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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
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
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
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。
監控商機探索～～～
什麼是智慧醫院？智慧診所？包括哪些功能、條件？
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