零售商可以借助大数据提供媲美电子商务的个性化服务、产品推荐及效果分析。

　　不久前,谷歌暗示他们可能会加入亚马逊、eBay和诸多其他创业公司的队伍,开始提供当地零售商店的当日送达服务,从而试图消除传统实体商店的最后一丝优势:即刻的满足感。如果人们能够在家里舒服地浏览网页、订购并在24小时内拿到商品,这种体验会对传统的实体零售店带来什么影响呢?是否这正是我们害怕已久的丧钟呢?

　　并非如此。最近的研究表明,对于大多数产品类别,消费者仍更喜欢去实体店,不管是为了做调查还是购买产品。而且,更好的方式是,一些零售商采取多渠道战略,实体店也是整体购物体验的一部分。解决问题的关键在于要打造一种独特的购物体验,让客户能够从实体店中得到价值和愉悦。我们看到已经有零售商开始采用大数据分析工具来创造最佳的用户体验。主要包括这样几个方面:

　　线下依然知道你是谁

　　根据客户行为进行内容个性化已成为数字媒体电子零售商成功的秘诀,而零售商现在也在想办法让他们的实体商店也能提供类似的个性化体验。

　　借助各种技术,线下零售商能和其线上同行一样,辨别出前来的消费者身份,并集合各个渠道的数据,了解这个消费者的行为特征,从而做针对性沟通。

　　试想一下,你走进你最喜欢的服装店,门口的摄像头立刻认出你,并即刻将相关信息传送给店内的销售员。销售员的平板电脑上的应用程序随即综合你所有的购物特点,比如忠诚度、购买记录、跨渠道偏好、服务事故和在社交媒体上的活动,呈现出一个综合的评估。有了这些信息,销售员就可以上前欢迎你,说出你的名字,并询问你最近购物的情况。这种个性化的关注会让消费者的店内体验发生戏剧性的变化,而且这并非天方夜谭。最新的面部识别技术加上实时分析工具已经在帮助一些实体零售商店提供更个性化的服务。

　　时装模特制造商Almax创造出了一种“智能模特”,这种模特的眼睛是摄像机做的,能够分析顾客的面部,以识别他们的年龄、性别、种族等特征。目前某奢侈品零售商正利用这种技术来更好评估他们的营销信息,尝试发现新的目标群体并调整他们的店内展示。

　　NEC打造了一种类似的系统叫做NeoFace,当一个忠诚客户或大客户走进商店的时候可以向店员发出提示。

　　依数据做相关性推荐

　　自动化导购是数字渠道所独有的另一种购物体验。有些智能算法可以根据客户购物车的内容实时进行产品推荐。零售商实体商店也在尝试模仿这种能力,采用互动展柜和展亭,智能评估客户及其正在考虑的产品,然后做出推荐,改善购物体验。

　　卡夫公司和英特尔合作创造了一种店内展亭,利用视频分析工具,根据消费者的身体特征和过去的购买记录,向他们推荐商品。

　　IBM为德国零售商METRO打造了智能试衣间,可以识别顾客目前所选衣物并推荐相关的配饰,结果客户满意度提高了18%。

　　追踪并分析购物行为

　　电子商务的优势之一是所有的用户活动都可以测量,大数据分析现在正帮助实体零售商收集和分析细化的顾客访问数据。

　　为实体零售商提供大数据分析解决方案的分析公司RetailNext通过各类渠道收集顾客数据,比如监控摄像头、射频识别(RFID)标识、POS系统等。目前零售商通过这个方式收集每个商店访客约1万个数据点,也就是数万亿的分析数据点。零售商如AA美国服饰利用该技术优化商店布局、设备、员工甚至产品。

　　Euclid Analytics提供了类似的解决方案,但完全仅仅依靠顾客智能手机上发出的无线信号检测命令来追踪他们在店内的位置。然后他们分析这些数据来测量参与度、客流转化路径并发现购物体验中的弱点所在。

　　大数据和分析工具带来的好处是不可估量的,并进一步模糊了网络和实体世界的界限。但是,虽然零售商在利用这些做法优化店内体验,他们还必须解决隐私和安全的担忧。真实世界里收集数据的方式和数字世界中不一样,而且确实会让消费者感到不安。实体零售商的数据收集应当透明,应尊重个人的隐私并尊重客户的喜好。