傳統零售業多半相信商品選擇越多，銷售額與利潤就會越高。然而，面對當前消費環境的高度不確定性，零售專家建議業者在今年的假期銷售旺季，應轉向採用「狹而深」的商品策略（Go narrow, stock deep），專注於選定少數暢銷品項並大量備貨，而人工智慧（AI）技術正是實現此策略的關鍵推手。

根據《Chain Store Age》報導，AI 工具能根本性地重新定義何謂「好商品」，透過預測顧客未來的需求，而非僅依賴過往數據。這在需求高度集中且易受促銷活動影響的假期尤其重要，因為趨勢與經濟狀況變動快速，過去的暢銷品可能迅速過時。AI 驅動的需求預測能將庫存成本降低 20% 至 35%，並預防高達 65% 的缺貨情況。

AI 還能協助零售商深入分析每個最小庫存單位（SKU，即單品或品項）的「調整後貢獻毛利」（Adjusted Contribution Margin），這是扣除交易、運費、促銷、倉儲等所有隱藏成本後的實際收益。例如，勞氏公司（Lowe's）在 2025 年第三季透過 SKU 合理化，成功將其毛利率提升 50 個基點，並降低了庫存水位。Dollar General 的執行長也稱 SKU 削減為「一大勝利」。

事實證明，優化庫存能帶來顯著效益。Target 在 2023 年削減過剩庫存後，營業利潤飆升 237%。沃爾瑪（Walmart）等零售巨頭已採用預測性 AI 與機器學習模型，綜合歷史天氣模式和即時數據，協助規劃師在惡劣天氣來臨前重新部署庫存或調整貨運路線。相對地，李維斯公司（Levi Strauss）在 2022 年底庫存量暴增 58%，被迫大幅降價促銷，導致 2023 年第一季毛利率侵蝕 360 個基點。

對於台灣零售業者而言，這項趨勢顯示，要成功應用 AI 不僅是導入技術，更需要同步調整營運模式、組織結構與內部流程。透過精準的 AI 預測，業者能更有效地投資於正確的商品與適當的庫存深度，尤其在競爭激烈的線上與實體零售市場中，此策略可望優化庫存管理，提升顧客購物體驗，並避免因過度備貨而導致的降價損失。