仔细观察沃尔格林的人工智能需求规划转型

多年来，沃尔格林通过一则广告来吸引顾客，突出“本周有什么东西在打折”。现在，它可以围绕客户的实时需求主动定制整个零售体验。

在最近的纽约NRF大展和奥兰多的RILA LINK等展会上，总是有很多有价值的新见解可以收集。但今年，我发现与沃尔格林集团库存与分析副总裁安迪·凯特尔韦尔（Andy Kettlewell）的坐下来最有启发性。我们回顾了沃尔格林在过去几年中如何使用人工智能（AI）成功转变其零售业务。他的团队现在利用丰富的高级数据集来更好地实现其核心使命，除了庞大的全渠道客户群外，还满足全国 9，000 家门店的 <> 万日常客户的健康和保健需求。虽然我已经在这个过程中根深蒂固了一段时间，但让沃尔格林达到当前可操作的商业智能状态的旅程是非凡的。

所以，让我分享一下是什么让沃尔格林转向人工智能，以及他们为实现这一目标所采取的步骤......

早在 2017 年——早在大流行突然重新定义我们日常生活之前——沃尔格林团队就开始重新构想需求规划和预测，以更好地为已经不断变化的客户提供服务。

您可能还记得，直到2010年代，沃尔格林的出境营销计划主要包括每周在周日报纸上刊登的印刷广告增刊，并在购物者进入商店后可供他们使用。对特定食品、药品或个人护理/美容产品的短期需求可能会受到插页首页有吸引力的销售价格的广泛影响。换句话说，每周的通函效果很好，足以吸引客户并帮助沃尔格林实现收入目标。

但随着越来越多的消费者开始翻看手机而不是翻阅报纸，广告插页的有效性开始减弱。因此，沃尔格林团队开始研究如何在客户所在的地方与他们会面，并在此过程中利用这些数字渠道。他们来找我们是为了了解如何利用领先的人工智能技术和预测数据科学来显着提高需求规划、库存分配和整体客户满意度，并在竞争中占据一席之地。他们觉得他们可以使用影响需求的外部数据（如社交媒体和本地活动）来更好地预测客户需求，并确保他们在正确的时间以正确的价格提供正确的产品 - 而且他们是正确的。

第一件事：了解并直接表达每个客户的需求

然而，在沃尔格林的领导者能够改变他们的运营之前，他们必须改变公司与客户交谈的方式。他们决定利用现有的会员卡计划（超过100亿会员，越来越多的会员也通过Walgreens移动应用程序连接）来创建反馈循环。除了在购买后奖励客户之外，他们还问自己，“在一系列完全不同的刺激措施的驱动下，如何才能更好地吸引这些庞大的受众来塑造未来的需求并相应地分配库存？

答案围绕着在个人层面上主动接触客户，并利用大量本地化的粒度级数据集。他们不仅仅关注内部销售目标。他们还调整了沃尔格林以外的客户日常生活的需求，跨越季节性、每月甚至每小时的时间范围，例如：

当前可能影响非处方感冒/过敏药物或瓶装饮料和防晒霜需求的当地天气预报。

一个受欢迎的社交媒体影响者，代言一个化妆品品牌。

大型工厂的关闭或其他影响购物者优先事项的重大当地事件。

在当地竞技场举行的体育比赛或音乐会 - 预测活动开始前或之后在最近的沃尔格林取货方便的物品。

这一点尤其值得注意，因为在人工智能出现之前，围绕单个SKU的需求规划可能就像引入三个内部/外部变量一样简单。今天，它可能会考虑50个或更多 - 对于任何人类分析师来说，在Walgreens的规模上筛选一项艰巨的任务：在这300，9个位置中预测000亿个时间序列。事实证明，人工智能有助于将复杂的数据源简化为有效的、低接触的需求预测和每家商店的库存计划。

下一步：放下恐惧

在看似很短的时间内，我们的人工智能解决方案使沃尔格林能够重申其核心品牌定位——作为客户解决方案的提供商，从成为他们接种疫苗和扩展辅助健康服务的首选资源，到为父母提供梦寐以求的药瓶，无论白天还是黑夜，他们都为生病的孩子提供梦寐以求的药瓶， 帮助他们应对最近令人不安的婴儿配方奶粉短缺和其他供应链波动，这可能会继续困扰我们一段时间。我们的人工智能工具使沃尔格林团队成员能够更好地预测每个细节——购物者期望的品牌、尺寸和口味——以及预测在货架上储存额外商品的最佳时间。如果没有公司的战略和领导者愿意在日常需求发生变化时更好地倾听、理解和迎合每个客户，这永远不会发生。

我知道并非所有零售商都被迫做出与沃尔格林相同的改变，或者以相同的速度和规模做出改变，我很想知道安迪对其他希望踏上自己的人工智能之旅的零售商的建议。在NRF和RILA，他回忆说，在定义了自己的预测和分配愿景后，如何与Zebra / antuit.ai团队合作进行实时测试和学习试点 - 相对较小的样本量，只有10万至15万件商品/商店组合 - 是在有条不紊地推出一年之前验证假设并获得积极结果的关键。尽管早期对采用“黑匣子”进行内部决策感到不安，但他肯定地说，人工智能技术以及它们利用的大量可操作数据已经准备好成为任何希望跟上不断变化的客户步伐的大型零售商的中心舞台。