孫亞程 姚岱 鄒逸浚

實(shí)體商業(yè)走向“深水區(qū)”

中國實(shí)體零售業(yè)在近年來面臨多重困境，其中最為顯著的是疫情的沖擊以及電子商務(wù)的快速崛起。疫情的爆發(fā)和持續(xù)深度改變了主流消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣，居家期間更多消費(fèi)者選擇線上購物，導(dǎo)致實(shí)體店的銷售額和利潤雙雙下滑。即便在疫情前，實(shí)體零售業(yè)也面臨著電子商務(wù)的崛起帶來的巨大壓力和實(shí)體店被蠶食的風(fēng)險。根據(jù)瑞吉（JLL）發(fā)布的數(shù)據(jù)，2018年，中國零售商關(guān)閉了大約6，600家門店，2019年這一數(shù)字達(dá)到了9，300家，2020年更是飆升至超過2萬家。在2020年的關(guān)店數(shù)量中，超過70%的門店屬于百貨商場和購物中心內(nèi)的租戶。在日益嚴(yán)苛的大背景下，除了通過關(guān)店裁員來“斷臂求生”，實(shí)體零售業(yè)應(yīng)該如何有效的減本增效，最終化危為機(jī)？

我們確信，盡管電子商務(wù)的崛起為消費(fèi)者提供了更多的購物選擇，實(shí)體零售業(yè)并不會消亡。事實(shí)上，零售業(yè)的復(fù)蘇比很多人預(yù)想的來的更早更快。根據(jù)美國國家零售聯(lián)合會（National Retail Federation）發(fā)布的數(shù)據(jù)，2021年3月，美國實(shí)體零售業(yè)銷售額同比增長了18.3%，這是近年來的最高增長率之一。此外，根據(jù)中國國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2021年第一季度，中國實(shí)體零售業(yè)銷售額同比增長了33.9%。實(shí)體零售業(yè)之所以在長期能夠穩(wěn)定和發(fā)展，關(guān)鍵在于實(shí)體零售為消費(fèi)者提供了獨(dú)特且不可被完全替代的購物體驗(yàn)：消費(fèi)者可以在店內(nèi)實(shí)際觸摸、試穿、試用商品，同時能夠享受到更好的客戶服務(wù)和面對面的人際交流。此外，實(shí)體零售店還可以提供更快捷的商品交付和更靈活的退貨/換貨政策。這些優(yōu)勢無疑可以吸引那些更注重購物體驗(yàn)的消費(fèi)者。

實(shí)體商業(yè)的痛點(diǎn)和盲點(diǎn)

傳統(tǒng)零售業(yè)的最大痛點(diǎn)，是缺失對顧客線下購物歷程和行為的洞察。眾所周知，電子商務(wù)的長處是商家可對顧客購物歷程全程追蹤，并獲取包括用戶的瀏覽、點(diǎn)擊、搜索等行為沉淀下來的“點(diǎn)擊流”數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對商家有著巨大的價值：一方面，通過對宏觀級別的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)分析，結(jié)合營銷轉(zhuǎn)換漏斗的概念，商家可以（1）清晰了解潛在顧客的來源，進(jìn)而優(yōu)化廣告投放策略和媒體合作伙伴關(guān)系；（2）精準(zhǔn)衡量營銷活動的效果，如廣告點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等，以便及時調(diào)整和優(yōu)化營銷策略；（3）發(fā)現(xiàn)頁面的設(shè)計(jì)問題，從而優(yōu)化頁面布局和提高用戶體驗(yàn)。另一方面，通過分析個體消費(fèi)者層級的全流程數(shù)據(jù)，有助于商家深度理解洞察每個用戶的喜好、興趣和需求。之前已有營銷學(xué)者使用隱馬爾可夫模型分析點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的線上購物旅程對應(yīng)不同的心理狀態(tài)，例如享樂狀態(tài)下，顧客更容易去點(diǎn)擊產(chǎn)品信息頁來獲取產(chǎn)品的深度信息，而在購物狀態(tài)下，顧客更容易加購和下單。這些洞察可以幫助商家預(yù)測顧客在轉(zhuǎn)換漏斗不同階段的軌跡，也對商家在合適的時間和合適的頁面用合適的方式引導(dǎo)顧客，提升漏斗的各級轉(zhuǎn)化率。

而與此相反的，傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)下消費(fèi)者的購物歷程無疑是一個“黑箱”，營銷人員的調(diào)查研究往往限于對每日的進(jìn)場人數(shù)和銷量進(jìn)行簡單統(tǒng)計(jì)，而對消費(fèi)者在商場內(nèi)瀏覽購物行為，不同商鋪之間的相互導(dǎo)流能力等關(guān)鍵因素一無所知。作為例子，考慮北京市居民李先生一家人某個周日在北京市萬達(dá)購物中心的詳細(xì)路線行程，其中共包含若干個主要場景：

場景1 9：10。李先生一家人（李先生和妻子，還有兩個8歲和10歲的孩子）乘車來到了萬達(dá)購物中心的地下停車場，從地下車庫的停車電梯進(jìn)入了商場內(nèi)部。

場景2 9：10-9：15。李先生一家首先來到了1樓的華為專賣店，他們本想仔細(xì)了解華為最新的平板電腦，但門店里外顧客眾多，人頭攢動。李先生和妻子決定等人少一些的時候再來逛。

場景3 9：15-9：40。李先生一家來到1樓的蘋果專賣店。注意到了一則廣告：“購買新款iPhone，享受免費(fèi)一年的Apple Music會員資格”，這里的顧客相對較少，但銷售人員非常友好和專業(yè)。在銷售人員的推薦下，了解了最新的iPhone和iPad產(chǎn)品。

場景4 9：40-9：45。隨后，一家人來到了2樓的H&M服裝店，打算為孩子們挑選一些春季新款的衣服?？墒堑陠T告訴他們有幾款流行的款式賣斷貨了，補(bǔ)貨要等到明天。李先生有點(diǎn)失望，離開了。

場景5 9：50-10：30。路過玩具反斗城，從外面可以看到店內(nèi)熱鬧非凡，人流涌動。李先生和妻子本想離開，但兩個孩子卻邁不開步子，經(jīng)過一番討價還價，他們還是同意進(jìn)店，小朋友們興奮地開始挑選自己喜歡的玩具。

場景6 10：35-11：10。等待孩子們選擇玩具時，李先生和妻子注意到了旁邊的ZARA店正在上新。他們臨時決定去ZARA逛逛，并購買了一些成人的時尚服裝。

場景7 11：20-11：40。路過3樓屈臣氏藥妝店。他們注意到了店外的廣告：“滿200元，即可享受滿減50元優(yōu)惠。”李先生和妻子進(jìn)店購買了一些生活用品和化妝品。

場景8 11：50-12：10。來到4樓的MUJI無印良品店，一家人購買了一些家居用品。

場景9 12：20-12：40。來到商場5樓，這里整整一層都是各種特色餐廳，美食云集，琳瑯滿目，讓人眼花繚亂。他們本打算去品嘗常去的傳統(tǒng)的家常菜館“外婆家”，然而，當(dāng)他們來到“外婆家”門口時，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)排起了長隊(duì)，等候時長讓人望而卻步，他們決定去其他地方吃飯。

場景10 12：50-14：00。途經(jīng)海底撈門口，被熱情的店員邀請進(jìn)店。李先生一家點(diǎn)了魚丸、豆腐皮、羊肉片等，一家人大飽口福。

場景11 14：00-14：05。李先生一家人回到了1樓的華為專賣店。顧客比上午少了不少，但還是很多。小朋友對華為的電子產(chǎn)品興趣不大并且缺少耐心，而所有的店員都在忙著服務(wù)其他客人。他們駐足了一會，最終在小朋友的催促下離開了。

場景12 14：10-14：50。最后，一家人來到了1樓的哈根達(dá)斯店。孩子們點(diǎn)了香草冰淇淋，李先生和妻子則點(diǎn)了拿鐵和抹茶拿鐵。

場景13 15：00。李先生一家結(jié)束了購物之旅，回到地下車庫駕車離開了北京萬達(dá)購物中心。

從以上有代表性的購物旅行記錄中，我們可以看出，由于缺乏消費(fèi)者的線下購物行為數(shù)據(jù)，營銷行為可能進(jìn)退失據(jù)。首先，正如奧美之父大衛(wèi)？奧格威（David Ogilvy）說過，“所有不能被計(jì)量的東西都不能被優(yōu)化”—沒有消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)，零售店很難準(zhǔn)確評估營銷活動（促銷和銷售人員導(dǎo)購服務(wù)）的效果，無法快速調(diào)整營銷策略以提高效益（如，場景3，7，10）。其次，缺乏消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)會導(dǎo)致零售商難以預(yù)測商品需求，從而無法進(jìn)行科學(xué)的庫存管理，可能導(dǎo)致商品積壓或斷貨的問題（如，場景4）。實(shí)體零售店無法準(zhǔn)確了解消費(fèi)者的購物習(xí)慣、需求和偏好，這會導(dǎo)致客戶畫像模糊，難以為不同類型的消費(fèi)者提供精準(zhǔn)的營銷策略和個性化服務(wù)（如，場景11）。此外，購物中心無法了解店鋪之間的相互引流作用（如，場景6），從而無法對店鋪布局和選擇進(jìn)駐商鋪優(yōu)化上有效發(fā)力。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，實(shí)體零售店需要加強(qiáng)對消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的收集和分析。傳統(tǒng)意義上，實(shí)體零售店可以采用會員制、客戶滿意度調(diào)查等方法來獲取有關(guān)消費(fèi)者的信息，而這些傳統(tǒng)方式存在幾個問題。

數(shù)據(jù)完整性問題：由于消費(fèi)者可能并不總是參與會員制或活動，這些方法可能無法覆蓋到所有潛在顧客。此外，客戶滿意度調(diào)查通常依賴于消費(fèi)者自愿提供信息，因此可能無法獲取到所有客戶的真實(shí)反饋。在上述例子中，年輕單身的顧客可能相對容易配合問卷的填寫，而類似李先生這樣拖家?guī)Э诘念櫩涂赡懿辉敢饣▽氋F的時間完成問卷，這樣回收的問卷無疑會缺乏代表性，無法體現(xiàn)某些重要顧客群體的真實(shí)感受。在客戶滿意度調(diào)查中，消費(fèi)者可能會受到外部因素的影響（如情緒、環(huán)境等），從而導(dǎo)致調(diào)查結(jié)果產(chǎn)生偏見。此外，問卷設(shè)計(jì)本身也可能存在偏見，如引導(dǎo)性問題等。

時效性問題：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方法通常需要一定的時間才能完成。例如，客戶滿意度調(diào)查可能需要花費(fèi)數(shù)天或數(shù)周的時間來收集和整理數(shù)據(jù)。在這段時間內(nèi)，市場環(huán)境可能已經(jīng)發(fā)生了改變，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的實(shí)時性減弱。

數(shù)據(jù)分析的成本：實(shí)施會員制度、營銷活動追蹤和客戶滿意度調(diào)查需要投入人力、物力和財(cái)力。對于中小型零售商來說，這些成本可能會成為一個難以承受的負(fù)擔(dān)。對于大量的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解讀需要花費(fèi)大量的時間和精力。此外，由于數(shù)據(jù)收集方式的局限性，部分信息可能無法直接得出具體結(jié)論，需要進(jìn)行更深入和專業(yè)的分析。類似對點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的研究，需要營銷科學(xué)家結(jié)合線下數(shù)據(jù)特征和消費(fèi)者行為理論，開發(fā)適用線下場景的新模型和新方法論，對顧客洞察進(jìn)行深入挖掘。除了這些顯性成本以外，另一個隱性成本是顧客隱私和合規(guī)性問題：在收集和處理消費(fèi)者數(shù)據(jù)時，零售商需要遵守相關(guān)的隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。如不當(dāng)處理，可能會引發(fā)法律風(fēng)險和消費(fèi)者的信任危機(jī)。

走向“烏托邦”的智慧零售業(yè)

數(shù)據(jù)驅(qū)動“智慧零售業(yè)”的概念和技術(shù)底座

我們認(rèn)為，通用人工智能（AGI）的迅猛發(fā)展，為實(shí)體零售業(yè)指明了全新的發(fā)展方向，即AGI對傳統(tǒng)實(shí)體零售業(yè)深度改造的“智慧零售業(yè)”?！爸腔哿闶蹣I(yè)”的概念和應(yīng)用已經(jīng)引起了業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。智慧零售業(yè)的本質(zhì)在于使用更先進(jìn)的技術(shù)手段，如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和視覺大數(shù)據(jù)等全新的數(shù)據(jù)和相應(yīng)的算法，來收集、分析和利用消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)，從而克服傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的劣勢，大幅度提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、時效性和可靠性。

智能零售業(yè)的價值來源于對商家的賦能，通過獲取全新和深刻的顧客洞察，并基于這些顧客洞察更好地經(jīng)營客流，為消費(fèi)者和商家提供新價值。對消費(fèi)者的價值為線下購物體驗(yàn)的大幅提升，為商家提供更為精準(zhǔn)的客流預(yù)測和客流管理方式，從速度、數(shù)量、規(guī)模發(fā)展模式，向效益、質(zhì)量、價值發(fā)展模式轉(zhuǎn)換。以實(shí)體商業(yè)中購物中心為例，智慧零售業(yè)的技術(shù)滲透主要體現(xiàn)在“人·店·場·車·屏”的數(shù)字化與智能化，目前主流的智慧應(yīng)用包括精準(zhǔn)客流系統(tǒng)、智慧導(dǎo)覽導(dǎo)視系統(tǒng)及觸點(diǎn)應(yīng)用（智慧屏等）、智慧停車場系統(tǒng)、AIOT（三維重建、數(shù)字孿生應(yīng)用帶來的物聯(lián)網(wǎng)管理）。如圖1所示，這些智慧應(yīng)用可以對線下顧客旅程進(jìn)行全流程跟蹤和數(shù)字化。這些炫酷的功能后面又包含了哪些底層技術(shù)呢？

發(fā)展至今，以視覺人工智能為核心的智慧零售業(yè)技術(shù)底座已經(jīng)逐步完善成熟，其中包括三個關(guān)鍵要素。

首先，三維客流數(shù)字空間重建技術(shù)，在店內(nèi)公共區(qū)域的通道布置攝像頭，這些攝像頭在三維虛擬空間內(nèi)計(jì)算視野范圍內(nèi)顧客的坐標(biāo)位置。此技術(shù)不識別人臉，依靠時空關(guān)聯(lián)及時間戳信息確保每個采集的身份標(biāo)識映射唯一對應(yīng)一個人。它收集人體檢測框、人體服裝或體型等表面信息（同時利用人臉圖像等生物特征信息，通過邊緣計(jì)算等技術(shù)生成匿名身份識別，不保存和傳輸生物特征敏感信息）以及三維空間構(gòu)建與定位、多攝像頭協(xié)同、時間戳信息等，來匿名分析一個人在一段時間內(nèi)的行為事件信息。

其次，通過視覺算法生成全身范圍人體表面綜合特征值。人工智能攝像機(jī)識別人體全身范圍的豐富視覺信息的非生物表面綜合特征（發(fā)型、服裝、體型、隨身物品等）。為保護(hù)顧客隱私，不識別人臉、耳廓等生物信息。

最后，基于三維地圖坐標(biāo)，全場攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)連續(xù)時空追蹤。通過對每個攝像頭進(jìn)行位置標(biāo)定，建立起攝像頭生成的匿名身份標(biāo)識值與三維空間之間的映射關(guān)系，從而將不同攝像頭下的軌跡投影到同一個三維坐標(biāo)系。再利用視覺特征和軌跡時空特征，對全場軌跡進(jìn)行聚類，形成每名顧客的完整匿名化連續(xù)軌跡動線。匿名化連續(xù)軌跡動線通過運(yùn)算和輸出，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率高，可反映顧客全覆蓋、全流程、全流量的真實(shí)動線。

商業(yè)運(yùn)營中關(guān)鍵的消費(fèi)者洞察相關(guān)技術(shù)在持續(xù)的發(fā)展演變，精準(zhǔn)客流的發(fā)展階段大致經(jīng)歷了四個階段——1.0頭肩識別、2.0人臉識別、3.0跨鏡追蹤、4.0 3D時空動線。

1.0頭肩識別階段：通過監(jiān)控?cái)z像頭捕捉客流的頭肩圖像，利用圖像識別技術(shù)統(tǒng)計(jì)不同頭肩在視野內(nèi)的出現(xiàn)次數(shù)和停留時間，以推測客流量和熱力分布。該技術(shù)識別精度低，無法區(qū)分不同個體，只能做粗略分析。

2.0人臉識別階段：通過人臉識別算法，能夠區(qū)分不同的人臉圖像，追蹤同一個人臉的動線，統(tǒng)計(jì)每個人的停留時間和頻次，實(shí)現(xiàn)基于人臉的客流分析。這使客流分析的精度大幅提高，可以識別回頭客和新客比例等。

3.0跨鏡追蹤階段：利用多視角的攝像頭，通過跨攝像頭的身份匹配算法，實(shí)現(xiàn)對同一人從入口到離開的全過程跟蹤，重構(gòu)個體動線和行為軌跡，達(dá)到高精度的客流軌跡分析。這使客流分析涉及到客流通道選擇、熱區(qū)駐留分析等更加深入的應(yīng)用。

4.0 3D時空動線階段：通過3D深度攝像頭采集人體3D圖像，在3D空間內(nèi)重構(gòu)個體精確的空間坐標(biāo)和運(yùn)動軌跡，搭配時間戳，實(shí)現(xiàn)對客流的高精度3D時空動線跟蹤與分析。這使客流分析達(dá)到了立體和微觀的層次，可以用于路徑分析（Path Analysis）等應(yīng)用。

目前，頭部商業(yè)較為重視的客流評價方法為“QQCE”體系，包括四大維度，包括客流體量（Quantity）、客流質(zhì)量（Quality）、客流轉(zhuǎn)化效果（Conversion）和交叉貢獻(xiàn)度（Externality）。圖2呈現(xiàn)了某商場內(nèi)的真實(shí)客流數(shù)據(jù)，從圖2中，我們能直觀的看出商場不同位置的客流密度（熱力）以及顧客在商場中的移動軌跡（動線）。事實(shí)上，客流數(shù)據(jù)里蘊(yùn)含的信息非常豐富，運(yùn)用得當(dāng)可以大大提高零售商的運(yùn)營效率與客戶體驗(yàn)。實(shí)際操作中，智慧零售業(yè)可以從客流數(shù)據(jù)中的“客流交叉”“品牌熱力”“動線熱力”三個關(guān)鍵方向開展精準(zhǔn)運(yùn)營：

客流交叉：通過跟蹤不同個體的動線，分析個體之間的交叉頻次和停留時間，找到客流聚集的熱點(diǎn)區(qū)域，以及不同客流群體的相互作用強(qiáng)度，為店鋪的放置進(jìn)行優(yōu)化，最大限度地刺激客流的互動和消費(fèi)。

品牌熱力：通過統(tǒng)計(jì)不同客流觀看和停留在特定品牌區(qū)塊的頻次和時間，清晰地了解不同品牌對哪些客流群體有更高的吸引力，并進(jìn)行針對性的品牌營銷，為特定客流推薦感興趣度較高的品牌或產(chǎn)品。

動線熱力：通過分析客流在商場內(nèi)部的詳細(xì)動線，可以清楚地看到客流在哪些區(qū)域停留時間最長，體驗(yàn)最深入，這反映出哪些區(qū)域?qū)土饔懈叩奈Α？蓳?jù)此調(diào)整店鋪空間布局，給予這些區(qū)域更多曝光和流量，或在這些區(qū)域設(shè)置更多互動體驗(yàn)以提高客流的駐留時間。

綜上，通過對不同維度的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析與挖掘，零售商可以清晰地理解不同客流群體的消費(fèi)心理與行為模式，針對性地進(jìn)行精準(zhǔn)營銷與運(yùn)營。例如，可以為常駐性較高的客流群體推出會員積分活動，在客流駐留時間最長的區(qū)域設(shè)置新品體驗(yàn)區(qū)，根據(jù)不同客流的品牌偏好進(jìn)行個性化的品牌推薦等等。

為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)的潛力，零售商家可以對客流交叉、品牌熱力和動線熱力等數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，商家可以通過以下三點(diǎn)，精準(zhǔn)定位客戶并提高場內(nèi)流量。

精準(zhǔn)定位客群：通過分析不同客流群體的特征，如年齡、性別、停留時間、駐留區(qū)域等，可以清晰地劃分出關(guān)鍵客群，如停車場客群，寫字樓辦公族，年輕的潮流客等。然后可以針對不同客群推出定制化的營銷策略，提高客戶體驗(yàn)與流量。

發(fā)現(xiàn)品牌與客流的關(guān)聯(lián)：通過分析不同客流觀看和駐留在特定品牌區(qū)域的時間，可以找到哪些品牌對某些客群有更高的吸引力，然后針對這些客群進(jìn)行品牌的推薦與互動，提高品牌的曝光度與銷量。這有助于品牌實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的營銷。

優(yōu)化動線布局，盤活流量：通過分析客流在店鋪的詳細(xì)動線，可以清晰地找到客流駐留時間最長和體驗(yàn)最深入的區(qū)域。然后可以在這些區(qū)域設(shè)置更多互動體驗(yàn)，或調(diào)整店鋪動線使更多客流經(jīng)過這些區(qū)域，達(dá)到吸引更多流量至這些區(qū)域的目的。這可以優(yōu)化商鋪動線，提高場內(nèi)總體流量與互動。

綜上，通過對客流數(shù)據(jù)的分析挖掘，零售企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對客戶、品牌與店鋪動線之間微妙關(guān)聯(lián)的深入理解。這為企業(yè)帶來銷售精準(zhǔn)化與流量最大化的雙重好處。例如設(shè)計(jì)出吸引特定客群的互動活動，發(fā)掘出增強(qiáng)品牌影響力的合作機(jī)會，調(diào)整動線布局以不斷培育新的熱點(diǎn)區(qū)域。

數(shù)據(jù)賦能“智慧零售業(yè)”的“價值場景”應(yīng)用

大數(shù)據(jù)賦能的智能零售業(yè)為企業(yè)提供了豐富多元的價值場景。表1提供了數(shù)個有代表性的場景。通過對傳統(tǒng)零售模式和智慧零售業(yè)的比較，不難看出，智能零售業(yè)能夠幫助零售商開發(fā)全新的工具箱和方法論，有針對性解決傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)的盲點(diǎn)和痛點(diǎn)，在提升顧客體驗(yàn)、準(zhǔn)確度量營銷效果，優(yōu)化營銷策略方方面面均大有可為。

智慧零售業(yè)走向“烏托邦”的挑戰(zhàn)和對策

在實(shí)際操作中，實(shí)現(xiàn)人工智能與智慧零售業(yè)的轉(zhuǎn)型仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，智慧零售業(yè)的前期面臨巨大的投資成本。實(shí)現(xiàn)智慧零售業(yè)需要大量投資用于技術(shù)研發(fā)、設(shè)備升級等等。對于中小型零售商來說，這可能是一個難以獨(dú)自承受的負(fù)擔(dān)。其次，智慧零售業(yè)的發(fā)展存在著技術(shù)壁壘。雖然AI技術(shù)在零售領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成熟，但仍存在一定的技術(shù)壁壘。這可能會影響智慧零售業(yè)在實(shí)際操作中的效果。最后，智慧零售業(yè)還帶來了日益凸顯的數(shù)據(jù)安全與隱私問題：在收集和處理海量消費(fèi)者數(shù)據(jù)的過程中，數(shù)據(jù)安全與隱私問題尤為重要。零售商需要建立健全的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，遵循相關(guān)法規(guī)，以免引發(fā)消費(fèi)者不滿。

為了最小化投資成本的風(fēng)險，零售商可以考慮“雙試點(diǎn)”策略，即先選擇其中最為關(guān)鍵的一兩個技術(shù)，在一兩個選定的零售場進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用與測試，充分檢驗(yàn)效果后再逐步推廣與升級?；蛘呖梢酝ㄟ^云服務(wù)等靈活的方式實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用，降低自身投資成本。為了克服技術(shù)壁壘，零售商可以與專業(yè)的科技公司展開深度合作，共同推動關(guān)鍵技術(shù)的開發(fā)與創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)雙方的共贏。此外，零售商應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵循相關(guān)的數(shù)據(jù)法規(guī)與指南，在收集與使用數(shù)據(jù)的全流程建立相應(yīng)的安全機(jī)制。數(shù)據(jù)采集階段，可以整合顧客隱私保護(hù)技術(shù)，例如前端攝像頭采用邊緣計(jì)算（Edge Computing）技術(shù)，在識別圖像和生成匿名身份標(biāo)識值后立即清除圖像，不傳遞、不保存敏感數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲階段，可以通過數(shù)據(jù)加密存儲，多重身份驗(yàn)證，權(quán)限管控等，以及定期對系統(tǒng)進(jìn)行安全審核等多種方法保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性。同時，在使用非匿名個體數(shù)據(jù)時，也要透明地向消費(fèi)者說明數(shù)據(jù)使用規(guī)則，在取得用戶授權(quán)與同意后方可收集與運(yùn)用數(shù)據(jù)。

綜上，零售商在智慧零售業(yè)轉(zhuǎn)型中既要積極擁抱技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，也要高度重視數(shù)據(jù)安全與消費(fèi)者信任。通過靈活務(wù)實(shí)的策略降低投資門檻，密切業(yè)界合作破除技術(shù)壁壘，用嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)機(jī)制維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益。只有在技術(shù)和消費(fèi)者體驗(yàn)兩方面齊頭并進(jìn)，零售商才能真正實(shí)現(xiàn)智慧零售業(yè)的成功轉(zhuǎn)型與發(fā)展。

智慧零售業(yè)去向何方？

展望未來，實(shí)體零售業(yè)的破局和發(fā)展之道，在于進(jìn)一步挖掘和發(fā)揚(yáng)自己在消費(fèi)者體驗(yàn)上無可比擬的優(yōu)勢。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來了更多的想象空間。未來，零售商可以借助人工智能技術(shù)重構(gòu)業(yè)態(tài)與模式，探索智能客服、無人零售店、虛擬試衣、智慧推薦與沉浸式購物等新體驗(yàn)。

首先， 智能客服系統(tǒng)可以通過自然語言處理技術(shù)和語音識別技術(shù)，自動識別并回答消費(fèi)者的問題，減少等待時間和人力成本，提高消費(fèi)者的滿意度。

其次，零售商可以建立無人零售店。通過部署計(jì)算機(jī)視覺、語音識別與自然語言處理系統(tǒng)，零售商可以實(shí)現(xiàn)全流程“無人”運(yùn)營，不僅可以延長營業(yè)時間，還可以降低成本。無人零售店模式消除人員限制，為消費(fèi)者帶來更加靈活便捷的購物體驗(yàn)。零售商可以引入AI技術(shù)，打造智能客服系統(tǒng)，幫助消費(fèi)者快速解決問題。

再次，虛擬試衣系統(tǒng)可以通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，讓消費(fèi)者在店體驗(yàn)虛擬服裝，評估上身效果。這種技術(shù)可以展現(xiàn)更豐富的商品選擇，同時為消費(fèi)者節(jié)省在店試衣的時間成本，優(yōu)化購物體驗(yàn)，減少退換貨的成本。

基于深度學(xué)習(xí)的智慧推薦系統(tǒng)可以分析海量數(shù)據(jù)挖掘消費(fèi)者偏好，實(shí)現(xiàn)個性化商品推薦。相比人工推薦，這種技術(shù)可以更精準(zhǔn)匹配消費(fèi)者喜好，顯著提高購物轉(zhuǎn)化率。

最后，零售商可以采用虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，打造沉浸式購物體驗(yàn)。例如消費(fèi)者可以“體驗(yàn)”三維虛擬店鋪選購商品，加深對商品與品牌的記憶。

這些新模式以更加精細(xì)與個性化的方式服務(wù)消費(fèi)者，重塑人們的購物方式和習(xí)慣。我們確信，未來已來，技術(shù)的創(chuàng)新必將催生零售業(yè)商業(yè)模式的進(jìn)一步的深度變革。

本文獲國家自然科學(xué)基金杰出青年基金（72225003）、國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目子課題（71991461）的資助。