的丰富以及类似大型语言模型等AI技术的显著进步。正如Ravi所强调的,零售商必须充分利用这些趋势以提高客户体验。
Ravi还详细解释了亚马逊在将人工智能应用于零售领域方面的长期开创性工作。他从早期的人工智能研究到[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的突破,再到对深度学习神经网络的投资,直至现在的最先进生成性AI模型。他以Alexa为例,展示了大型语言模型如何实现更自然的对话交互。Ravi强调,亚马逊始终致力于开发AI以更好地满足客户需求,预测他们的需求并简化购物过程。
在实际应用方面,Ravi展示了生成性AI在零售领域的诸多潜在应用场景,如提高客户洞察力和优化店铺运营。然而,他建议零售商始终关注业务的真正价值提升和客户体验的改善,而非仅仅追求技术创新。他以亚马逊的“只需走出”无人结账商店为例,展示了AI驱动的创新如何简化购物过程并吸引更多客户。他指出,拉斯维加斯机场的一家名为Hudson Nonstop的商店就是这种体验的实际应用。
为了阐述这一观点,史蒂夫将传统的静态一刀切的目录模式与现代个性化的零售体验进行了比较。如今,The Very Group拥有超过450万活跃客户和每日超过200万的网站访问量,通过在各渠道中利用数据和进行分析以实现定制化互动,从而深入了解每位消费者的需求。正如史蒂夫所强调的那样,在竞争激烈的市场环境下,建立这种“消费者基因”至关重要。
他们的策略核心是一个以客户为中心的“数据洞察行动”框架。史蒂夫阐述了专门的团队如何通过构建嵌入各个业务部门的数据平台和分析能力来实现这一目标。他提供了一些实例,如使用数据分析优化营销支出,改进需求预测,并支持面向客户的聊天机器人。史蒂夫还提到了一个重要的第四支柱——信任。专门关注隐私、安全和伦理的团队确保数据负责任地使用,以维护消费者的信任。
为了展示这些功能的效果,史蒂夫深入研究了The Very Group的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)预测引擎。他们在时尚、家具和电子产品等多个类别中拥有超过20万种产品变种,预测每个项目的需求变得极为复杂。通过使用诸如[Amazon Forecast](https://aws.amazon.com/cn/forecast/?trk=cndc-detail)和[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)等服务,他们建立了结合市场营销活动和天气模式等因素来预测单个产品销售预测的模型。
史蒂夫分享了几个统计数据来说明预测挑战的程度:
- 需要预测的20万种产品变种
- 90个不同的买家依赖于预测
- 每周运行两次模型以生成预测
- 监测的关键指标包括模型准确性和买家接受率
他还解释了如何利用额外的数据源,如营销支出、天气、季节性和竞争对手情报,以提高预测准确性。更先进的技术还可以解决新问题,如没有历史数据的新产品和不稳定的需求模式。
史蒂夫分享了这些功能在实际业务中的影响——通过更好的库存管理提高销售额和市场占有率,降低成本,以及不断提高的客户满意度分数。他强调了跨团队合作和快速迭代对于推动采用并将数据见解转化为业务成果的重要性。
在未来,Steve计划在全公司范围内推广人工智能(AI)的应用,以便引领行业发展。大型集团近期宣布与亚马逊云科技合作,共同设立一个专注于前沿AI应用(如对话式商务)的孵化器。然而,Steve强调在追求创新的过程中,兼顾道德、安全和隐私承诺的重要性。
总的来说,Ravi和Steve建议零售商现在就开始探索AI领域。Ravi指出,随着计算能力的提升、新数据源的出现以及AI技术的进步,企业正面临前所未有的机遇。然而,他也警告那些落后者可能因为客户期望的爆炸性增长而落后。Steve强调,应尽快启动有针对性的试点项目,同时从一开始就考虑其可扩展性。通过快速迭代并关注实际价值,零售商可以改变用户体验并建立竞争优势。
总之,这次会议为零售商在AI时代实现繁荣发展提供了指导。演讲者敦促业界在接纳新兴技术的同时,将创新建立在商业成果和客户需求的基础上。只要采取正确的战略、文化和协作方式,具有前瞻性的零售商就能利用数据和AI来满足顾客需求、赋能员工并引领市场。未来已来,它将为消费者带来令人惊叹的新体验,并为零售业带来成长机会。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
亚马逊云科技一直致力于运用先进技术为客户提供更优质的服务并推动业务增长。
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在演讲中,主讲人详细讲述了从20世纪30年代的邮购目录到2009年转型为在线零售商Very的品牌历程。
![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/RET201-Powerful_machine_learning_data_strategies_from_The_Very_Group/images/rebranded/RET201-Powerful_machine_learning_data_strategies_from_The_Very_Group_1.png)
作为一家拥有悠久历史的公司,亚马逊云科技一直在探索如何利用其技术优势,在各种重要的营销渠道上保持影响力,从而吸引和留住客户。
![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/RET201-Powerful_machine_learning_data_strategies_from_The_Very_Group/images/rebranded/RET201-Powerful_machine_learning_data_strategies_from_The_Very_Group_2.png)
## 总结
这段视频探讨了英国领先在线零售商The Very Group如何运用数据和人工智能技术重塑其业务模式。首先,视频介绍了The Very Group的历史背景,从1896年作为印刷目录的初创发展到如今成熟的电子商务企业。
接下来,演讲者详细阐述了The Very Group的数据战略,重点关注通过对客户数据的深入分析以了解他们的需求。他们展示了如何将数据洞察应用于市场营销、数字体验、信贷服务、需求预测等多个方面。例如,他们使用了亚马逊云科技的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)服务为其庞大的产品库存构建高度准确的需求预测模型,从而提高了销售额和市场占有率,降低了成本并提升了客户满意度。
最后,The Very Group认识到人工智能在零售业未来发展中的重要性。他们已经与亚马逊云科技展开合作,共同启动了一个孵化器项目,旨在开发前沿的人工智能应用。目标是通过更加智能的数据运用为客户提供和员工带来更多便利。
## 演讲原文
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