人工智能支持的智慧零售 （一）｜ 智能促销计划
根据一项行业分析，零售企业30%至40%的促销行动都是无效的，并不能达到预期的业务目标，包括提升客流、提升销售和提升利润。
没有高级数据分析，零售商很难了解每次促销活动中，哪些商品优惠是只是给顾客中的“羊毛党”给薅羊毛了？哪些导致了顾客的消费行为前置，并没有带来总体销售增量？哪些因为促销反而侵蚀了同品类商品销售，或者换个有利的角度，带来了关联商品的销售？
缺乏高级数据分析不仅难以分辨促销有效性、评估促销效果，根因是零售企业从源头上就缺乏数据和算法，来支持制定促销计划，设计促销方案。
传统商超零售商开展促销大多是基于粗放的方式来进行人工规划，例如：
供应商驱动：整合品牌商、供应商提出的促销优惠，或者将促销成本转嫁给供应商承担
历史经验：沿袭历史上的节庆、季节等促销方案
响应竞争：针对竞争对手的促销方案，在同一或者同类商品上开展促销
今天，随着数字化手段的发展，零售商的促销类型也越来越分众化、个性化：
大众促销：标准化印制、发放的纸质或者电子海报；也包括持续一段时间的商品的临时性折价优惠。
精准促销：从购物者支出水平、品类偏好、人口学特征、消费者画像（例如年轻白领）等进行消费者分群，针对特定的店组或者人群，推出针对性的促销
一对一个性化促销：针对个体，甚至基于时间、地点因素促发的实时个性化促销
促销决策的考虑因素：
市场因素：商圈特性和动态、基于店群的商品品类组合、社会事件
顾客因素：通过社交媒体等感知顾客特性和动态，采取更敏捷的促销方式
竞争对手因素：紧密跟踪竞争对手的线上、线下动态
零供关系因素：更紧密的零供协作，双方协作的生意计划，针对促销方案进行预测性分析
今天，我们有了数字化手段、大数据平台，利用人工智能，零售企业有了强大的智能促销规划和分析的工具：
本解决方案由BCG如下团队共同推出：
BCG零售行业咨询团队
BCG数据科学团队——Gamma
BCG数字化架构咨询团队——Platinion
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