隨著零售業務的持續數字化，消費者的消費意識也在發生改變。這促使消費者能夠在短時間內做出有關其購買選擇的明智決策。例如，從社交媒體，電視廣告，網絡，手機，平面媒體和其他渠道等各種渠道收集的這些大量結構化和非結構化是數據，企業可以用來分析消費者的購買趨勢，使企業能夠高效便捷地了解客戶需求，從而建立響應生產和需求信號的供應鏈。

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零售在購物體驗當中最大的挑戰是堅實的數據基礎

零售商在創造這種超個性化的實時購物體驗中面臨的最大挑戰是堅實的數據基礎。Zebra進行的一項研究發現，77％的零售商看到投資大數據解決方案來存儲和分析IoT生成的數據，這些數據對于他們的業務至關重要或關鍵業務。

?任何未來零售體驗能力的基礎都必須建立在可靠的信息層上。該層提供可支持決策過程的高質量數據。零售商需要一個融合的數據平臺，能夠將來自多個來源的各種數據 - 物聯網，銷售數據，客戶流量，移動數據，網站流量，社交媒體 - 整合到一個快速，高效和可擴展的平臺中。一個平臺，讓零售商能夠：

• 了解他們擁有的數據和他們需要開發或收集的數據;

• 通過精簡和整合云，數據湖泊和其他新興數據存儲和集成技術中的數據來組織數據;

• 建立對數據的信任，確保數據的透明和安全，并提供良好的治理，數據質量和數據清理。

利用多樣化的數據基礎提供個性化的購物體驗

多樣化的數據基礎使零售商可以衡量各個細分市場營銷活動的成功與否，這些細分是使用諸如地理，人口統計，年齡和性別等參數進行分類的，從而促進個性化的購物體驗。擁有堅實數據基礎的零售商優勢也有明顯的區分：

• 超個性化 - 開發客戶360度視圖的能力。這允許零售商根據偏好和購物行為 - 在線或店內提供定制內容，產品或促銷。

• 預測分析 - 預測客戶想要什么，甚至改變客戶體驗以改變產品和展示位置的能力。

• 定價優化 - 根據客戶行為調整價格的能力。例如，如果產品具有特定功能，則客戶可能會支付更多費用。

• 提供真正的全渠道體驗 - 堅實的數據基礎將幫助零售商確保所有渠道始終具有相同的客戶信息。

• 實時供應鏈 - 物聯網，分析和大數據已經在幫助零售商。AI和堅實的數據基礎相結合可以顯著改善供應鏈優化，并直接提供更加個性化的客戶體驗。

• 運營效率 - 除了增強消費者體驗外，從業務數據中獲得洞察力的平臺還將使零售商能夠通過更有效地跟蹤和管理其資產的資源，實現成本節約。

下一代購物者體驗是位置感知和移動技術相結合

下一代購物者期望走進體驗，而不是商店。將物聯網，位置感知和移動技術相結合的體驗。這創造了直觀，相關且引人入勝的體驗 - 就像互動試衣間一樣。

一旦進入隔間，IoT設備就會接受客戶的測量。AI技術使店內商品與他們喜歡的社交媒體渠道中的品牌和風格相匹配 - 或通過現場發現。交互式鏡像顯示結果。這允許購物者輕掃，選擇和請求他們想要嘗試的物品。一旦他們選擇了他們想要的產品，購物者就可以自行結帳。他們通過將他們的移動支付設備對著鏡子進行掃描。然后，他們可以在出門的路上收集他們的購買物品 - 或者讓他們交付。

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零售業未來該何去何從？

未來，零售商將會越來越多地轉向創新技術來幫助理解購物偏好。這包括確定采購模式和趨勢，并根據個人品味自動展示商品和商品。零售商需要掌握和解讀所生成的大量消費者信息。這將成為下一代購物體驗的基礎。那些忽視對堅實數據基礎的需要的人會冒著成為下一個標題的風險。

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