美國零售商利用技術創新的力量與客戶互動
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
先進技術幫助零售企業，完善其為客戶提供服務的各個方面。這適用於大公司和小公司。這些技術可能會直接影響消費者，也可能提高零售團隊的效率。最重要的是，為問題提供新的創新解決方案的企業，可以在其他企業中脫穎而出，並獲得更多利潤。讓我們來談談七種零售技術趨勢，這些趨勢將在 2023 年影響業務成果。
趨勢#1：彌合線上和離線購物體驗之間的差距
除了在實體店銷售產品外，許多店面現在還提供線上商店提貨（BOPIS，buy online pick up in store）服務、當天送貨和線上送貨。有這麼多新的商品訂購方式，企業需要以更智慧的方式實施銷售點系統。
- 當客人線上訂購產品時，這對資料庫中的商店銷售樓層數量有什麼影響？
- 如果產品因提貨訂單而被旪持，這是否會減少銷售樓層的數量？
這些是現代 POS 系統必須能夠回答的問題。關鍵不僅僅是建立處理線上和店內購買的系統。這將需要一個與其他技術整合的統一和連線的系統。整合所有面對面地點，和線上商店的線上和線下交易、庫存和促銷，是軟體工程師在為零售企業建立下一代 PoS 系統時，試圖克服的一些最大障礙。
彌合線上和線下購物體驗之間差距的一個關鍵組成部分是支付。能夠接受各種數位支付方式，為客戶體驗增加了便利性和一致性。接受現在購買，稍後付款，二維碼付款，谷歌支付和蘋果支付等虛擬支付，甚至加密貨幣，可以為線上和離線購物者，提供更好的可訪問性。這就是為什麼零售業務與金融科技的創新密切相關。金融科技公司提供的解決方案越實惠和有效，零售企業就越容易組織線上和線下商店，在財務部分順利營運。
趨勢#2：透過室內定位簡化商店導航
幾年來，室內定位系統（IPS）一直是人們關注的趨勢，以幫助使用者在 GPS 不適用的室內區域導航。然而，這項技術的應用比最初看到的要多得多。
從表面上看，室內導航對使用者導航有很大的潛力。商店、辦公樓、機場和醫院已經開始意識到這一點。香港國際機場在其「HKG My Flight」行動應用中使用了這項技術。在零售行業，Lowes 和 Target 也在利用這項技術。
在商店中實施 IPS 系統
為你的業務實施店內導航解決方案，可能是一項具有挑戰性的任務。第一步是硬體。無論是視覺標記、藍牙信標、Wi-Fi RTT，還是超寬頻（UWB），擁有正確的基礎設施都是必不可少的。例如，Target 選擇在其許多地點實施藍牙物聯網照明系統。當客人在商店裡用手機上的 Target 應用 app 購物時，他們可以訪問一張地圖，幫助他們在商店裡找到自己的位置，並找到他們需要的物品。
這個特殊的解決方案，將藍牙信標放置在銷售樓層上方的照明系統中。然而，根據商店的佈局和規模，其他解決方案可能是可能的，因為使用信標可能非常昂貴，並且導航不夠準確。基礎設施建立後，剩下的就是開發可以利用它的軟體。
IPS 系統比幫助客人購物更有潛力。擁有有關客人在商店購物地點的資料有三個有益的含義：有針對性的建議、追蹤客戶流量和物品追蹤。
有針對性的交易
當客人使用商店的官方應用 app 在商店的特定部分時，IPS 系統可以追蹤他們的位置，並在智慧手機上就產品和交易，向他們提供有針對性的建議。這可以提高客人購物的轉化率。
客戶流量資料
更深刻的是，關於購物者在商店裡的位置的資料，有助於改善產品在貨架上的放置。它還有助於回答幾個問題：
- 客人進入商店時會去哪裡？
- 他們傾向於在商店裡的一個位置而不是另一個位置嗎？
- 商店裡有什麼客人傾向於避開的地點嗎？
所有這些問題都可以透過 IPS 追蹤來回答。當然，匿名資料對保護使用者隱私很重要，但這些分析對於幫助企業主，決定將某些產品放置在哪裡非常重要。事實上，在與供應商談判應支付多少費用，以將產品納入商店的流量特別高的區域時，這些資料可能是一個寶貴的談判點。
專案追蹤
用於追蹤零售地點產品的射頻辨識技術很有用，但範圍很短。隨著這些技術的改進，IPS 可以提供，有關產品在銷售樓層位置的更詳細的資料。這不僅有助於改善資產保護工作，還可以使移動物品更容易返回到正確的位置。
隨著時間的推移，物聯網裝置正變得越來越小，越來越便宜，但現在，如果要實施物聯網技術，可能需要限制在幾個高價值專案上。物業經理也可以使用這項技術，來追蹤膝上型電腦和移動電腦等工作裝置。
對於訂單履行等任務，零售工人可以使用帶有 IPS 地圖的工作裝置，來查詢商店中的物品位置。如果該專案設定了 IPS 追蹤，他們可以導航到該專案。在物品被錯誤地從原始位置移動的情況下，這將很有用。
趨勢#3：用擴增實境改變客戶和員工體驗
多年來，擴增實境一直是零售業的重要組成部分。然而，Facebook 將品牌重塑為 Meta，加劇了擴增實境的重要性。無論人們對元宇宙中，AR 的未來可能是什麼樣子的看法，毫無疑問，企業正在為客戶提供更身臨其境和數位上一致的體驗。至少，這為企業以新的和有價值的方式，與受眾互動提供了許多機會。
提供這些身臨其境體驗的幾條途徑，涉及虛擬試穿解決方案、由擴增實境驅動的室內導航和其他應用。這是彌合數位電子商務店面，和實體購物之間差距的關鍵技術之一。
購買前先試一下
AR 中一些最有用的應用，可以幫助零售行業的數位客戶是「購買前試一試」應用。最好的例子之一是虛擬試穿技術。透過使用 AR 技術，購物者可以在自己身上嘗試各種產品時看到他們的樣子。同樣，他們還可以看到其他類型的產品是什麼樣的，比如傢俱。Sephora、Target、Ikea 等商店已經在實施虛擬試穿技術。
事實上，宜家的版本讓你做的不僅僅是看到傢俱的尺寸和形狀。宜家工作室可以使用 iPhone 上獨特的雷射雷達技術，來顯示房間、尺寸、窗戶、門口等，以前所未有的方式視覺化室內設計。
AR 導航
雖然室內定位已經是我們討論過的趨勢，但當與 AR 相結合時，它可以進一步豐富客戶和員工的體驗。由擴增實境技術提供支援的室內導航，可以幫助購物者按照手機螢幕上的指示，在商店中找到他們需要的物品。如果實施得當，這對購物者來說可能非常有吸引力，並且可以提供更多機會在螢幕上，向客人展示有針對性的建議。（這個應用在台灣有人採用嗎⋯⋯）
AR 導航也可以幫助零售工人。業界最受歡迎的一些裝置，斑馬的 TC52、TC57 和 TC77 行動式電腦都支援 ARCore。由於這些裝置有可能使用手機的相機進行 AR 導航，訂單履行人員只需在螢幕上查詢方向，即可找到他們正在尋找的過道。
協助零售工人完成其他任務
擴增實境可以幫助零售工人，在貨架設定前視覺化貨架。透過使用平面圖作為基礎，啟用 AR 的企業裝置，可以在銷售地板上顯示 3D 平面圖，作為設定過程的指南。這可以使工人更容易在適當的位置設定釘子、架子和固定裝置。
擴增實境還可以幫助工人辨識貨架的問題。結合製造業使用的人工智慧的物體檢測技術，工人可以將裝置的攝影機舉到架子上，以找到需要改進的地方。透過將架子與相應的平面圖進行比較，AR 渲染可以向工人顯示，架子的哪些部分與平面圖不一致。這可能是不合適的產品，分割槽不當的物品，甚至是損壞產品的識別。
趨勢#4：人工智慧的智慧商店自動化
在之前的每一個趨勢中，人工智慧都以某種方式發揮了作用。例如，現代人工智慧支援 AR 場景分析。然而，人工智慧在零售行業可以提供比這更多的好處。使用人工智慧進行需求預測、庫存管理和其他類型的消費者行為分析。
自我檢查的未來
多虧了人工智慧和物聯網技術的創新，自助退房比以往任何時候都更加先進。藉助進化的感測器陣列，企業可以選擇為客戶高度自動化結賬流程。這使客戶能夠更方便地購物。
亞馬遜更進一步，其亞馬遜 Go 雜貨模型商店，由 Just Walk Out 提供支援。該專案使用電腦視覺、感測器融合和深度學習。該商店豐富的攝影機和物聯網感測器網路，可以檢測消費者何時將物品從貨架上拿下來，並放入購物車。當客人離開商店時，系統會為他們拿走的物品向他們的信用卡收取費用。
這不僅需要深入瞭解客人在購物車中放置了什麼，還需要深入瞭解商店裡的物品。如果一個物品從架子上移開，系統仍然必須能夠追蹤它手頭有多少。
然而，並非每個企業都像亞馬遜一樣大。為你的商店實施高階自助結賬解決方案可能很困難。幸運的是，人工智慧的自助結賬技術是可擴充的。自動售貨機可以採用這項技術。例如，客戶可以開啟指定的冰箱，並從中取出物品。關上門後，機器可以自動向他們的卡充值。這為小型企業提供了更易於訪問的無縫體驗。
由人工智慧驅動的庫存管理
2023 年，電腦和豐富的資料庫推動了零售業的發展。然而，這些系統的複雜性導致了一些錯誤帶來的低效。零售工人可能會發現該系統的某些 SKU 的銷售樓層數量不正確。這也導致了密室位置準確性等問題。解決這些問題對於為企業節省時間和金錢極為重要。
人工智慧可以透過幾種不同的方法，幫助我們更有效地管理這些庫存。例如，人工智慧可以分析消費者的支出，以預測某些種類的物品，何時更有可能在銷售大廳移動。這可能會促使系統要求對某些區域進行手動審計。雖然審計整個商店是一項具有挑戰性的任務，但只審計需要關注的領域要有效得多。
如果更先進的網路攝影機不是解決方案，也許可以在使用機器學習演算法的同時手動完成這項工作。零售工人可以用他們的裝置拍攝每個貨架部分的照片，而不是逐一稽核貨架上的空位。將影像與平面圖與物件辨識進行比較，深度學習軟體可以加快該過程。這將允許系統檢視哪些專案丟失。然而，這個系統需要仔細的分割槽。這種方法也可能無法檢測數量，因為物品可能會相互阻礙。
消費者行為分析
早些時候，我們透過分析室內定位系統的店內人流量來觸及這一點。然而，分析消費者行為的潛力並不止於此。除了他們的消費習慣外，我們還可以用人工智慧來衡量他們對所花錢的東西的興趣。這可以讓企業更好地瞭解他們應該如何向受眾進行行銷。
到目前為止，重點一直是分析已經在商店裡的消費者，但畫出新的呢？一家使用 Kimola 平台的商店，決定使用人工智慧分析的資料，為足球迷改造一個位置。透過使用社交媒體帳戶作為資料的基礎，該演算法能夠確定商店的最佳位置。因此，在為足球迷重新設計這家商店時，他們的銷售額成長了 210%。
這個想法也延伸到電子商務。線上店面可以追蹤使用者行為。這包括他們的游標懸停的專案，他們在特定頁面上花費的時間，以及他們來自哪裡。任何使用谷歌分析的網路行銷人員，都熟悉這種類型的資訊。
然而，這項技術的背後是一個強大的人工智慧引擎，它可以比我們自己更快地搜尋連線和趨勢。
趨勢#5：人工智慧驅動的需求預測
這是世界上一些最大品牌使用的強大工具。需求預測有助於企業與客戶建立信任。它使他們能夠高效地供應，為市場變化做準備。這在災難和緊急情況下尤為重要。在危機時期，供應可能會短缺。隨著產品從貨架上飛馳，能夠適應並獲得高需求商品的商店能夠蓬勃發展。
亞馬遜再次成為一家利用機器學習力量實現這一目的的公司的例子。這項技術還可以改善客戶和供應商的庫存規劃和關係管理，以及物流、製造和行銷。
需求預測導致更永續的消費和生產。當更準確地預測需求時，可以根據消費者的需求量來生產和訂購物品。
基於人工智慧的需求預測方法，比傳統方法更具通用性和適應性。由於企業可以更快地實施機器學習，他們可以更好地追蹤客戶需求趨勢。隨著客戶行為的不斷變化，你的企業對客戶支出趨勢資料濃厚感興趣，比以往任何時候都更重要。分析這些資料以獲得有意義的見解的技術，是保持市場競爭立足點的關鍵。
趨勢#6：零售中的機器人和自動化
與人工智慧密切相關的是機器人的硬體。這有多種應用，如交付、庫存管理和客戶服務。
自動交付
隨著人工智慧的提高，自動駕駛汽車也在提高。2023 年交付正在演變，自主交付正在成為新的規範。由烏龜開發的 Safeway 手推車，是去年作為自動送貨車推出的。Serve Robotics，以前稱為 Postmates X，也在為優步製造一個送貨機器人。Grubhub 成功地向俄亥俄州立大學等大學校園推出了自主送餐機器人。該公司正在努力將其機器人交付擴充到其他校園。
企業也在探索無人機的零售送貨。Verizon 和 UPS Flight Forward，正在努力利用 5G 技術，來改善佛羅里達州的無人機交付。
客戶服務機器人
零售企業也在探索機器人的客戶服務。去年 1 月，現代推出了一種名為 DAL-e 的機器人，該機器人將幫助汽車展廳。機器人可以迎接客戶，並幫助他們找到滿足他們需求的車輛。機器人還使用臉部辨識和人工智慧，來檢測客戶是否戴著口罩，並適當地建議他們。
機器人庫存管理
特殊硬體有時，可以幫助在天花板和架子安裝的攝影機無法進行庫存管理。 像 SmartSight 這樣的機器，可以自動辨識貨架和銷售大廳數量上放錯的物品，並在某些物品短缺時提醒工人。
趨勢#7：語音商務
隨著 2023 年人工智慧的提高，自然語言處理（NLP）也提高了。谷歌助理、Alexa 和 Siri 等智慧助理，在語音辨識和響應能力方面越來越先進。他們為零售業客戶提供服務的能力，得到了極大的提高。用你的聲音在家裡訂購產品，無論有沒有螢幕，都會留下許多細微差別有待探索。
預計到 2025 年，美國超過 7700 萬戶家庭將使用智慧家居裝置，這意味著這是企業可以利用的巨大機會。客戶家中的其他類型的物聯網裝置，也可以證明有價值，例如支援 AR 的智慧鏡子。這個過程最重要的部分，是確保這些裝置不會侵入，並且對消費者真正有幫助。
沃爾瑪的語音訂購，是這項技術的一個顯著例子。透過要求智慧揚聲器將產品新增到購物車中，他們可以完全透過語音下訂單。然後，沃爾瑪工人將這些物品提供取貨。
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