要说大流行已经扰乱了零售业，那就轻描淡写了。从消费者购物方式的变化到应对锁定措施，大流行和小规模的零售商都面临着令人难以置信的挑战。
随着我们继续应对大流行，并且随着疫苗接种率的上升，积极迹象不断出现，零售商现在正在密切关注他们如何整合在整个大流行中获得的关键学习成果，并在此过程中进一步优化其运营流行病及其他。这导致许多零售商开始研究可以采用下一代技术作为增强其现有能力的方法。输入复杂的技术，例如数据科学，最重要的是AI。
现已通过以下三种方式实施AI，以帮助零售商应对COVID新常态的挑战。
1.应对供应链挑战
在整个大流行中，采购和制造一直是零售商必须克服的最大挑战之一。从产品短缺到由于锁定条件导致的生产问题，在过去一年中，零售商被迫应对有史以来最忙碌的时期之一。零售商开始审查其当前的采购和制造业务，并寻找优化其基础设施的方法，以便将来可以更好地应对类似情况。
长期以来，似乎无休止的手工工作需要进行分析和报告，以了解其采购和制造业务，这一直是当今零售商面临的最大难题之一。而且，一旦完成了所有这些手动操作，收集到的见解通常就已经过时了。因此，长期以来，采购和制造管理一直需要进行彻底的大修，而AI正在帮助零售商做到这一点。
通过人工智能，零售商在面临采购中断时变得更加敏捷—使他们能够在比以前更短的时间内收集，处理数据并对其采取行动。此外，由于具有AI自动化功能，零售商可以更准确地运行“假设情况”方案，以更好地为将来的中断做好准备。
2.了解消费者
在COVID大流行期间，顾客的出行一直是零售中受影响最严重的方面之一，它具有顾客的购物习惯，并且渴望迅速发展并与大流行之前有所不同。因此，对于零售商而言，了解客户和客户旅程变得更加复杂。
首先，建立客户档案是一个非常具有挑战性的前景。但是，借助AI，零售商可以取消存储孤岛数据，并使其能够协同和自主地工作。
这使零售商减少了繁琐的工作，使他们可以更好地了解每个消费者的喜好和过去的经验，从而可以帮助零售商为客户提供更好的沟通和交易。
3.增强客户体验
鉴于大流行导致零售商不得不采用新技术和新策略，包括非接触式提货和诸如聊天机器人之类的扩展的数字优先购物方式，大流行之后零售业的面貌与它做到了。这意味着零售商将需要接受更高水平的技术创新，以便继续为大流行后向消费者推出的许多新产品提供便利。