Big Data, Big Opportunities
《福布斯》網路版日前撰文，介紹了沃爾瑪如何藉助人工智慧、物聯網和大數據三項當下流行的先進科技提升銷售業績。
以下為原文內容：
儘管沃爾瑪的歷史可以追溯到1962年，但從利用機器學習、物聯網和大數據，轉變零售模式，和客戶體驗所取得的成效來看，它卻走在行業前列。
最近幾年，這家零售巨頭領導整個行業，充分利用科技構建自己的業務，為客戶提供更好的服務。這都得益於它大量的專利申請、美國第二大線上零售商的地位，以及對零售科技和創新的大舉投資。
O2O引領創新沃爾瑪實驗室客戶體驗工程副總裁勞倫·迪塞戈(Lauren Desegur)說：「我們本質上是創造了一個橋樑，透過機器學習來加強購物體驗。我們希望確保客戶在網上和店內的體驗能夠無縫銜接。」
雖然沃爾瑪在零售行業的死對頭或許是亞馬遜，但它卻可以同時利用線上上和線下觸角——該公司既擁有1.1萬家實體店，還可以提供線上購物體驗——開發各種零售技術來提升銷量和客戶滿意度。
沃爾瑪很早就使用RFID技術追蹤庫存，而且還在矽谷設立了一個名為《8號店》(Store No. 8)的孵化器，《對創業公司進行孵化和投資，並與風險投資家和學術機構共同開發自己的專有機器人、虛擬現實和增強現實、機器學習和人工智慧技術。》
沃爾瑪最近還在店內設立了《自提塔》(Pick-up Tower)，這種尺寸為16x8英尺的自助裝置可以非常方便地放在門店入口處，以便消費者取回線上訂單。使用者還可以直接掃描線上訂單的條形碼，之後便可在45秒內看到自己購買的商品出現在傳送帶上。目前為止，使用者對這些“自提塔”的反饋非常積極，因為這比傳統的自提方式更加便利。
除此之外，沃爾瑪還希望透過「掃描購物」(Scan and Go Shopping)技術，來改進使用者體驗。藥店和貨幣服務領域的客戶，也可以使用沃爾瑪的應用來處理結賬流程，以便加速進出店面的速度。
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如果今後進一步發展，還可以像Amazon Go概念店一樣，利用電腦視覺、 感測器和機器學習來徹底取消收銀臺。另外，沃爾瑪已經使用機器學習，來優化配送路徑。
不喜歡排隊?沃爾瑪可以藉助臉部辨識技術尋找和評估心懷不滿的消費者，從而對其營運過程產生重要影響。藉助機器學習技術透過臉部表情，辨識排隊人群的不滿情緒，從而派遣更多收銀員前去處理結賬事宜，並最終分析消費者購物習慣的變化趨勢。
2015年，沃爾瑪還透過測試，透過這項技術來尋找和避免盜竊事件的發生。
用標籤監控產品使用狀況接下來呢?根據沃爾瑪提交的專利檔案，他們下一步似乎準備，將物聯網標籤整合到產品中，以便監控產品使用狀況，從而在必要的時候，自動替換產品，還可以監控是否過期或產品召回資訊。
這些技術將依賴藍芽、條形碼無線電和RFID等技術，而且可以為沃爾瑪提供海量資料，包括使用產品的時間，以及產品在家中存放的地點。這些資料有助於製作個性化廣告，並擴大交叉銷售機會。
如果你的冰箱裡安裝了標籤閱讀器，便可掃描裡面的所有產品，然後在需要補充或快要過期時向你發出提醒。此外，RFID系統還可以監控你購買洗衣粉的次數，並預測可能的剩餘量。這些資訊可以新增到你的購物列表中，然後幫助沃爾瑪分析使用者行為。
儘管已經提交專利，但沃爾瑪究竟會佈署哪些技術，並將其應用在所有使用者身上，目前還有待觀察。但有一件事情是確定的，沒有理由認為沃爾瑪會在短期內，會放慢機器學習、物聯網和大數據的佈署速度，畢竟這的確可以提升他們的業績，也確實可以改進使用者體驗。
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