人工智能

零售业的竞争极其激烈，而数据驱动型企业颇具优势。门店分析正在成为零售商经营战略中不可或缺的一环——提供深度分析、协助开发更智能的策略，并增加收入。合适的技术堆栈可能意味着生存与欣欣向荣的差别。消费者是一切的中心。

零售完全以顾客的需求和意愿为导向。对于顾客来说，用脚投票，然后换个商家是再容易不过的事。如果不去收集和分析数据，并更好地理解是什么在驱使购物者付诸行动，就不可能满足他们的需求和意愿。

虽然像 Apple 和 Amazon 这样的大型零售商已经在充分利用先进的商业智能，但大多数商家和为其提供服务的系统集成商在部署和利用技术方面仍相当落伍。

全球物联网技术的龙头企业研华科技有限公司 iCity 服务的欧洲负责人 Styrbjörn Torbacke 表示：“零售商常常自认为很了解自己的业务，尽管事实并非如此。”“他们缺少的环节就是我所说的‘数据的民主化’。也就是说，数据分析不仅仅驻留在总部，还要立即被部署到能够根据信息采取行动的运营团队。”

打破零售业的数据孤岛

仅仅利用技术来收集数据是远远不够的；零售商需要组合、比较和关联数据，以便将其从信息转化为有助于改善运营的深度分析报告。

Torbacke 指出：“只靠一组数据，您的理解是有风险的。”“只有当您开始从多个来源收集数据时，才能对数据集进行比较，将深度分析组合为有意义的集群，并将事件关联起来以获得更深入的理解。”

举个例子，一家门店附近的公共汽车站没有遮雨棚。那么零售店在雨天就会迎来大量客流，但人们可能并不打算购买任何东西。在这种情况下，人流量数据提供的信息是不够的。要对场景进行完整的考量，需要来自从边缘到云的系统的多个数据点，例如研华科技的 UShop+ 商店商业智能解决方案（视频 1）。

物联网设备拥有通往零售业深度分析的钥匙

UShop+ 将 2D 和 3D 视频技术与 POS 交易数据集成起来。各种传感器将信息收集到中央存储库，后者既可以部署在本地，也可以部署为基于 Azure 云的解决方案（图 1）。

该系统在整个商店中所有采用英特尔^® 处理器的设备上运行，连接上述数据源和其他数据源，并从中提取信息，以提供更全面的场景分析。为了合乎隐私权的法规，UShop+ 可以检测购物者的特征，但不会捕获个人信息。

该软件堆栈采用流量分析和热图技术，可为零售商提供深度分析，了解消费者在客流量高峰或低谷时段中的移动、采购和购买趋势。上述信息可以和 POS 销售数据结合起来，用于实时评估门店的 KPI 表现。

例如，关键的深度分析包括分区或驻足。Torbacke 说：“分区会告诉您，客户把时间花在门店的哪些区域。”“而驻足则会揭示人们在从某特定区域转移到下一个区域之前逗留了多久；以及他们在哪些区域只是纯粹的经过，没有作出任何购买。这些信息可以用来优化商品陈列或调整定价策略。”

将深度分析转化为行动

一家主要的欧洲食品零售企业在其门店中部署了 UShop+，来协助推动销售、改善运营。该解决方案采用私有云，在每个门店设有边缘服务器，并启用了研华科技摄像头的人员计数功能。

各门店还将环境监测传感器结合到了平台上。“空气质量是该地区关注的主要问题。” Torbacke 指出，我们已将 UShop+ 集成到了楼宇管理系统中，并可视需要升级通风系统和风扇速度。”

上述解决方案还被连接到交互式数字标牌。“根据收集到的数据，标牌可以向顾客发出特定的信息，以增强购物体验。” Torbacke 说，“它还可以推广特定的促销活动或产品。”

零售数据分析为系统集成商开辟商机

像 UShop+ 这样的解决方案为系统集成商提供了为客户提高服务质量的机会。虽然系统集成商的业务模型通常是基于项目的，但其解决方案有可能通过数据分析提供新的收入流。

因此，与客户的讨论就有所不同。如果您只出售硬件，那么就会讨论：“价格是多少？多久后能够交付？”但如果提供数据深度分析，那么系统集成商则需负责引导创造价值的活动。

Torbacke 指出：“与仅仅安装数字货架的边缘标签相比，驱动深度分析的能力将系统集成商放到了价值链更上游的位置。”“懂得该如何利用软件驱动价值的集成商更具优势。”

虽然购物者用脚投票，零售商却致力于提高经营业绩。能够引导客户走上转型之旅的系统集成商不仅可以帮助他们对顾客的需求作出回应。他们自己也在谈判桌上坐了下来，通过技术帮助各方在全新的零售业格局中茁壮成长。