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一文读懂：AI、BI和CI如何成就智慧零售？
更新时间：2025-5-25 16:00:14 作者：爱短链
基于大数据、人工智能和云计算的深度融合AI BI的CI跟上时代发展的企业落地开花。
你知道吗？AI、BI和CI是什么？它们是如何应用于零售领域的？ 过去，企业关注的是ERP、CRM、全渠道营销等信息化建设积累了大量数据，但数据分析和利用却很少。
在数字经济智能发展的新时代，为了缩短转型路径，实现弯道超车，零售企业需要利用数字技术深入挖掘数据价值，以数据为动能，加快数字智能变革。
AI、BI等数字技术已成为中国零售业乃至其他行业的刚性需求。
基于大数据、人工智能和云计算的深度融合AI BI的CI(客户智能)在紧跟时代发展的企业中蓬勃发展，这将成为新零售2.0时代企业的核心竞争力。
AI、BI和CI的前世今生 所谓AI人工智能是英语Artificial Intelligence缩写AI，从图灵机开始。
(Alan Turing)他是上个世纪的英国数学家。
他早年在剑桥国王学院学习，后来在美国普林斯顿攻读博士学位。
二战期间，他破解了德国著名的密码系统Enigma。
他的一句话举世闻名：如果一台机器能与人类对话，而不能区分其机器身份，那么它就被称为智能机器。
这就是著名的图灵机。
因此，他被称为人工智能之父。
1954年，41岁的图灵服毒自杀。
图灵死后两年，即1956年夏天，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特、申农为首的一批有远见、有远见的科学家聚在一起，共同研究探讨了一系列与机器模拟智能相关的问题，首次提出了人工智能一词，标志着新兴学科人工智能的正式诞生。
由于早期的技术限制，AI上个世纪的发展一直很艰难，几十年来几乎没有什么成就。
直到谷歌的阿法狗在围棋界击败世界冠军，它才一举成名，再次成为热点。
与以往的围棋程序不同，阿法狗不是以算法取胜，而是通过机器学习建立的模型逐渐成为大师。
为了机器学习，自我进步的思想AI实际应用打开了一扇窗户，看到了一条康庄大道。
再来说说BI： BI是英文Business Intelligence缩写，中文称商业智能。
BI是上个世纪末Gartner Group最早提出的关键是利用数据仓库、数据挖掘、在线分析等技术对业务数据进行分析研究，帮助企业提高业务能力，实现业务价值。
BI最初属于尖端技术概念，但运气不好，在中国从未流行过。
如今，大数据分析、数据中心、数据资产管理等时尚技术热门词实际上是BI的近亲。
最后说下CI这个概念。
CI是什么？ CI就是Customer Intelligence缩写，即客户智能或客户智能。
CI是帮助客户变得智能吗？还是让使用？CI产品客户更智能？ 作者阅读了大量资料，其中赵卫东于2013年撰写的《客户智能》将CI定义为BI在客户关系管理中的应用，通过收集客户的行为数据和分析，了解客户最需要什么，需求趋势是什么，需求的表现形式是什么等。
一言以弊，CI就是BI在客户关系分析和管理中的应用，作者认为CI就是AI和BI以及其他新的数据分析技术在客户、客户和会员方面的应用。
了解抽象概念远远不够，了解这些技术如何更好地帮助零售企业进行数字化运营是很重要的。
AI应用于零售业 AI最大的特点是机器学习，机器学习最大的特点是不怕无聊，不怕疲劳，可以依靠大量的数据反复学习和训练，自动比较，一步一步地寻找卓越，找到最好的模型，远远优于人类。
所谓模型最简单的理解就是函数，比如Z=F(X,Y)，Z是我们要求的最优值，F是模型，这个模型的输入是X和Y，即X和Y假设模型是一个简单的函数，如二元一次方程，如：Z=aX bY，X和Y是我们灌输的大量实际数据，a和b它是模型中的一组参数，所谓的最佳模型是找到最合理的参数组合[a,b]。
在没有AI当时，我们依靠手动计算无数参数值，然后分析最佳Z值，以获得最佳模型。
这个过程的时间和劳动力成本都很大，实际模型也不会那么简单。
因此，人类的算法模型实际上非常有限，大多数参数值都是根据经验获得的。
机器学习是不同的。
它们可以使算法粒度非常小，训练数据非常大。
这样，获得的模型更准确，更容易获得优于人类的模型。
例如，机器的a值可以取[0.001,0.002…0.999]，b值可以取[11.01,11.02… 99.99]，然后对数亿X和Y求解数据，自动比较计算的Z值，以获得最佳模型。
AI的力量。
凭借这一特点，AI适用于各种零售应用场景。
AI该技术可应用于几乎所有需要从数据池中找到最佳模型的零售业务的环节，如销售预测、自动补充、类别优化、促销优化、营销优化、会员肖像等。
AI在销售预测用示意图下图清晰显示AI结合BI类别优化环节的主要重点： BI应用于零售业 BI长期以来，它一直被应用于零售业，但始终局限于专业人士的多维数据分析。
通过数字仓库技术和动态报在应用概念上没有质的飞跃。
直到电子商务和移动电子商务的快速崛起BI一些技术的应用才能重新焕发光彩和热量。
首先是大数据的整体分析应用，使得BI分析达到了更深层次；其次是展示形式的多样化，使之更加深刻BI最后，在阿里巴巴、腾讯等商业科技巨头的推动下，数据中心和数据资产管理开始登上历史舞台。
这些变化，迅速让BI平台技术开始被各个领域所接受和应用。
BI通过多个系统的数据，可以使用大量的特征ETL(清理、转换、装载)变成统一格式的数据存储，然后通过建模将这些数据的维度特征和指标特征分类为三维存储，为以后的应用提供快速的数据服务输出。
零售石基零售BI平台(SRDP)零售业应用示意图 CI应用于零售业 CI其核心是面向客户的智能。
因此，笔者认为，只要以客户为应用核心，CI既可以搭配AI还可以搭配技术BI技术。
在更深层次上，客户可以分为2B客户也是我们零售数字解决方案服务提供商传统意义上的客户，另外两个C我们通常称客户为客户，客户中最重要的群体是会员。
因此，在目前的零售业中，CI应用主要面向会员。
零售业讲究人、货、场，而人是最关键的因素，会员是人的关键因素。
零售企业如何通过管理会员来提高市场竞争力，如如何对会员进行分类、如何创新、如何保留、如何营销、如何提高等。
传统的会员消费和行为数据面向广阔的烟海，ERP和CRM基于软件的分析、管理、行更深入、更详细的分析、管理、详细的分析AI和BI的CI，成为零售业期待的竞争力工具。
就零售企业而言，科学管理和运营会员的整个生命周期是企业繁荣的永久动机，在会员的整个生命周期中，每个阶段都有很多节点需要CI帮助零售营销人员进行相关分析和运营。
增量会员和股票会员都离不开行为分析、消费贡献分析、客户肖像、精准营销、客户群营销、会员关怀等各种措施，如果有这些措施CI支持将比传统的人工报表更有效率和竞争力。
会员全生命周期示意图CI可在新客户招聘、新客户转型、新客户培训、客户群分类、客户群运营、会员推广等方面发挥巨大作用。
CI会员和营销管理的整体应用示意图 CI总之，面向营销的主要发力点，AI、BI和CI作为一种面向数据的新技术，它将广泛应用于零售业，绽放其耀眼的光彩。
作者:邱克；微信微信官方账号:石基商业评论: 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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你知道吗？AI、BI和CI是什么？它们是如何应用于零售领域的？ 过去，企业关注的是ERP、CRM、全渠道营销等信息化建设积累了大量数据，但数据分析和利用却很少。
在数字经济智能发展的新时代，为了缩短转型路径，实现弯道超车，零售企业需要利用数字技术深入挖掘数据价值，以数据为动能，加快数字智能变革。
AI、BI等数字技术已成为中国零售业乃至其他行业的刚性需求。
基于大数据、人工智能和云计算的深度融合AI BI的CI(客户智能)在紧跟时代发展的企业中蓬勃发展，这将成为新零售2.0时代企业的核心竞争力。
AI、BI和CI的前世今生 所谓AI人工智能是英语Artificial Intelligence缩写AI，从图灵机开始。
(Alan Turing)他是上个世纪的英国数学家。
他早年在剑桥国王学院学习，后来在美国普林斯顿攻读博士学位。
二战期间，他破解了德国著名的密码系统Enigma。
他的一句话举世闻名：如果一台机器能与人类对话，而不能区分其机器身份，那么它就被称为智能机器。
这就是著名的图灵机。
因此，他被称为人工智能之父。
1954年，41岁的图灵服毒自杀。
图灵死后两年，即1956年夏天，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特、申农为首的一批有远见、有远见的科学家聚在一起，共同研究探讨了一系列与机器模拟智能相关的问题，首次提出了人工智能一词，标志着新兴学科人工智能的正式诞生。
由于早期的技术限制，AI上个世纪的发展一直很艰难，几十年来几乎没有什么成就。
直到谷歌的阿法狗在围棋界击败世界冠军，它才一举成名，再次成为热点。
与以往的围棋程序不同，阿法狗不是以算法取胜，而是通过机器学习建立的模型逐渐成为大师。
为了机器学习，自我进步的思想AI实际应用打开了一扇窗户，看到了一条康庄大道。
再来说说BI： BI是英文Business Intelligence缩写，中文称商业智能。
BI是上个世纪末Gartner Group最早提出的关键是利用数据仓库、数据挖掘、在线分析等技术对业务数据进行分析研究，帮助企业提高业务能力，实现业务价值。
BI最初属于尖端技术概念，但运气不好，在中国从未流行过。
如今，大数据分析、数据中心、数据资产管理等时尚技术热门词实际上是BI的近亲。
最后说下CI这个概念。
CI是什么？ CI就是Customer Intelligence缩写，即客户智能或客户智能。
CI是帮助客户变得智能吗？还是让使用？CI产品客户更智能？ 作者阅读了大量资料，其中赵卫东于2013年撰写的《客户智能》将CI定义为BI在客户关系管理中的应用，通过收集客户的行为数据和分析，了解客户最需要什么，需求趋势是什么，需求的表现形式是什么等。
一言以弊，CI就是BI在客户关系分析和管理中的应用，作者认为CI就是AI和BI以及其他新的数据分析技术在客户、客户和会员方面的应用。
了解抽象概念远远不够，了解这些技术如何更好地帮助零售企业进行数字化运营是很重要的。
AI应用于零售业 AI最大的特点是机器学习，机器学习最大的特点是不怕无聊，不怕疲劳，可以依靠大量的数据反复学习和训练，自动比较，一步一步地寻找卓越，找到最好的模型，远远优于人类。
所谓模型最简单的理解就是函数，比如Z=F(X,Y)，Z是我们要求的最优值，F是模型，这个模型的输入是X和Y，即X和Y假设模型是一个简单的函数，如二元一次方程，如：Z=aX bY，X和Y是我们灌输的大量实际数据，a和b它是模型中的一组参数，所谓的最佳模型是找到最合理的参数组合[a,b]。
在没有AI当时，我们依靠手动计算无数参数值，然后分析最佳Z值，以获得最佳模型。
这个过程的时间和劳动力成本都很大，实际模型也不会那么简单。
因此，人类的算法模型实际上非常有限，大多数参数值都是根据经验获得的。
机器学习是不同的。
它们可以使算法粒度非常小，训练数据非常大。
这样，获得的模型更准确，更容易获得优于人类的模型。
例如，机器的a值可以取[0.001,0.002…0.999]，b值可以取[11.01,11.02… 99.99]，然后对数亿X和Y求解数据，自动比较计算的Z值，以获得最佳模型。
AI的力量。
凭借这一特点，AI适用于各种零售应用场景。
AI该技术可应用于几乎所有需要从数据池中找到最佳模型的零售业务的环节，如销售预测、自动补充、类别优化、促销优化、营销优化、会员肖像等。
AI在销售预测用示意图下图清晰显示AI结合BI类别优化环节的主要重点： BI应用于零售业 BI长期以来，它一直被应用于零售业，但始终局限于专业人士的多维数据分析。
通过数字仓库技术和动态报在应用概念上没有质的飞跃。
直到电子商务和移动电子商务的快速崛起BI一些技术的应用才能重新焕发光彩和热量。
首先是大数据的整体分析应用，使得BI分析达到了更深层次；其次是展示形式的多样化，使之更加深刻BI最后，在阿里巴巴、腾讯等商业科技巨头的推动下，数据中心和数据资产管理开始登上历史舞台。
这些变化，迅速让BI平台技术开始被各个领域所接受和应用。
BI通过多个系统的数据，可以使用大量的特征ETL(清理、转换、装载)变成统一格式的数据存储，然后通过建模将这些数据的维度特征和指标特征分类为三维存储，为以后的应用提供快速的数据服务输出。
零售石基零售BI平台(SRDP)零售业应用示意图 CI应用于零售业 CI其核心是面向客户的智能。
因此，笔者认为，只要以客户为应用核心，CI既可以搭配AI还可以搭配技术BI技术。
在更深层次上，客户可以分为2B客户也是我们零售数字解决方案服务提供商传统意义上的客户，另外两个C我们通常称客户为客户，客户中最重要的群体是会员。
因此，在目前的零售业中，CI应用主要面向会员。
零售业讲究人、货、场，而人是最关键的因素，会员是人的关键因素。
零售企业如何通过管理会员来提高市场竞争力，如如何对会员进行分类、如何创新、如何保留、如何营销、如何提高等。
传统的会员消费和行为数据面向广阔的烟海，ERP和CRM基于软件的分析、管理、行更深入、更详细的分析、管理、详细的分析AI和BI的CI，成为零售业期待的竞争力工具。
就零售企业而言，科学管理和运营会员的整个生命周期是企业繁荣的永久动机，在会员的整个生命周期中，每个阶段都有很多节点需要CI帮助零售营销人员进行相关分析和运营。
增量会员和股票会员都离不开行为分析、消费贡献分析、客户肖像、精准营销、客户群营销、会员关怀等各种措施，如果有这些措施CI支持将比传统的人工报表更有效率和竞争力。
会员全生命周期示意图CI可在新客户招聘、新客户转型、新客户培训、客户群分类、客户群运营、会员推广等方面发挥巨大作用。
CI会员和营销管理的整体应用示意图 CI总之，面向营销的主要发力点，AI、BI和CI作为一种面向数据的新技术，它将广泛应用于零售业，绽放其耀眼的光彩。
作者:邱克；微信微信官方账号:石基商业评论: 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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