以下五个步骤可以充分利用AI和ML投资

人工智能(AI)和机器学习(ML)在零售业中风靡一时，这主要是由于高维度数据源所带来的新挑战，这在几年前是闻所未闻的。尽管AI和ML异常强大，但它们并非没有批评，包括解决方案的复杂性，认为它们可以解决所有问题以及缺乏透明度和洞察力。

因此，您如何开始品牌的旅程，并避免其他零售商面临的陷阱和挑战?以下是五个步骤，以充分利用AI和ML投资：

步骤1：资料策略

零售商应通过更新或创建适当的数据策略来开始其AI和ML之旅。这涉及通过一系列审核和利益相关者会议评估当前数据的优缺点，以定义当今如何使用数据，将来如何使用数据，以及从数据角度评估AI和ML的基础准备情况。这包括查看零售商如何收集，组装，存储和利用数据。

步骤2：用于AI和ML的用例和业务用例

提前进行尽职调查以定义和量化零售商将使用AI和ML的用例至关重要。该品牌想完成什么?AI和ML是解决问题的正确或最佳方法吗?零售商是否具有正确的数据和正确的形状来喂食机器并为用例加油?您是否能够衡量和量化工作的影响?如果以个性化为目标，那么您是否具备对AI和ML输出采取行动所需的内容和资产以及adtech / martech?通过提前花费适当的质量时间来定义和量化零售用例，您将发现在数据或基础架构方面可能存在的差距，并拥有建立扎实业务所需的东西。

步骤3：AI和ML的数据就绪

如果没有健壮，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的动力，零售商需要确保他们了解准备数据需要付出多少努力。这可能包括进行数据评估，创建数据策略以及激活数据统一和充实项目。

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，并设置得分阈值。如您所料，ML模型是一种数学模型，其中包含许多需要从数据中学习的参数。通过使用现有数据训练模型，可以拟合模型参数。这些参数通常在培训过程开始之前是固定的，并且基于您的零售用例。

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。构建并调整零售模型后，您就可以使用或部署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。即使该模型的目的是增加数据知识，所获得的知识也需要以团队可以理解和使用的方式进行组织和呈现。

结论思想

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，以帮助他们改善对客户的洞察力，并带来业务影响和ROI。AI和ML是功能强大的工具，可以应用于各种数据管理要求，以推动所需的CX和用例，并大规模地带来业务影响。我们可以帮助您开发策略和解决方案，以释放AI和ML在实时，以人为本的营销和零售用例中的强大功能。这就是我们所做的。