cookieOptions = {...}; ★ 5 種提升購物體驗的智慧零售技術 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2024年9月30日 星期一

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 凱樂奇非接觸式解決方案

包括人工智慧(AI)、機器學習(ML)和物聯網(IoT)在內的智慧技術的出現,正在改變零售業的格局。這些技術實現了沉浸式和無摩擦的體驗,並快速連結個性化偏好。零售業的成功,不再是由商品化良好的實體店驅動的。 


零售店與數位體驗的整合,現在比以往任何時候都發揮著非常重要的作用。

根據估值報告,2019 年全球智慧零售市場規模為 124.10 億美元,預計到 2026 年底將達到 307.30 億美元,2021-2026 年期間複合年成長率為 13.7%。這一顯著成長顯示,智慧零售在不久的將來將如何成為常態。


本報導介紹了一些將改變購物的智慧零售技術:


1. 無摩擦 POS 系統

漸漸地,行動支付將取代傳統的交易形式。Synchrony 預測,到 2025 年,60% 的美國消費者將攜帶手機,但沒有實體錢包。由於靈活和廣泛的購買能力,數位錢包和零售商應用 app 的整合,有望推動交易。根據 BDO 的 2019 年消費者節拍調查,44% 的消費者擁有或將使用行動支付選項,在檢查千禧一代和 Z 世代的行為時,這一數字預計將增加。


在包括實體店和e-stores)等多渠道的零售商中,具有多渠道的零售渠道,包括非零售和零售。 他們需要同步線上和離線交易、庫存和促銷活動。


2. 需求預測的機器學習

許多零售企業目前正在考慮利用大數據。機器學習可用於最佳化客戶關係管理、物流流程和需求預測。與傳統的預測方法相比,基於機器學習的模型更能適應變化,實現速度更快。此功能使基於機器學習的需求預測,更適合當今快速變化的零售環境。


此外,透過使用機器學習模型、POS 數據資料和外部資料(匯率、市場狀態、經濟因素)最佳化需求預測系統,可以提高需求預測的準確性。這就是機器學習驅動的需求預測,成為智慧零售的寶貴方法的原因。


3. 增強型購物

網址https://i1.wp.com/digiday.com/wp-content/uploads/2017/10/IKEA_AR_APP_PLACE_Master_still_7-4.jpg? 適合=1400%2C788&ssl=1


Gartner 在 2019 年預測,預計到 2020 年,將有多達1億消費者在購物體驗中使用擴增實境。新冠肺炎疫情導致的社交距離,迅速增加了對增強實境系統的需求。早在疫情爆發前,幾個就已經採用 AR 的品牌,正在為客戶提供增強的體驗。Lacoste、American Apparel 和優衣庫,建立了虛擬展廳和試衣間,讓購物者在虛擬空間中試用產品。宜家還使用 AR 應用 app,來幫助客戶確定他們想要購買的傢俱是否適合他們家,看起來是否好看。


在未來,擴增實境最終將使消費者,能夠與他人分享他們的虛擬實境購物體驗。


4. 基於數據資料科學的個性化

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數據資料科學為當今的個性化工具做出了重大貢獻。數據資料科學和機器學習驅動的引擎,甚至可以在客戶弄清楚自己想要什麼之前,就向他們提出個人建議。根據亞馬遜的數據資料,其高達 35% 的銷售額,是由其推薦引擎驅動的


店內選擇正在迅速趕上線上選擇。其驅動力是藍芽牙能耗、RFID 和電腦視覺等技術的進步,使整個商店能夠佈署低功耗解決方案。透過收集有關客戶購物行為的資料,零售商可以更好地瞭解他們的客戶,並提供更個性化的產品和服務。


FashionAI 是阿里巴巴集團建構的一項技術,在購物者在商店裡走動時,為他們生成個性化的混搭服裝推薦。FashionAI 技術,可以辨識客戶挑選的特定時尚單品的時尚元素,包括顏色、款式、屬性(如短袖或長袖、圓領或 V 領口),然後在店內的智慧鏡子上,提供基於人工智慧的混搭建議。


5. 員工和無收銀員商店

網址https://i.insider.com/5de67a97fd9db267323fc6d5? 寬度=1136&格式=jpeg


西雅圖 1800 平方英尺的亞馬遜 Go 商店,是無收銀員商店的縮影。客戶只需使用信用卡即可進入商店,而無需建立任何帳戶或安裝應用 app。一旦他們進去,他們就可以像在普通雜貨店一樣享受購物,而基於物聯網的系統,則在虛擬購物車中追蹤他們。購物完成後,所有購買將在客戶離開商店後自動支付。更進一步,也可以開發一個非接觸式購物系統。透過掃描條碼和二維碼,客戶可以透過智慧手機接收有關所需產品的資訊,從而減少店內的直接互動。


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