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零售業正處于發展的關鍵時期：隨著移動互聯的普及，以及物理和數字世界兩者界限的日益模糊，物聯網（IoT）技術正在被零售行業加速采用。如果零售商無法快速適應這一趨勢，恐怕就會被消費者打入冷宮。

零售行業正向著全渠道的方向發展，而IoT技術則能夠帶動生產力、效率、庫存可視化程度和客戶滿意度等方面的提升。根據斑馬技術近日發布的《零售業前瞻性研究》顯示，降低消費者購物體驗滿意度的三大主要因素是產品缺貨、不同商店的定價不一致以及商品銷售品種不全。

新零售時代 物聯網技術將驅動供應鏈升級

但值得慶幸的是，以上這些挑戰都有解決方案。越來越多的零售商開始采用智能設備和傳感器來為業務的發展注入新活力。而物聯網技術的采用則能為店鋪及其后端（即供應鏈環節）帶來不少的益處。

庫存大改觀

如今，很多零售商在店內存貨可視化方面都面臨著挑戰。隨著零售商不斷開設更多的實體店，進一步拓展海外市場，并借助網絡平臺開展業務多元化經營，店內庫存可視化的挑戰也在逐漸加劇；零售商對于供應鏈實時可視化的需求也變得更加迫切。

庫存過量、缺貨和耗損等問題會導致全球范圍內的零售商損失1.1萬億美

元。據麥肯錫咨詢公司估計，僅通過減少庫存過量和缺貨情況的發生，就能幫助零售商們節省10％的庫存成本。

機器視覺、RFID和數據分析等領域的技術進步讓零售企業員工和客戶能夠遠程查看零售庫存，并對產品運輸過程進行追蹤，提高了業務可視化程度，也確保了反饋至系統中的數據的準確性。目前，通過零售商庫存管理軟件報告獲得的庫存精確度只有65％。

相比之下，RFID系統可將庫存精確度提高到95％。物品級RFID的應用已被證明能夠將庫存缺貨情況的發生率降低80%。相應地，斑馬技術的研究也顯示，70％的零售商有計劃采用或正在采用物品級RFID系統，以提升其供應鏈的可視化程度，還能節省更多的庫存相關成本。例如，根據服裝零售商的反饋，通過將商品計數方式從手動計數升級為RFID自動計數，能夠減少75％的工作量。這也使得商店能夠更有效地分配店員的工作時間，讓其能夠負責更重要的工作任務。

零售商可以通過進一步提升供應鏈的自動化程度，將庫存可視化程度提升到更高的水平。根據斑馬技術的研究，至2021年，87％的零售商將能夠收到系統主動發出的庫存缺貨提示；78％的零售商將部署產品定位設備；76％的零售商將對庫存進行視頻監控。

走向“物理數字化”

全渠道零售的發展趨勢是走向“物理數字化（Phygital）”——即從當前的實體店轉變為數字化商店。如今，盡管電子商務這一商業模式正在蓬勃發展，實體店仍占據了商家所有平臺零售銷售總額的91％，這充分表明了實體零售在商家業務發展中的重要地位。為打造更加直觀且無縫的店內購物體驗，零售商正在實體店內積極采用更多的技術，從整體上將其轉變為智能商店——能自動感知并記錄幾乎所有商品、店員、顧客以及店內資產的位置和移動情況，并將這些數據轉化為易于讀取且具有可操作性的智能化信息，從而從真正意義上提升零售商的競爭優勢。實現“物理數字化（Phygital）”的零售空間結合了物理世界和數字世界的雙重優勢，即物理零售的真實感和電子商務的直觀性。

為此，81％的零售商將采用安全類傳感器；75％的零售商將安裝庫存狀態追蹤傳感器；而71％的零售商將部署傳感器來追蹤顧客在店內的活動足跡。IoT設備和網絡監控也越來越受到零售商的青睞，73%的零售商表示將安裝這兩大技術設備。

個性化的購物體驗是數字化零售帶來的另一項主要優勢，這有賴于它擁有能夠確切了解顧客何時需要何種產品或服務的能力。在線購物網站在這方面就做得很好，通過記錄顧客的購買歷史并活用這些數據，來為顧客推薦他們想要的類似產品或服務。

在實體店中，零售商還正在轉而采用微定位技術來吸引顧客，并為他們定制個性化的消費體驗。例如，為店內數字接觸點（如貨架、標牌和產品顯示屏）配備Beacon，并通過低功耗藍牙信號與顧客的智能手機進行互動。這些Beacon能夠向不同的顧客提供與其相關的店內優惠信息。其他定位技術還能幫助零售商追蹤店內特定客戶的活動足跡并生成相關數據，例如哪些產品或店內哪些區域吸引了較高的客流量，以及這些客流量是否轉化為了實際的銷售額。

這也將有助于零售商了解顧客的購物習慣和購買模式，獲得可操作性的洞察，從而做出更加明智的決策，例如調整產品的陳列，將最受歡迎的產品置于顯眼的位置，來更好地吸引顧客；或提高熱銷產品的庫存量。預計在未來四年內，75％的零售商將利用基于位置的服務為顧客提供個性化的購物體驗。屆時，他們將能夠知道顧客何時步入商店，以及顧客在店鋪中何處駐足的時間最長。

數據就是知識

數據分析是數字化零售的核心。這一過程包括兩部分：首先，傳感器會收集由RFID標簽、視頻和移動設備生成的大量原始數據；第二，復雜的軟件會將這些數據轉化為具有可操作性的深入洞察，讓零售商能夠從各個方面改進日常的店鋪運營，也就無需零售商消耗人力去通過查閱數據來審視過往的業績表現，以及明確業務運營未來的改進方向等。

雖然數字化的數據分析仍屬于新興領域，特別是在零售領域，但其潛力卻是無限的。在業務中整合數據和分析技術的公司能夠比其競爭對手獲得多5％的生產力和利潤增長——這一點是非常重要的，因為58％的零售商正為大數據解決方案積極爭取預算，以存儲和分析IoT產品產生的數據。

事實上，斑馬技術的研究顯示，至2021年，79％的零售商將在運營中采用攝像機和視頻分析技術，78％的零售商將利用軟件分析技術來防止損耗、實現價格優化。75％的零售商還在考慮采用預測分析。

技術不等人

下一波數字化零售的大潮即將到來，未來幾年內，我們將會看到實體店和在線商店的不斷融合。在這一不斷變化的環境中，對于那些力求發展的零售商來說，技術的采用，包括物聯網設備、追蹤傳感器、連接和數據分析工具等，就應該是重中之重。不同規模的零售商都將受益于運營可視化程度的提高：小型“夫妻店”可以從基本的條碼掃描儀和打印機著手；中型零售商可以采用諸如斑馬技術TC51這樣的移動智能終端進行店內庫存管理；大型零售商則可以利用基于云的系統來確保供應鏈的最佳運轉。

可視化程度的提高將能夠解決零售商當前面臨的運營挑戰，創造全新的機會，從而提高生產力和客戶滿意度，降低成本，并提升盈利能力。對于零售行業，一個激動人心的全新時代即將到來。