科技改变了零售业，越来越多实体零售行业非常注重大数据应用。以前的购物者依赖实体店内的面对面互动，进行购买以及获得售后服务。现在，购物者会在去商店前对要购买的产品进行了解（81％的购物者在购买前都会在网上先做研究），已经很少依靠销售人员来帮助他们做出决策。对于零售商而言，他们已经意识到，拥抱技术，可以把自己的店面延伸到顾客的指尖。互联网，购买按钮，移动支付应用程序，如Square（美国的一家移动支付公司）和Venmo（一家美国的电商公司），以优惠券和价格匹配的应用程序，如SnipSnap（一个优惠劵App）已经改变了大家如何购物。购物者可以从社交媒体应用程序内购买商品而不用留在商店比较价格。当这些技术推动了零售行业进一步进入数字时代的时候，还在不断发展的新技术将会对客户服务和零售行业未来产生更加巨大的影响。越来越多的零售商通过数据源，如社交媒体，购买历史，消费需求和市场趋势跟踪客户的购物习惯。 依靠大数据技术来获得消费者和他们的购买趋势的深刻理解，零售商可以运用大数据提高客户的消费，增加客户忠诚度。据埃森哲的研究分析发现，58%的零售商认为大数据对于公司“极为重要”，而36％称它是“非常重要的”。此外，70％认为大数据是保持竞争力的必要条件，82％认为大数据正在改变它们与顾客交互的方式。虽然大多数零售商认识到大数据以及大数据分析涉及到消费者和他们的购买习惯的分析是强有力的工具，但是极少有通过机器学习释放数据的真正潜力。机器学习技术的放大和扩展大数据分析的范围，可以为顾客建立一个特殊的购物体验。创新的零售商可以挖掘到的机器学习算法的力量，做机器学习这样的事情以确定可用的产品来自外部供应商或推荐的数量、价格、货架布置和营销渠道，将在某一地区达到有对应需求的顾客。这个应用程序已被人看见，The North Face利用IBM的“沃森”自然语言处理机器学习系统创造了Expert Personal Shopper。所以当你在The North Face网站浏览夹克、背心部分，你不必为选择感到困扰，您只需键入“12月坐飞机前往冰岛”，后台便将产品信息与天气信息以及其他数据综合分析，程序将筛选出合适的产品给你。该技术是相对较新，但你能想象它在未来的影响。自动通过先进的分析和机器的一切学习能力，意味着基本的客户服务将通过机器人能够进行预测我们的需求，并提供最快直接的方式成为可能：向我们提供我们自己还没意识到，但真正需要的产品。由于零售商更深入地了解他们的客户和产品，机器学习将能够根据买家的需求和产品的可用性来匹配买家和卖家。购物正变得越来越程序化。 在未来，像apple的SIRI，windows的Cortana，Facebook的M将更多地了解我们，并为我们提供相关性和个性化的产品报价。例如，你可以使用特定品牌的剃须刀。您的数字助理将学习您的购物和使用习惯，并在适合的时间为您提供产品（购买），它甚至可以直接为您下订单。机器学习和高级分析不仅会改变我们购物，并提供客户服务，同时也简化了零售商如何执行基本操作。数据科学和机器学习促进了我们从繁杂数据堆中进行洞察的能力。利用这些工具，零售商可以找到可用的和有用的数据来改变消费者的购物体验。技术为我们在世界上的每一件产品创造了索引，使零售商向客户提供最好的价格，保持足够的产品储备，以及跟踪竞争对手的最低广告价格的违法行为。世界上产品信息的中央数据库，帮助零售商能够提供消费者最佳的购物体验。创新的技术方法，客户服务和电子商务将结合我们的行为和选择有关产品以及产品数据属性来创建最佳的购物体验的数据。这种做法采取的猜测采购，使每一个人的购物体验更愉快。http://data-informed.com/how-machine-learning-will-improve-retail-and-customer-service/
大数据应用专家-辰智沈阳分公司总经理潘明先生
大数据应用给实体零售商业带来翻天覆地的销售改变，以消费者为主的时代来临，利用大数据分析，了解消费者的消费习惯与喜爱，可以做到一对一精准的营销策略，同时可以提高顾客的客制化服务的满意度，又可以为零售商带来业绩成长，带来企业的获利，移动支付将扮演日趋重要的角色，零售商将结合移动装置，提供店内免费无线网络的服务，提升顾客消费的便利性。
人数最多的千禧世代，拥有高消费能力与高影响力，有及时行乐与客制化、个性化等消费特质，为了满足消费者需求，在提供消费者实时获得信息的服务中，如何取得优化讯息内容与加载时间的效益平衡，成为零售业者的新挑战。
零售业已不再局限于销售商品，逐渐转变为提供顾客全方位的体验式服务。
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