智能时代的零售科技

随着数字经济逐渐成为经济社会发展的驱动力，数智化零售也成为传统零售变革的重要方向。为此，企业亟须升级零售系统，建设新的数字基础设施体系。数据分析、AI、物联网等新一代信息技术的迅速发展和大规模应用，在技术层面为零售行业的数字化转型提供了强有力的支撑。

数据分析

数据分析可以用来生成消费者热图，并依据热图中呈现的消费者行为信息实现商品及其品类的优化和陈列；数据分析还能迅速准确辨别出曾购买过某特定商品的消费者，便于企业为这些消费者提供个性化服务。具体来说，数据分析在智慧零售中的应用场景如图1-2所示。

（1）绩效预测

绩效预测是数据分析在零售行业的重要应用。在整个零售过程中，各个环节的消费者交互体验都会影响企业与消费者的关系。如果企业没有足够的信息、制定的运营策略缺乏针对性，那么就可能面临较大的运营风险。而数据分析可以预测商品在消费者中的受欢迎程度，并在此基础上预测销售业绩。

（2）价格优化

数据分析有助于完善商品的定价策略。零售商可以借助各种分析算法实现需求跟踪、库存监视等功能，实时掌握市场的现状，并通过价格优化精准把握最佳的调价时机。

（3）需求预测

数据分析可以统计消费者的购买行为信息，有助于零售商深度把握消费者的购买趋势和需求，为其提供个性化的服务。

（4）趋势预测

数据分析可以根据商品的销售数据进行预测，帮助零售商洞察业务发展趋势，掌握营销的方法与策略。

（5）消费者识别

数据分析还具备识别消费者的作用，许多零售商通过分析交易记录来了解消费者的喜好，有针对性地为消费者推荐商品。通过数据分析，零售商能够预测未来的销售情况，从而有望获得市场竞争优势，扩大市场占有率。

AI

随着AI的发展及应用的不断推进，零售行业将以智能化的手段重构“人、货、场”的关系，提高零售效率，优化消费者体验，掀起行业变革的热潮。目前，越来越多掌握大量数据、算法、技术等资源的互联网企业进入零售领域，并采用新应用、新模式改变零售行业的竞争格局。AI在零售行业运营管理中的主要作用如下。

（1）智能化运营决策

基于AI的分析工具可以采集、整合、计算、分析各个环节中的数据，有助于零售商快速制订和调整计划、争取各方支持等。除此之外，AI还可以按照具体的场地特征和可用因素自动为零售商选取合适的商品，为消费者提供定制化的商品和服务，在门店的运营和服务等方面发挥着重要的作用。

（2）库存管理智能化

品牌商和零售商可以借助机器学习算法和AI技术优化工作流程和生产计划，更好地处理意外事件等造成的需求变化，提高需求预测的精准度，完善供应链规划，从而有效减少库存，提高生产效率。

（3）提高运营敏捷性

运营敏捷性较高的企业和零售商在面对变化时能够及时做出反应，采取积极的应对措施。AI工具具备极高的学习能力和推理能力，能够跟踪和挖掘数据。根据数据分析结果制定行动规划，能够降低决策失误造成的损失。

物联网

物联网应用的落地加速了零售行业的转型升级，促使零售行业从销售、库存管理、消费者忠实度和个性化体验等方面进行优化提升。物联网技术在零售行业的应用如下。

（1）智能货架

在零售行业，管理商品往往需要消耗大量的时间和精力。基于物联网的智能货架能够自动检查商品余量和商品的摆放位置等情况，并通过射频识别（RFID）探头监控防盗。不仅如此，智能货架上还装配了电子标签、重量传感器等，以提高管理商品的效率。例如，通过扫描电子标签获取货架上商品的数量信息、时间信息和位置信息等。

（2）自动结账系统

基于物联网的自动结账系统可以自动读取商品标签并生成账单，能够在消费者的数字支付应用程序中自动扣除相应的费用，为消费者节省了结账时间，提升了消费者的消费体验。