หลายท่านอาจแปลกใจเมื่อทราบว่า H&M ร้านค้าแฟชั่นชื่อดังที่มีสาขาอยู่ทั่วโลกนั้นประสบปัญหายอดขายตกต่ำมาติดต่อกันมากว่า 10 ไตรมาส ด้วยเหตุนี้ ทางแบรนด์จึงต้องเร่งมองหาไอเดียใหม่ๆเข้ามาทั้งกระตุ้นการขาย และปรับปรุงข้อบกพร่อง ซึ่งรวมไปถึงการใช้เทคโนโลยี big data และ AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ซื้อในร้านค้าแต่ละตำแหน่ง และปรับสินค้าที่วางขายให้เหมาะสมกับความต้องการยิ่งขึ้น
เดิมนั้น H&M มีกลยุทธการวางขายสินค้าที่คล้ายคลึงกันในร้านค้า 4288 สาขาทั่วโลก ทว่าการจัดสินค้าเช่นนี้ทำให้มีสินค้าเหลือจำนวนมากในแต่ละร้าน ทำให้ในแต่ละปี H&M ต้องปรับลดราคาจำหน่ายสินค้าที่ขายไม่ออกเหล่านี้เป็นมูลค่าสูงถึง 4000 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่แบรนด์ไม่สามารถปล่อยให้ดำเนินต่อไปได้ในโลกที่มีการแข่งขันสูงเช่นทุกวันนี้
H&M จึงจัดตั้งทีมเทคโนโลยีที่ประกอบไปด้วยนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูล รวม 200 ชีวิตจากทั้งภายในและภายนอกบริษัท เข้าร่วมพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำนายได้ถึงความต้องการของผู้บริโภคที่เข้าใช้บริการร้านค้าในแต่ละสาขาล่วงหน้า 3-8 เดือน
อัลกอริทึมที่ว่านี้ทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากบล็อค ระบบค้นหาออนไลน์ และแหล่งอื่นๆ ประกอบกับข้อมูลพฤติกรรมการจับจ่ายในร้านค้าแต่ละสาขาและเว็บไซต์ออนไลน์ของ H&M เพื่อค้นหาแพทเทิร์นในการจับจ่ายสินค้าแต่ละชิ้น ซึ่งจะทำให้ H&M สามารถปรับกลยุทธการวางสินค้าในร้านค้าให้เหมาะสมกับพฤติกรรมของลูกค้าที่เข้ามาซื้อสินค้าในร้านค้าได้อย่างเฉพาะเจาะจงเป็นสาขาไป
และการทดลองนำเทคโนโลยีดังกล่าวเข้าไปใช้งานในร้าน H&M ในย่าน Östermalm ของกรุงสต็อกโฮล์ม ประเทศสวีเดน นั้นก็ได้พิสูจน์ให้ทางแบรนด์ได้เห็นว่าการใช้ข้อมูลอาจเผยให้เห็นสิ่งที่ไม่เคยเห็นอย่างชัดเจนมาก่อน เช่น การที่ผู้ซื้อสินค้าส่วนใหญ่เป็นผู้หญิง หรือการที่สินค้าราคาแพงขายออกได้มากกว่าที่แบรนด์คาดการณ์ไว้ โดย The Wall Street Journal รายงานว่าข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ได้เข้ามาช่วยให้ร้านดังกล่าวเพิ่มยอดขายได้อย่างมีนัยยะสำคัญ
