新零售自提出就一石激起了千層浪。2017年是新零售元年，也是傳統(tǒng)企業(yè)積極擁抱新零售的一年，業(yè)界不僅徹底接受了這一概念，并且加速將其從概念推向?qū)嵺`。

隨著新零售與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的不斷應(yīng)用與融合，持續(xù)催生新型商業(yè)模式的產(chǎn)生和落地，新零售的新業(yè)態(tài)加速融合。與傳統(tǒng)零售相比，新零售的新，新在科技賦能、新在消費(fèi)體驗(yàn)、新在更能讓消費(fèi)者感動(dòng)。

與傳統(tǒng)零售相比，新零售會將線上與線下深度結(jié)合。未來，AR、VR會非常普遍，人們在家里就能夠有更多線上消費(fèi)的虛擬體驗(yàn)。但若想獲得真實(shí)的消費(fèi)體驗(yàn)，還是需要到實(shí)體店中。

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目前，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)落地新零售實(shí)體門店應(yīng)用主要包括兩大類應(yīng)用場景：

一是人工智能技術(shù)搭載物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過攝像頭的圖像識別、人臉識別輔助管理。

例如通過人臉識別技術(shù)的運(yùn)用，可以準(zhǔn)確地識別進(jìn)店的顧客是第幾次進(jìn)店，上次分別是什么時(shí)間，在店鋪停留了多長時(shí)間;通過對顧客在店鋪?zhàn)邉?dòng)的路線有效捕捉，并能分析在每個(gè)區(qū)域所停留的時(shí)間，判斷顧客對該區(qū)域產(chǎn)品的需求和偏好;通過面部識別，辨認(rèn)出顧客的性別、年齡、膚色等信息。

根據(jù)匯總整理的相關(guān)信息，實(shí)體門店可以及時(shí)作出調(diào)整和反饋，這樣不僅可以提高運(yùn)營效率、降低人力巡店成本、提升店鋪服務(wù)質(zhì)量，更可以提升對顧客的個(gè)性化、人性化的服務(wù)，提升消費(fèi)體驗(yàn)好感度。

二是通過RFID技術(shù)對供應(yīng)鏈、庫存和門店產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)高度數(shù)據(jù)化管理。

實(shí)體門店從傳統(tǒng)經(jīng)營到數(shù)據(jù)化經(jīng)營的轉(zhuǎn)變，是新零售的關(guān)鍵所在，也是未來實(shí)體店鋪人工智能運(yùn)用的核心!

在新零售實(shí)體店門中，通過RFID技術(shù)可以精確統(tǒng)計(jì)一件產(chǎn)品被從貨架上拿起過多少次，售出詳情如何，幫助門店實(shí)現(xiàn)對單品動(dòng)線的把握，對門店陳列和組貨高效管理，對消費(fèi)者興趣的精準(zhǔn)把握。通過基于消費(fèi)者的歷史消費(fèi)偏好進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，這既是精準(zhǔn)營銷的手段，也能夠切實(shí)提高成交量，更可以有效地提升客戶體驗(yàn)。

隨著人工智能在新零售中的應(yīng)用，未來線下消費(fèi)場景也會像互聯(lián)網(wǎng)一樣，從引流到顧客進(jìn)店、選購、體驗(yàn)、試品、支付、離店到售后服務(wù)等，每個(gè)過程都將全面數(shù)字化智能化，一切技術(shù)、方法和手段，科技的賦能，都是在提升商家的獲客能力和經(jīng)營效率的同時(shí)，更好地服務(wù)消費(fèi)者。

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新零售發(fā)展的初級階段是夯實(shí)基礎(chǔ)的階段，是在后端的選址、供貨、組貨、陳列等環(huán)節(jié)進(jìn)行賦能和升級，而消費(fèi)者對這些環(huán)節(jié)的體驗(yàn)變化感知較弱。

未來，新零售將要從前端全面發(fā)力，在前端結(jié)合向用戶全體驗(yàn)延展，不斷升級消費(fèi)者的場景化體驗(yàn)，例如個(gè)性化推薦、智能客服等方式，使消費(fèi)者充分體驗(yàn)到新零售+新科技帶來的消費(fèi)便捷與樂趣。

新零售實(shí)體店通過人工智能與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，讓消費(fèi)者都可觸達(dá)、可識別和可運(yùn)營，離消費(fèi)者更近。未來，新零售實(shí)體門店可以專門開發(fā)用戶無法憑自己經(jīng)驗(yàn)想象的一些體驗(yàn)，比如視覺、觸覺、味覺等，吸引用戶進(jìn)入門店才能體驗(yàn)。當(dāng)顧客進(jìn)店后，智能機(jī)器人、智能客服等負(fù)責(zé)接待，它們知道顧客想要什么，從而引導(dǎo)顧客獲得一種沉浸式的消費(fèi)體驗(yàn)與消費(fèi)樂趣，讓顧客受到感動(dòng)。

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