这意味着品牌不断寻找能够吸引更多客户注意力并简化后端操作的方法。
零售技术平台可以引导品牌实现这两个目标。人工智能、增强现实和大数据等最新创新正在改变零售商的经营方式和消费者的购物方式。
继续阅读以了解该领域的五大趋势并了解零售技术的最新产品。
1. 人工智能技术改善零售物流和库存管理
据麦肯锡预测，人工智能在全球零售业的潜在价值在每年4000 亿至 8000 亿美元之间。
零售商使用人工智能的一个主要方式是物流和库存管理。
2023 年，供应链波动性将成为33% 零售商最关心的问题。其中一半的零售商今年正在采取措施改进其库存管理工具。
人工智能平台能够分析实时库存因素、了解整个供应链并降低波动性。
这项技术还可以帮助缓解零售商在 2024 年的另一个主要担忧：商品成本的上涨。
人工智能使零售商能够采取更积极的措施来降低成本。
美国一些最大的零售商已经在实施由人工智能和机器学习驱动的自动化供应链。
今年4月，沃尔玛宣布，到2026年，其65%的门店将实现自动化服务。
公司官员表示，这将使单位平均成本提高 20%。
其他零售商正在使用人工智能来预测库存需求。
零售系统研究的一项调查显示，超过 70% 的零售商预计到 2025 年人 企业主数据库 工智能分析将极大地改变他们的预测。
人工智能预测可能对时尚零售商特别有帮助。
在 H&M，超过 200 名数据科学家使用人工智能来识别当地趋势。
他们的 AI 平台可以查看从商店收据到忠诚度计划数据再到商品退货等所有内容。该平台还会查看从互联网收集的外部数据。
然后，H＆M 会根据其 AI 平台预测的趋势，相应地调整订购和库存。
另一方面，Wayfair 等零售商正在使用 AI 和 ML根据地理位置向购物者推广特定产品。
这项“地理排序”技术利用人工智能来识别相关产品，并向地理位置上距离产品较近的客户推销产品。
该公司表示，目前的平均运输距离约为 1,000 英里。个需要追踪的关键品牌指标 但借助这项技术，他们可以将运输距离缩短至 250 英里，而不会影响产品相关性或客户满意度。
最后，Wayfair 表示，这将降低运输成本，从而使他们能够降低价格并提高客户保留率。
2. 自动定价技术利用大数据
当前的经济形势至少可以说是充满挑战的。这使得定价成为零售商面临的严峻挑战。
生活成本上涨给消费者带来了沉重打击，经济衰退的警告已经流传了一年多。
然而，市场研究公司 IRI 的研究人员报告称，价格敏感度（购物者为了转换产品而需要获得的价格差）近年来急剧下降。
他们的报告显示，消费者对价格的敏感度比 2019 年降低了 20%，这表明美国人愿意为零售商品支付更高的价格。
但《经济学人》报道称，价格敏感度可能再次上升，尤其是在低收入家庭。
2022 年，讨论价格弹性（与价格敏感性密切相关的概念）的公司数量急剧增加。
在零售商方面，一些品牌仍在努力从疫情相关的问题中恢复，同时确保利润率增长。
面对不断变化的需求，越来越多的零售商开始转向定价自动化。
统计数据显示，目前约有20% 的零售商正在采用定价自动化技术。
人工智能动态定价似乎将成为零售商进入 2023 年下半年的关键战略。
定价自动化软件使零售商能够采用动态定价，根据需求、竞争和销售历史调整价格。
大数据和人工智能是动态定价背后的两大动力。
过去几年，“AI定价”的搜索量增长了1820%以上。
人工智能可以在几分钟内分析与消费者、竞争对手和整个市场相关的大量数据。
一位零售商表示，十年前，零售商每五六个月就会与竞争对手进行一次价格分析。有了人工智能，零售商可以每天调整价格，有时甚至一天调整几次。
据报道，亚马逊每隔几分钟就会更改数百万件商品的价格。
人工智能对于零售定价的未来至关重要，73% 的高管表示，巴哈马商业指南 人工智能将成为他们采用新定价模式的关键策略。
一些科技初创公司已进入动态定价领域，并在 2023 年公布了引人注目的融资结果。
Datasembly是一家位于弗吉尼亚州的初创公司，为想要支持动态定价模型的零售商提供市场情报。
Datasembly 为零售商提供数十亿个数据点的访问权限。
他们的平台监控来自店内、网上和送货零售商的超过 120 亿个价格。
这家初创公司在 2023 年中期筹集了 1600 万美元，使总融资额达到 3480 万美元。
Luca是该领域的另一家初创公司。该公司由两位曾参与开发 Uber 动态定价的人创立。
Luca 的 AI 定价平台监控并分析广泛的大数据。
他们的人工智能平台提供了一个定价引擎，可以分析品牌的历史销售数据和库存情况以及竞争对手的数据。然后，它会自动分析产品在不同价格点的表现。
然后零售商可以接受定价建议并付诸实施。Luca 会继续监控定价，以便及时提醒零售商注意任何负面趋势。
这家初创公司在 2023 年中期筹集了 200 万美元的种子资金。
3. 用于收集消费者数据的人工智能视频分析
实体零售商越来越多地采用人工智能视频分析来了解消费者行为并改善商店运营。
这种技术的明显应用是解决盗窃和其他零售安全问题。
美国零售联合会报告称，损耗（即盗窃、丢失或浪费）大零售技术 给零售商带来了1000 亿美元的问题，占收入的 1.5% 以上。
他们的报告还指出，近 30% 的零售商已经在使用或计划实施人工智能视频分析。
除了监控损失和安全之外，这种技术还能够为零售商提供日常见解。
这包括库存水平、顾客数量、消费者流量模式、在店内停留的时间、布局效率等分析。
例如，如果人工智能视频平台识别出商店中的回头客，该平台就可以自动向购物者的智能手机发送优惠券。
2022 年的一篇研究论文对这项技术的概念进行了更进一步的阐释。
研究人员表示，计算机视觉可以用来记录顾客购物时的情绪，例如嘴角上扬或眉毛皱起等。
一些视频分析平台正在制作零售店的高级热图。零售商不仅可以看到消费者的常见运动模式，还可以看到购物者在商店中穿行时的情绪。