除此之外，零售商必须将不断增长的各种数据和数据源融合成针对每个客户的单一全面、准确的实时视图。
如果你试过破解魔方，你就会知道它有多难。过去，这是一个只有人类才能学会解决的难题。现在情况不同了。加州大学欧文分校的一台计算机在一秒钟内就找出了所有正确的动作。
这台机器并没有专门为破解魔方而编写程序。相反，它是自学的，使用人工神经网络来推理挑战并做出自己的决定。
对于零售商来说，智能机器解决了不同类型的难题
和几乎所有人一样，零售商也在试图了解人工智能 (AI) 的这些进步 乌克兰whatsapp 数据 对未来意味着什么。机器学习 (ML) 和人工智能的其他应用已经开始改变大型零售公司理解和与客户互动的方式。随着亚马逊等高科技竞争对手迫使越来越多的零售公司重新思考客户体验，这些努力正在加速推进。
随着人工智能的进一步发展，零售商将能够在客户旅程的每个阶段（从产品发现到客户服务）提供更轻松、更令人满意的结果。高级机器学习和数据分析对于大规模提供此类体验至关重要。
让我们来看看未来是如何形成的以及接下来可能发生什么。
人工智能将把个性化提升到新的水平。
得益于 Spotify 和 Netflix，客户开始期待根据个人品味、愿望和需求量身定制的数字体验。借助人工智能，实体产品零售商也越来越有能力大规模提供这种一对一的个性化服务。
零售业的超个性化未来已经出现，尤其是在时尚和化妆品等领域。例如， Stitch Fix采用机器学习算法和数据分析，通过消费者在线填写的个人风格档案了解消费者的服装品味。然后，Stitch Fix 的系统提供建议，帮助人类造型师为客户做出个性化选择，同时利用造型师的反馈不断改进自己的建议。同样，资生堂也使用机器学习和 Treasure Data 来模拟偏好并个性化其忠诚度计划——例如，在客户处于人生的不同阶段时向他们推荐不同的美容产品。