实体店与电子商务的争论早已结束，因为零售商意识到他们需要采用以客户洞察为重点的商业智能驱动战略，这些洞察可以通过实体数字化方法跨渠道传递，利用新的数字能力，特别是人工智能 (AI)。
零售商只有通过利用人工智能来提供差异化服务和个性化体验，才能建立与客户相关的关系模型，无论是在实体店（社交距离措施提高了品牌与消费者之间的障碍）还是在线（竞争对手只需点击一下即可到达）。
客户现在比以往任何时候都更加苛刻，并期望品牌能够更好地理解和满足他们的需求。然而，由于正在进行的 COVID-19 大流行/当前大流行，消费者的行为模式变得难以预测。
例如以前经常在某个连锁餐厅吃饭的
顾客现在已经不再去那里或只订购外卖；这并不意味着客户忠诚度下降了，而只是意味着客户的优先事项在大流行期间发生了变化。
在当今不确定的环境中，大多数客户高度重视安 按行业划分的特定数据库 全性和可信度，因此提供公正建议和推荐的品牌将被视为值得信赖，并吸引更大的品牌亲和力。
我们都熟悉亚马逊的“购买此商品的顾客也购买了”/“顾客也购买了”功能。推荐算法是AI的一个相对简单的应用，它们也为客户体验增加了直接价值。它们用相关信息丰富了购买过程，从而帮助犹豫不决的客户做出最佳购买决策，而零售商可以在客户旅程的整个过程中（从售前到售后）使用这项技术，加强与客户的联系，从而产生更多的销售额。
另一个在零售业中具有巨大潜力的越来
越受欢迎的应用是对话式AI。呼叫中心广泛，但许多面向消费者的组织因疫情期间越来越多的呼叫而不知所措。
因此，如果品牌使用像everis eVA这样的对话式AI平台，他们将有机会通过虚拟代理改善和扩展他们的客户服务。此外，组织将能够更好地识别人机 何时自动化、何时移交？在客户服务中取得适当平衡 协作模型，该模型可以衡量哪些交互应该解决以及 gu列表 哪些 交互最好通过虚拟助手来管理。
