在疫情期間，他們的技術團隊發現了一個相似的道理：平臺可以通過為他們的供應鏈（尤其是實時庫存）提供更詳細的信息，從而更好地為消費者服務。因此，他們需要操作和技術敏捷性，才能將準確的信息實時交付給客戶。

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由于健身房被迫關門，消費者們開始在家健身，因此簡便家用的健身設備需求上升，而供應鏈的緊缺導致供應短缺。但是與此同時，消費者開始表現出一種新的意愿——即使不能送貨上門，但能在路邊取貨也是十分樂意的，因為他們想盡快獲得該設備。

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Dick's的技術團隊注意到，購物者不太愿意等待兩天的運送，而更傾向于開車去更長的距離從Dick's所在地取貨。自2013年以來，Dick's一直在從商店運送一些在線訂單，因此對消費者的數據分析已經做得十分充分。

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但是，疫情影響了清單數據的準確性，以及提高了將數據傳遞給消費者的速度，并增加了數量的范圍和風險。團隊需要建立數據處理能力，以免消費者在訪問平臺時會因流量過大而使網絡崩卡。

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同時，Wayfair找到了另一種方法來滿足疫情期間不斷變化的消費者需求。消費者有更多時間在線上購買家居和裝飾品，這為Wayfair提供了機會。但是在疫情期間，積壓的產品和交貨延誤同樣也困擾著家具零售商。

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NR數據分析師菲爾·霍爾（Phil Hall）表示：Wayfair清楚地顯示庫存狀態和交貨時間的能力使其解決了困擾家具零售商的問題。Wayfair數據基礎架構產品管理副總監Matthew Hartwig表示：與消費者共享供應鏈數據已成為當務之急。

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Wayfair花費了數年的時間來建設其供應鏈、倉庫和物流能力，為疫情期間的增長做好準備。在疫情之前，該公司使用內部部署技術，并且計劃未來的容量需求每年一次或兩次。

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在正常的增長計劃過程中，該公司在疫情之前就轉移到了Google Cloud。哈特維格說，如果沒有這個決定“Wayfair就會沉沒了。” Hartwig解釋說，當疫情使數據量同比增長150％時，Wayfair的機器學習模型將減慢其訓練頻率。

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實時庫存位置和實際交貨時間是疫情期間對于消費者而言越來越重要的兩個供應鏈數據點。客戶的優先級發生了變化，只要他們擁有數字化的供應鏈以及可交付的數據存儲和處理能力，在線零售商也可以為他們提供最好的服務。