随着数字时代下在线购物风潮的兴起，实体店客流量减少已经成为困扰零售店铺的头号难题。而在COVID-19与社交隔离政策的双重打压中，整个零售行业进一步遭受毁灭性打击。以知名快消服装品牌H&M为例，由于过去三年之内门店销量有限，该公司股价下跌达56%。
为此，H&M公司计划调整自身利用信息技术改善业务表现的方式。他们的目标是通过人工智能与大数据再次赢得客户青睐。至于具体策略，他们希望通过大数据规划不同门店内销售的服饰品类，而不再向全球范围内的所有门店提供完全相同的商品供应。
H&M的业务战略调整
目前，H&M召集起200名数据科学家，希望了解每一家门店中每款商品的销售模式与趋势。H&M希望通过投资大数据技术，并结合本地层面的客户需求分拣，帮助其提升自身收入的同时获得利益相关方的信任。
要实现这样的目标，H&M的管理团队需要找到一种为客户创建价值的新方法。他们开始将重点转移到探索市场机遇方面，并开发出相应解决方案以把握这些新机遇。经过研究，经理与团队成员们发现大数据似乎是种极有成功潜力的解决方案。
与大多数传统实体零售企业一样，H&M原本通过设计师团队分析消费者的喜好，而后据此开发出能够迎合买家口味的产品。但从事实来看，这种模式并不成功。为此，H&M开始利用算法分析门店的收入、退货与会员卡数据。
H&M的新策略不再强调普适性的服装与门店设计，而是根据当地需求量身定制商品。通过分析，H&M发现个性化与高质量体验已经成为吸引客户的不二法宝。客户也更希望在服饰产品上看到优质材料与更加时尚的设计元素。
值得一提的是，H&M并不打算削减商品销售团队，而是为他们配备先进工具与技术以做出更加明智的决定。该公司希望大数据能够帮助H&M避免产品大幅度降价，同时减少积压商品的数量——这两点，正是损害公司整体利润的核心难题。
验证结果
在斯德哥尔摩的奥斯特马尔姆，有一家向来销售全年龄段、全性别基础款服饰的H&M店铺。在早期技术试用阶段中，这家门店通过大数据与人工智能发现前来购物的顾客以女性居多，而且更偏爱花裙等时尚服装。
此外，通过行为分析，H&M发现购物者们更愿意选择价格较高的商品。为此，他们开始在6美元的T恤与12美元的短裤旁边，展示起售价达118美元的皮包与107美元的羊绒衫。此外，他们还增设了一家咖啡厅同时兼售鲜花，因为数据显示顾客们在购物时希望能在地方休息，或者同时购买花束与服饰作为礼物。
而通过分析客户的购买与退货记录，这家门店获得了丰富的行为数据以及核心市场最喜爱的产品类型。H&M方面表示，在策略调整之后这家店铺的销售额迎来显着提升，现在他们提供的产品与体验更加符合当地人的喜好。
与此同时，H&M还使用大数据提前三到八个月进行销售趋势预测。除了收集外部来源提供的信息之外，他们还通过商店及在线网站的50亿次访问中收集数据。在进行全网络数据（包括博文以及搜索引擎等等）分析之后，H&M团队得以了解时尚流行方向与变化趋势，从而生产出有望成为爆款的新单品。
更重要的是，这家零售商还利用算法理解货币汇率波动与原材料成本。如此一来，他们就能保证在每家商店中对商品进行正确定价。事实上，其他竞争对手也在使用类似的技术赢取客户青睐，比如，Zara正在利用机器人加快在线接单速度，GAP则依靠市场研究数据与Google Analytics了解客户偏好。
总结：借数据和AI之力为员工赋能
总体来说，H&M在信息技术方面投入了大量资源，主要目的就是帮助员工真正利用数据——而非直觉——做出判断。这些算法全天候运作，并不断调整以适应客户的行为与期望。在人工智能与大数据的帮助下，我们的决策不再受到人类情绪的影响。H&M认为这是一种积极的信号，有望在决策领域突破人类的能力局限。
H&M意识到，通过大数据与行为分析技术，企业将为员工提供质量最可靠、相关度最高的信息，并借此推动企业发展。公司认为，只有这样才能将产品设计与客户需求全面匹配起来，最终增加运营价值。而如今，大数据技术的成熟与普及，正让H&M获得更清晰的视野、更准确的定位与更强大的客户理解能力。
