REVEALING SMART MIRRORS Show What You Would Look Like Wearing
當今數位化轉型重塑了購物、網路體驗，甚至顧客對實體店的期望。 COVID-19 疫情不僅改變了我們的日常生活，也改變了經商方式。 但是，透過顛覆世界，也帶來了許多技術創新。
在過去的三個月中，我們參與了軟體開發，發現了許多具有未來潛力的技術趨勢。 本文介紹了七種技術趨勢，這些趨勢可能會在未來幾年，將極大地改變零售業的未來。
趨勢1：適合電子商務的POS系統
趨勢2：機器學習進行需求預測
趨勢3：增強購物
趨勢4：基於數據科學的人際互動
趨勢5：無員工和少收銀員的商店
趨勢6：語音商務
趨勢7：機器人
趨勢1：適合電子商務的 POS 系統
在 COVID-19 大流行期間，許多企業主使用電子商務平台，來嘗試優化網路銷售流程。
為零售商提供基於雲的 ERP 解決方案的 SaaS 提供商之一，分享了 SaaS 提供商對完全整合的 POS 和電子商務解決方案，不斷成長的需求的監控。 除去所有風吹草動，零售商選擇了那些電子商務系統，使他們在網上銷售的情況不比實體商店差。
如果放眼未來，在具有多個銷售管道（包括實體商店和電子商店）的武肺大流行企業所有者之後，將需要同步在線上和線下交易、庫存和促銷。 因此，在武肺大流行期間和之後，電子商務和 POS 整合將是最佳解決方案。
趨勢2：機器學習進行需求預測
許多零售商現在要問的重要問題是：「世界 COVID-19 大流行，將如何影響顧客需求，以及如何預測變化？」
由於許多零售企業正在尋求使用大數據，因此由機器學習支持的需求預測，已成為優化顧客和供應商關係管理、物流和製造流程，以及進行智慧行銷活動的創新方法之一。
與傳統的預測方法相比，機器學習方法更能適應變化，並更快地實施。此功能使基於 ML（Machine Learning，機器學習） 的需求預測適用於當今的現實。
透過使用 NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）和級聯模式，短期 POS 數據以及外部資源（匯率、市場狀況、經濟因素等）的最新數據，來優化需求預測系統，可以提高需求預測的準確性。這就是使機器學習驅動的需求預測，成為智慧零售的重要貢獻的原因。
趨勢3：增強購物
這是一個有趣的事實，但 Gartner 在 2019 年的預測報告中指出，到 2020 年，預計將有多達 1 億消費者，在其購物體驗中使用增強實境。
由於 COVID-19 所造成的隔離，迅速增加了對虛擬試衣間系統的需求。 在「先試後買」的方法指導下，增強型購物透過允許客戶與產品，在虛擬網路互動來吸引客戶。
在 COVID-19 大流行前的很久之前，就有幾個品牌採用了 AR。 Lacoste、American Apparel 和 Uniqlo 開設了虛擬陳列室和試衣間，以允許客戶在虛擬空間中試用產品。
宜家和亞馬遜正在使用 ARKit-base 的應用，透過即時在房間內行動智慧手機攝影機，幫助顧客示意地展示新家具的外觀。
蘋果的 LIDAR 掃描儀不久前問世，總體上具有增強購物和增強現實的巨大潛力。 購物者將能夠在毫米級精度上，將虛擬物品放置在物理表面上，將虛擬物品與真實物品隔離，識別物品實體，並提供真實和虛擬商品之間的真實交互。
趨勢4：基於數據科學的人際互動
數據科學和機器學習技術，在當今的個性化工具中，取得了長足的進步。 DS （Digital Sinage）和 ML 驅動的引擎，可以在客戶了解自己的需求之前，向他們提出個人建議。亞馬遜表示，其 35％ 的銷售額是由其推薦引擎推動的。
推薦引擎不會惹惱人們下載應用 APP，而是根據消費者的需求和期望，來使用激勵措施。透過應用機器學習方法，推薦系統收集有關相似客戶的資訊，並開發購物檔案。然後，系統針對特定使用者量身訂製行動呼籲，並加快購買速度。
店內選項正在迅速趕上網路和基於應用 APP 的選項。推動這一進步的因素是低功耗藍牙和 RFID，它們在整個商店中佈署了低功耗解決方案。
阿里巴巴集團（Alibaba Group）建立的一項技術 Fashion AI，為購物者在商店中走動時，產生個性化的混搭服裝建議。然後，他們可以快速找到適合自己品味的物品。
趨勢5：無員工和少收銀員的商店
由於保持社交距離，是預防冠狀病毒感染的有效措施，因此，無收銀員和無職員商店，將重新建構零售格局。秤重技術提供商 Shekel Brainweigh Ltd. 對客戶進行了調查，以辨識由於 COVID-19 大流行而引起的購物習慣變化。調查顯示，有 87％ 的顧客可能會選擇非接觸式，或自助結帳的商店。
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允許進行這種數位轉換的工具，包括 RFID 標籤、電腦視覺系統、機器學習、IoT 設備和臉部辨識。
不久前，亞馬遜開發了無收銀員的 Just Walk Out 系統。它由電腦視覺、感測器融合和深度學習提供支持，使顧客可以使用信用卡來商店。此系統不需要安裝任何帳戶或應用。而根據 IoT 的系統，顧客可以將商品放入實體購物車，而在虛擬購物車中跟蹤商品。購物完成後，一旦客戶離開商店，所有購物將自動付款。
Just Walk Out 系統的基礎技術是 Amazon Go Grocery 模式 。包括 RFID 和藍牙在內，該模式可以執行結帳免費購物的體驗。但是，如果將其進一步發展，還可以開發一種非接觸式購物系統。透過掃描條碼和 QR 碼，顧客可以透過智慧手機接收有關所需產品的資訊，從而減少店內直接互動。
趨勢6：語音商務
人工智慧和自然語言處理，每年都在動態發展。現在我們有了 Alexa、Bixby、Siri、Microsoft Cortana 和 Google Home Assistant。無需打開任何有關螢幕的應用 APP 或瀏覽器，即可與語音助手進行交互–這些智慧應用 APP，可以理解您的語音，並對語音聲音做出反應。
NPR 和 Edison Research 進行的調查顯示，現在有 6000 萬人在家中，至少擁有一個智慧揚聲器系統。因此，我們可以期望看到更多帶有「 Alexa-enabled」標籤的產品。其基本思考邏輯來自物聯網產品，例如智慧眼鏡，可以吸引人地交付各種內容。
在零售和電子商務中，語音輔助技術有助於透過語音辨識技術進行銷售。現在稱為「語音商務」，這個概念類似於電子商務。但是，客戶無需輸入搜索查詢，而是使用語音命令來查找產品，或任何必需的資訊。
在語音辨識技術的推動下，沃爾瑪創建了沃爾瑪語音訂購服務。技術概念很簡單–您可以使用語音命令下訂單。客戶可以使用由 Google Assistant 或 Siri 支持的任何設備和平台。您只需要說：「嘿 Siri / Google，添加到沃爾瑪」，然後透過命名將產品添加到購物車。下訂單後，沃爾瑪工作人員將收集選定的項目，並按照您在下訂單時選擇的方法進行交付。
7-11 公司為其 7NOW Delivery 應用 APP，啟動了語音訂購功能。透過使用 Google Assistant 或亞馬遜的 Alexa，客戶可以打開 7NOW 應用，其啟動咒語為「嘿，Alexa！ /好的，谷歌！打開 7NOW。」，然後透過語音命令將貨物放入購物車。語音訂單付款後，客戶將在 30 分鐘內交付產品。
沃爾瑪和 7-11 的語音訂購系統，只是零售商增強客戶體驗的一種方式。智慧揚聲器和語音商務，正變得越來越先進，因此，不斷革新著零售業的未來。
趨勢7：機器人
清潔、從貨架上移走貨物、跟踪和分析貨架庫存，最後一英里交付 - 這些任務不再是人類的任務。機器人與人工智慧相結合，有望幫助零售商減少成本，並改善商店營運。
例如，像 Amazon Scout 這樣的自動最後一英里交付機器人，將產品直接交付到顧客家中。
由 AI 驅動的電腦視覺，提供支持的空中無人機，和貨架審核機器人將掃描並感應貨架，從而為庫存管理和商店內產品的定價，提供自主監控。
客戶服務店內機器人，例如 LoweBot 和 Pepper，將提供個性化的問題答案，幫助查找商品，在店內幫顧客導航，甚至收集數據，以更好地了解顧客的偏好。
安全機器人（例如Millie）不僅會發現並清理洩漏物，而且還會警告安全隱憂。
諸如 SmartSight 之類的，具有電腦視覺和機器學習功能的機器人，將發現任何庫存問題，並將其位置和性質報告給人類。
將來，許多零售商可能會使用機器人，來改善店內營運，減少店員的工作量，以及收集有關顧客的數據。機器人非常適合保持社交距離，這使其在大流行期間，成為正確的解決方案。
無論 COVID-19 大流行給我們帶來了什麼挑戰，我們都可以將其視為改善的機會。也許這就是任何問題的底線。如果你選擇遵循自己的願景，並成為為顧客帶來新價值的人，那麼廠商將在零售軟體開發服務方面，為你提供幫助。
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