弗雷斯特估计,西欧的在线销售将会增长以平均每年11.9％，直到2022年。在此期间，非食品零售额的21％会上网。我们看到AI继续为用户找到自己的方式进入零售业。该报告特别侧重于创新，在欧洲零售行业。在这里面，我们覆盖的供应商分布在三个应用程序提供AI软件：
- 库存管理
- 可视化搜索
- 销售
什么商业领袖应该知道
在谈到人工智能供应商时，欧洲零售业的商业领袖似乎有一些选择，他们可以比其他行业的领袖更自信地与这些供应商进行谈判，比如营销。这是因为该公司本报告全部采用数据科学和/或计算机科学人才，在详细种证书，我们从公司声称提供机器学习的解决方案预期，即学术背景在计算机科学，硬科学，统计领域，或者使用数据业务的体验。许多我们在Emerj这里涉及的部门都充满了据称AI厂商，其实做他们的公司没有采用数据科学家，雇用数据科学家只需使用AI流行语，或者雇人在不相关的领域，并呼吁他们的数据科学家在LinkedIn上糊弄潜在客户。
它高兴地看到，欧洲的公司提供AI给零售商不躺在这样做AI。蓝那边，例如，采用谁持有计算机和自然科学博士学位许多数据科学家。此外，它提出了超过7000万$，然后才由JDA软件公司的库存管理软件收购。本公司拥有本报告所涵盖的数据科学家的最高密度。它提供了一个库存管理解决方案。
Metail采用五个数据科学家，其中四名持有物理和数学博士学位。该公司列出了不到50名员工在LinkedIn，和如此反复，数据科学家给其他员工的密度比较高，即使10％的不健全它。Metail提供销售解决方案，它声称能融入其时装零售商客户的网站。安装完成后，该公司声称其客户的客户可以通过其虚拟接口衣服试试。除了蓝那边，这是由JDA软件收购，Metail曾在3240万$提出的资金最多。
Nextail提供了实体零售商的另一个库存管理解决方案。该公司似乎并聘请了几个数据科学家，虽然那些它采用小于那些蓝色那边和Metail的资格的。它采用一个数据科学家与电气工程，这是他在2017年获得博士学位。
起初，我们认为Cortexica Vision Systems是这些公司中的异类，在LinkedIn上没有列出任何数据科学家。经过进一步的研究，Cortexica似乎把他们的计算机科学天才称为“研究型科学家”。尽管如此，该公司聘用了许多拥有计算机科学和硬科学博士学位的研究科学家，其中一些人持有机器学习和数据科学方面的荣誉或专业学位。Cortexica为视觉搜索提供了一个解决方案，允许客户的客户将产品拍照并上传至客户的网站。然后，软件背后的机器学习算法会在客户的在线商店中“找到”图片中的产品。
库存管理
蓝色那边
蓝那边是一种德国公司的提议供应链，购买和销售软件，该公司声称可以帮助连锁超市预测需求，减少外的库存和浪费运用预测分析和机器学习。
该公司索赔that the application’s algorithms take into account internal data such as historical sales, products attributes, store size and location, and promotions, and external data such as weather, holidays, and events to calculate the probability of demand for each product at each store on a daily basis. Once the demand is predicted, the algorithm then recommends order quantities to replenish stocks, per product and per store on a daily basis.
该公司声称其预测精度提高了20%以上，销售额至少提高了15%。
以下是短片3- Natsu首席信息官的分钟视频扬迈耶如何解释Blue Yonder公司的需求预测应用作品：
蓝色那边声称有帮助莫里森的改进库存预测和重新进货流程。2016年，该公司仍然根据店内员工的预测，使用人工系统来补充库存，这一过程非常耗时、不一致且不准确。莫里森需要一个解决方案:
- 改进产品的分类
- 减少错失销售
- 简化复杂的需求预测流程
该公司转向Blue Yonder公司，以改善其基于所有门店客户行为的需求规划和补充库存。该案例研究称，在12个月内，Blue Yonder公司在所有商店的130个类别的26000个库存管理单元(sku)中改善了货架补充。这使得2016年最后一个季度的货架缺口减少了30%，销售额增加了1.7%。该案例研究还报告称，2016年是莫里森公司7年来最强劲的圣诞销售季。
2017年，莫里森列出的所有产品蓝那边的应用，带来的SKU管理的2.9万的总数。这导致销售在圣诞节期间2.6％的速度增长。案例研究还报告说，莫里森是能够通过两到三天以减少库存保持在店内。
蓝色那边名单奥赛，考夫兰德，奥托，夏，和Selgros如一些过去的客户。该公司提出了$ 7500万资金从华平之前，它是由JDA软件收购。
迈克尔Feindt是创始人兼首席科学官在蓝色那边。他持有博士学位在物理从汉堡大学。他也是在技术的卡尔斯鲁厄理工学院的教授，并在数据科学院讲师。
Nextail
Nextail是西班牙语公司，提供了一个自动库存管理工具，该公司声称可以帮助零售的方式企业其门店优化销售之间的平衡库存运用预测分析和机器学习。
Nextail索赔该应用程序是整个零售组织对实体零售企业的数字化大多数方面进行访问。
该公司解释说，应用程序的算法进行数字扫描零售商的仓库管理系统，以确定哪些商店积压，并与特定项目understocked。一些因素来确定，这可能包括周数在零售商店，定价和周围的商店位置的人口统计数据移动的具体项目，客流量。
该公司还解释说，算法预测销售随着产品转移的结果，以及如果店里没有进货，将无法销售。
该算法然后以数字重新分配存储之间的库存和计算物理旅行的成本转移货物。一旦产品实物交割通过Nextail的物流合作伙伴的门店，转让跟踪和通过店长接入的移动应用程序指出。
下面是一个短短的3分钟视频演示了如何Nextail作品：
Nextail没有在该公司网站上的案例研究，但名单马切达，Amichi，冬瓜，史帝文丽，Impecavel，Tboe如一些它的客户。该公司已经募集$ 1200万资金来自Sonae IM、Keen Venture Partners、Nauta Capital和Realiza Business Partners，
狮子座Antoli是CTO在Nextail。他拥有一个女士在计算机科学从在马德里自治大学。此前，他曾担任敏捷教练并且在Pegasystems公司Agilar和认证的高级系统架构师首席架构师。
可视化搜索
Cortexica
Cortexica是联合王国提供AI驱动的图像和视频应用，该公司声称可以帮助电子商务企业提供网上购物者的产品可视化搜索工具，他们想购买运用计算机视觉。
Cortexica索赔购物者可以从他们的设备上传他们正在寻找的商品的照片到应用程序中。该算法将上传图像中的像素与电子商务数据库中的图像进行比较。然后，它将识别与上传图像相似或匹配的图像。一旦识别出相似的项目，系统就会以项目照片的形式返回推荐结果。
Cortexica还提供Shoppable视频，视频应用程序，使购物者搜索使用在广告，走秀，用户生成的内容，影片完全匹配或类似物品在网上和店内。
要使用此应用中，购物者必须播放视频，指挥App，以显示或通过点击视频一侧的按钮隐藏标签。然后，用户点击该视频的首选项目。然后，系统将搜索数据库，电子商务为项目和显示策划，在屏幕上视觉上相似的项目。购物者也可命令该应用程序查找在“查找类似”按钮，在该算法将搜索数据库，为视觉同类产品并在屏幕上显示它们类似的项目通过点击。
Cortexica在其网站上列出，但没有特色的案例研究约翰·刘易斯，Hammerson的，Zalando和思科如一些它的客户。该公司已经募集$ 920万资金来自试金石创新，帝国创新和伦敦帝国学院。
阿尼尔·巴拉斯是联合创始人兼首席科学官在Cortexica。他持有博士学位在电子工程与生物医学信号处理从伦敦帝国学院。巴拉斯也可作为在图像分析的读取器在同一所大学。此前他是安全科学与技术学院研究所副所长。
销售
Metail
Metail是一个英国基公司的提议MeModel，对于电子商务网站和智能手机应用程序，该公司声称可以帮助零售购物者在衣服上几乎尝试使用机器学习。
该公司声称，该应用可以增加销售，提升客户体验和忠诚度，减少产品退货，并加深消费者对零售商的知识，还有其他好处。
Metail索赔该MeModel可以让购物者输入自己的个人测量，以找到自己独特的车身尺寸和形状的最好的衣服。该公司补充说，现在的应用程序从顾客那里收取7.2十亿个数据点的工作。
该应用程序首先收集机身三围从客户，以及他们的性别，年龄，风格和品牌偏好。该公司没有说明该技术如何使用这些数据的工作，但我们可以推断，应用程序创建使用其独特的数据客户的典范。该算法然后采取在零售商的电子商务网站的用户和过滤器搭配衣服的顾客的形状和大小的复合体的形状。
应用程序还可以考虑客户的历史购买记录、个人对风格和颜色的偏好、平均消费金额和经常光顾的商店。
机器学习算法将分析数据，识别并提出可能适合用户的尺寸、风格、适合度、品牌、颜色和价格方面的建议。
Metail声称有帮助荷兰之家创造一个在伦敦时装周（LFW）展示其春夏2015年时装系列的平台。应用程序启用个人客户创建自己的“MeModel”，尝试从时装表演的服装，以及预购收集它们的大小。
案例研究称，该应用程序帮助客户在LFW周末期间实现了关键绩效指标:
- 该应用的使用增长高达76％
- 用户花费最多21分钟试图衣服在LFW周末，并在整个活动期间14分钟。
- 用户平均尝试了12种表情
- 1 3人次浏览荷兰的整个收藏之家
- 401,000人受到荷兰品牌之家
- 860万人受到Metail
- 荷兰的房子是在LFW 10个最啾啾设计师之间
该公司还列出了ITV和Whole9Yards都是其客户之一。这极大地提高$ 32.4万元的资助从联业制衣，微软加速器伦敦，约翰Gleasure和新世界私募股权投资。
吉姆·唐宁是个CTO在Metail。他持有剑桥大学工程学硕士学位。在此之前,唐宁担任软件官同一所大学，在那里他带领几个R＆d项目，其中包括微软OREChem项目。
商业领袖们的外卖欧洲零售业
蓝那边已经提出的资金最多，以$ 7500万单轮之前，它是由JDA软件收购。它还具有其客户证明了积极成果的底线和店内过程强的案例研究，该公司的应用程序的部署下。
包括在本报告侧重于后台管理流程，也就是说，库存和供应链，以及行政方面，公司产品中的两个。在未来所提供的企业希望采用AI可能会看到更多这些类型的应用程序。只有一家公司提供的是直接参与面向客户，使产品销售的应用程序。
对于网上流行的搜索和推荐引擎，目标之一是降低产品的回报。企业可以期望的应用，帮助客户更加放心地做出适合更好的衣服网上购物，但应用程序可能无法完全消除产品的回报。
本报告所涉及的公司并没有提及一体化的时代，也不需要对数据科学家作为除了业务使用者工作人员操作的应用程序。
标题图片来源：欧洲最佳目的地
