千讯咨询发布的中国零售市场发展研究及投资前景报告显示，零售行业的运作模式一直随着技术发展而改变。曾经，互联网催生了电子商务；如今，人工智能正提升着零售行业的效率和客户体验。28%的零售商表示正在使用人工智能技术，这一数据较2017年的17%和2016年的4%有了显著增长。报告中预测，有效运用人工智能技术可以为各类企业带来合计约3400亿美元的收益。
在中国，阿里巴巴、京东、美团、饿了么等零售巨头，在业务中大规模采用人工智能已是常态。一些中小型零售企业，也在尝试用人工智能解决一些过去难以解决的问题。
规模化带来的难题
小红唇作为针对女性的美妆时尚短视频社区，已经积累了2000多万用户，以及超过一百万条短视频。在快速发展中，小红唇面临着规模化带来的效率问题：用户量和内容量双双增加的情况下，如何让用户和内容保持高效匹配？
“早期我们只是根据时间结合运营策略做排序或推荐，确保用户能看到最新和对平台最有价值的内容。”“当用户量和内容都达到一定量级后，上述方式的问题也很明显。”用户要看到自己更感兴趣或可能感兴趣的内容，要通过更多的刷取、点击和搜索。这意味着用户跳出和流失概率更高。另外，粗放的运营规则可能伤害到某个量级并不小的用户群，而精细的运营规则又意味着，复杂的逻辑和开发维护成本。
小红唇App页面相似的困扰也出现在衣二三上。主营女性服装租赁的衣二三，正经历着用户的快速增长，2018年9月付费用户比去年同期增长10倍。“由于服装的非标属性，客户很难用语言描述自己想要的衣服，而且衣服的属性很难结构化，导致用户检索商品和商品展示的效率不够高。”
用人工智能解决难题
得益于计算成本下降、数据量增加以及算法越来越完善，采用人工智能的门槛逐渐降低，企业面临的效率问题也有了更优化的解决方案。
小红唇摒弃了基于时间和运营策略的排序和推荐，将人工智能中的一种方法“机器学习”应用于首页Feed流（视频、图片）推荐和商品相关推荐中。
“使用机器学习后，用户平均内容浏览量、打开频次、和通过内容引导产生的商品购买都有显著提升，若干指标超过10%。”
而衣二三借助机器学习解决“客户很难用语言描述自己想要的衣服”这一问题，实现了以图搜图，帮用户免去描述的烦恼和不确定。
并且，衣二三利用机器学习优化了若干个场景的个性化推荐。最终，“在相似商品推荐的位置,点击通过率（CTR）涨了约100%。在流式商品推荐位,用户点击量涨了40%”。
实践者的经验之谈
人工智能不是万能的，经过一番实践，先行者们总结出了一些经验。零售行业有大量的有价值的用户行为数据，加上TensorFlow等深度学习框架，企业可以很好优化CTR、商品下单预测等场景的性能。此外，在新零售蓬勃发展的环境下，机器学习在社交化选品和推荐等场景也有很大探索空间。
“基于视觉分析可以优化商品的标签分类、元数据管理，基于文本可以做商品评价分析，面向用户可以做个性化匹配与广告等。”
首先，所有和图片相关的方面都可以使用机器学习相关的方法来提升工作效率。比如对于商品图片的自动化处理、对于视频内容的自动化识别、对于客户信息的自动化采集等方面。
其次，是利用TensorFlow这样的机器学习框架，完成对于海量结构化数据的自动处理和预测分析。比如销量预测、用户标签的自动生成、营销用户的自动识别和选取、风控策略的自动化实现等。
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