零售商可能认为，过去两年他们看到的颠覆足以持续一辈子。如果情况是这样就好了。该行业必须再次面对一系列新的经济逆风。从高通胀到信心下降，再到持续的供应链问题，全球经济面临的压力越来越大，消费者和企业都受到了严重影响。
想想最近消费者支出和信心的下降。自2021年以来，零售额一直在收缩，消费者信心大幅下降，接近2008年金融危机时的水平。
显然，通胀压力是其中一个因素。持续的高通胀正在侵蚀人们的收入和消费者的购买力。因此，可自由支配的支出正在减少。不过，埃森哲的分析显示，其他因素也在发挥作用。
举例来说，消费者在耐用品上的支出持平或下降了2%(三个月的移动平均值)，而在娱乐和酒店服务上的支出实际上上升了3%。这表明，我们可能正在见证一些大流行前的行为的转向。人们回到办公室、接待场所和公共场所变得更加舒适。这反映在他们的支出上。
与此同时，那些仍然愿意并有能力购买非必需品的人正在把他们的购物从“家庭购买”(运动裤和家用电子产品等)转向化妆品、盛装打扮和旅游相关的物品。
这种组合正在创造一个供需不匹配的经典案例。零售商库存过剩的品类根本不符合消费者当前的需求。更重要的是，最近供应中断导致的普遍库存过剩加剧了这种情况。
回想一下，就在几个月前，所有的焦点都放在确保供应上。海运集装箱供应过剩，供不应求。许多零售商希望通过更早、更大的订单来缓解这一问题。但现在，供应的钟摆正摆向另一个方向，他们积压了大量不需要的库存。
零售商应该如何应对?在保持价格竞争力的压力下，许多公司将寻求增加降价和取消订单，以减少过剩。这是合乎逻辑的。但由于劳动力、材料和运输成本的上升已经严重影响了利润率，从长远来看，折扣的可行性有限。
另一些人可能会想要做好准备，控制成本，只是等待逆风过去。但从长远来看，这也不是一个可行或可持续的战略。事实上，对于那些需要大幅增加(而不是减少)在新的数字和数据能力上的投资的公司来说，这可能会适得其反。
以数据驱动的组织敏捷性为例。随着消费者购买习惯的快速变化，零售商比以往任何时候都更需要高度协调地了解消费者的需求。他们必须更加灵活，能够随着市场的变化而快速、反复地调整业务。而这不能单纯通过削减成本和消除低效率来实现。
相反，它需要投资——在坚实的数据基础上，在机器学习能力上，在现代云基础设施上，在流线型的全渠道体验上，在面向未来的模块化商店布局上，等等。正是这种投资最终将为公司的利润和利润带来可持续的长期增长。
一个例子吗?想想利用高级数据分析和人工智能实现“智能定价”的潜力吧。这种技术着眼于持续跟踪和分析多个客户和市场变量，测试价格点(甚至整个定价模型)，并使用生成的见解实时调整价格。
如果处理得当，这是一个非常强大的能力。例如，目前，它可以帮助零售商重新定价他们的过剩库存，以促进销售，赢得新客户，减轻营运资本，并减少库存产品的数量。然后，当算法发现客户对某一特定商品的兴趣增加时，价格可以立即根据这种需求调高，从而提高利润率。
事实上，埃森哲(Accenture)的研究发现，智能定价可以帮助企业整体增加5%至15%的收入。而且，更重要的是，消费者对这个概念很满意。该研究还发现，约有五分之二(42%)的消费者希望公司安全地、负责任地使用他们的数据，以定制价格和促销活动。超过五分之三(61%)的人认为，使用先进的分析技术可以让他们获得更公平的价格。
抓住吗?许多零售企业仍然缺乏成熟的数据和分析能力，以使智能定价在规模上发挥作用。这就加强了这里的重点。零售业需要投资，而不是只关注成本。这是应对当前经济逆风并找到可持续增长之路的最有效方法。
