可以公平地說，人工智能已經(jīng)幫助網(wǎng)上購物實現(xiàn)了巨大飛躍，同時在創(chuàng)新和效率方面使實體零售業(yè)遠遠落在后面。

將人工智能用于零售業(yè)的主要障礙是數(shù)據(jù)，新的黃金，這也是Google和Facebook等公司免費為您提供服務(wù)的根本原因所在。網(wǎng)上購物平臺為顧客提供了簡潔明了的交互界面，有助于收集每個用戶的大量信息，包括他們查看的產(chǎn)品、搜索內(nèi)容、在購物車中添加或刪除的商品，甚至讓用戶猶豫的商品。

所有這些信息都被輸入機器學(xué)習(xí)算法和分析平臺，這些平臺處理數(shù)據(jù)并收集行為模式，幫助電子零售商更好地理解顧客需求，并提出個性化的產(chǎn)品建議、忠誠度計劃，以及報告其他可以產(chǎn)生更多銷售額的商品。

實體零售商幾乎沒有辦法收集顧客信息，也無法及時滿足他們的需求，這將導(dǎo)致顧客困惑，從而使銷售機會喪失和減少。

然而，有一些技術(shù)可以幫助糾正這種情況，讓實體零售商能夠收集有價值和可操作的信息，在其業(yè)務(wù)中使用人工智能，并更好地滿足顧客需求。

移動應(yīng)用程序

智能手機無處不在，這是零售商創(chuàng)造全方位購物體驗、識別和收集顧客數(shù)據(jù)的絕佳機會。許多大型零售商現(xiàn)在正在搭建在線平臺和移動應(yīng)用來補充他們的實體店，并讓顧客在線訪問他們的商品和服務(wù)。

其中一些移動應(yīng)用程序具有店內(nèi)功能，例如查找特定項目或服務(wù)、根據(jù)偏好和需求在不同類型的項目之間進行選擇，甚至進行購買。其他則提供店外功能，如健身和健康指導(dǎo)，或有關(guān)如何更好地使用其產(chǎn)品的提示。

所有這些都有助于零售商收集更多顧客與其商店互動的信息，或者與他們提供的特定產(chǎn)品或服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)可以與特定顧客的檔案聯(lián)系在一起，這為使用人工智能算法創(chuàng)造更個性化體驗提供了機會。在數(shù)據(jù)與特定用戶無關(guān)的情況下，它仍然為零售商提供了從大型數(shù)據(jù)集中收集行為模式、發(fā)現(xiàn)顧客痛點、需要提升運營能力的地方等機會。

物聯(lián)網(wǎng)

對于每一個與物理世界有關(guān)的行業(yè)而言，物聯(lián)網(wǎng)都是一件大事，實體零售也不例外。在許多使用案例中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以幫助零售商收集顧客信息，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的見解。

最有希望的技術(shù)之一是藍牙信標(biāo)，零售商可以在商店里安裝這種設(shè)備，可以與智能手機和顧客其他的移動設(shè)備進行交互。信標(biāo)需要目標(biāo)設(shè)備安裝專門的應(yīng)用程序或技術(shù)來執(zhí)行其功能，它們可用于檢測顧客的位置，向他們發(fā)送促銷和通知信息，并提供支付選項等。

雖然信標(biāo)沒有達到他們的預(yù)期目標(biāo)，但并不是因為技術(shù)的失敗，而是因為它的使用不當(dāng)。零售商大多使用它們來向顧客發(fā)送非個性化的廣告和通知，最終使顧客厭煩和失望。如果與上面提到的基于人工智能的移動應(yīng)用相結(jié)合，信標(biāo)可以為顧客創(chuàng)造更加個性化的體驗。

智能傳感器對于收集整個商店信息并幫助商店管理層及時做出反應(yīng)也至關(guān)重要。運動傳感器可以幫助測量商店中的顧客流量，而無需訪問移動設(shè)備。然后，這些數(shù)據(jù)可以用來從店內(nèi)流量中收集模式，例如，它可以用來尋找顧客經(jīng)常光顧且更適合促銷的區(qū)域；智能貨架技術(shù)有助于庫存管理跟蹤店內(nèi)庫存，并在商品用完之前重新補貨；RFID可以幫助找到 “孤兒”商品，并將它們放回正確的地方。這些只是物聯(lián)網(wǎng)可以幫助收集為人工智能（AI）系統(tǒng)提供所需數(shù)據(jù)的一些方式，并可以提供更好的顧客體驗。

計算機視覺算法

計算機視覺是分析照片和視頻以識別不同元素及其關(guān)系的技術(shù)。這種技術(shù)可以幫助計算機像人類一樣理解圖像的內(nèi)容和情境。

計算機視覺的潛力是巨大的，零售商可以用它們來完成許多以前不可能完成的事情。

例如，智能廣告顯示器可以使用計算機視覺來收集觀看所顯示廣告的顧客信息，例如年齡，性別等，以及他們是否看了廣告。這些數(shù)據(jù)可以與人工智能算法相結(jié)合，以創(chuàng)建片段，并將每個顯示的廣告與其迎合的人口統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)，當(dāng)新顧客站在顯示器前面時，該算法將有助于顯示更有可能引起顧客注意的廣告。這實際上類似于在線廣告在Facebook上和谷歌等平臺上的工作方式。

店內(nèi)攝像頭背后的計算機視覺算法可以幫助識別困惑、徘徊或需要幫助的顧客，并通知商店管理人員派人幫助他們，從而優(yōu)化人力資源的使用。

計算機視覺對增強現(xiàn)實也至關(guān)重要，增強現(xiàn)實（AR）是一種將信息和元素疊加在現(xiàn)實世界圖像上的技術(shù)。AR也是智能鏡子背后的技術(shù)，可以讓你試穿衣服、化妝品、眼鏡等等，而無需親身體驗它們。

由計算機視覺和AR支持的移動應(yīng)用，可以幫助零售商通過顧客智能手機或智能眼鏡的攝像頭來觀看世界。這提供了收集信息的機會，例如顧客對哪些產(chǎn)品感興趣，同時為顧客提供價值，例如以AR格式顯示附加信息，并根據(jù)顧客的歷史數(shù)據(jù)向他們提供追加銷售建議。

實體店能追上電子零售嗎？

可以肯定的是，大量有價值的信息將浪費在實體零售中，而這種信息在網(wǎng)上購物世界中是不存在的。一旦數(shù)據(jù)被正確收集并投入使用，人工智能將真正開始顯示其潛力，我們到時將能夠回答這個問題。也難怪最大的在線零售商亞馬遜會花136億美元收購了一家實體雜貨連鎖店。