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

零售行業(ye) 正向著全渠道的方向發展，而IoT技術則能夠帶動生產(chan) 力、效率、庫存可視化程度和客戶滿意度等方麵的提升。根據斑馬技術近日發布的《零售業(ye) 前瞻性研究》顯示，降低消費者購物體(ti) 驗滿意度的三大主要因素是產(chan) 品缺貨、不同商店的定價(jia) 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(jue) 方案。越來越多的零售商開始采用智能設備和傳(chuan) 感器來為(wei) 業(ye) 務的發展注入新活力。而物聯網技術的采用則能為(wei) 店鋪及其後端（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(nei) 存貨可視化方麵都麵臨(lin) 著挑戰。隨著零售商不斷開設更多的實體(ti) 店，進一步拓展海外市場，並借助網絡平台開展業(ye) 務多元化經營，店內(nei) 庫存可視化的挑戰也在逐漸加劇；零售商對於(yu) 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(hui) 導致全球範圍內(nei) 的零售商損失1.1萬(wan) 億(yi) 美

元。據麥肯錫谘詢公司估計，僅(jin) 通過減少庫存過量和缺貨情況的發生，就能幫助零售商們(men) 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(ye) 員工和客戶能夠遠程查看零售庫存，並對產(chan) 品運輸過程進行追蹤，提高了業(ye) 務可視化程度，也確保了反饋至係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隻有65％。

相比之下，RFID係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係統，以提升其供應鏈的可視化程度，還能節省更多的庫存相關(guan) 成本。例如，根據服裝零售商的反饋，通過將商品計數方式從(cong) 手動計數升級為(wei) 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係統主動發出的庫存缺貨提示；78％的零售商將部署產(chan) 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(cong) 當前的實體(ti) 店轉變為(wei) 數字化商店。如今，盡管電子商務這一商業(ye) 模式正在蓬勃發展，實體(ti) 店仍占據了商家所有平台零售銷售總額的91％，這充分表明了實體(ti) 零售在商家業(ye) 務發展中的重要地位。為(wei) 打造更加直觀且無縫的店內(nei) 購物體(ti) 驗，零售商正在實體(ti) 店內(nei) 積極采用更多的技術，從(cong) 整體(ti) 上將其轉變為(wei) 智能商店——能自動感知並記錄幾乎所有商品、店員、顧客以及店內(nei) 資產(chan) 的位置和移動情況，並將這些數據轉化為(wei) 易於(yu) 讀取且具有可操作性的智能化信息，從(cong) 而從(cong) 真正意義(yi) 上提升零售商的競爭(zheng) 優(you) 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(you) 勢，即物理零售的真實感和電子商務的直觀性。

為(wei) 此，81％的零售商將采用安全類傳(chuan) 感器；75％的零售商將安裝庫存狀態追蹤傳(chuan) 感器；而71％的零售商將部署傳(chuan) 感器來追蹤顧客在店內(nei) 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(liang) 大技術設備。

個(ge) 性化的購物體(ti) 驗是數字化零售帶來的另一項主要優(you) 勢，這有賴於(yu) 它擁有能夠確切了解顧客何時需要何種產(chan) 品或服務的能力。在線購物網站在這方麵就做得很好，通過記錄顧客的購買(mai) 曆史並活用這些數據，來為(wei) 顧客推薦他們(men) 想要的類似產(chan) 品或服務。

在實體(ti) 店中，零售商還正在轉而采用微定位技術來吸引顧客，並為(wei) 他們(men) 定製個(ge) 性化的消費體(ti) 驗。例如，為(wei) 店內(nei) 數字接觸點（如貨架、標牌和產(chan) 品顯示屏）配備Beacon，並通過低功耗藍牙信號與(yu) 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(yu) 其相關(guan) 的店內(nei) 優(you) 惠信息。其他定位技術還能幫助零售商追蹤店內(nei) 特定客戶的活動足跡並生成相關(guan) 數據，例如哪些產(chan) 品或店內(nei) 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(wei) 了實際的銷售額。

這也將有助於(yu) 零售商了解顧客的購物習(xi) 慣和購買(mai) 模式，獲得可操作性的洞察，從(cong) 而做出更加明智的決(jue) 策，例如調整產(chan) 品的陳列，將最受歡迎的產(chan) 品置於(yu) 顯眼的位置，來更好地吸引顧客；或提高熱銷產(chan) 品的庫存量。預計在未來四年內(nei) ，75％的零售商將利用基於(yu) 位置的服務為(wei) 顧客提供個(ge) 性化的購物體(ti) 驗。屆時，他們(men) 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(liang) 部分：首先，傳(chuan) 感器會(hui) 收集由RFID標簽、視頻和移動設備生成的大量原始數據；第二，複雜的軟件會(hui) 將這些數據轉化為(wei) 具有可操作性的深入洞察，讓零售商能夠從(cong) 各個(ge) 方麵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(ye) 績表現，以及明確業(ye) 務運營未來的改進方向等。

雖然數字化的數據分析仍屬於(yu) 新興(xing) 領域，特別是在零售領域，但其潛力卻是無限的。在業(ye) 務中整合數據和分析技術的公司能夠比其競爭(zheng) 對手獲得多5％的生產(chan) 力和利潤增長——這一點是非常重要的，因為(wei) 58％的零售商正為(wei) 大數據解決(jue) 方案積極爭(zheng) 取預算，以存儲(chu) 和分析IoT產(chan) 品產(chan) 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(jia) 格優(you) 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(nei) ，我們(men) 將會(hui) 看到實體(ti) 店和在線商店的不斷融合。在這一不斷變化的環境中，對於(yu) 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(chuan) 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於(yu) 運營可視化程度的提高：小型“夫妻店”可以從(cong) 基本的條碼掃描儀(yi) 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(nei) 庫存管理；大型零售商則可以利用基於(yu) 雲(yun) 的係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(jue) 零售商當前麵臨(lin) 的運營挑戰，創造全新的機會(hui) ，從(cong) 而提高生產(chan) 力和客戶滿意度，降低成本，並提升盈利能力。對於(yu) 零售行業(ye) ，一個(ge) 激動人心的全新時代即將到來。