零售商可以借助大數據提供媲美電子商務的個性化服務、產品推薦及效果分析。

　　不久前,谷歌暗示他們可能會加入亞馬遜、eBay和諸多其他創業公司的隊伍,開始提供當地零售商店的當日送達服務,從而試圖消除傳統實體商店的最后一絲優勢:即刻的滿足感。如果人們能夠在家里舒服地瀏覽網頁、訂購并在24小時內拿到商品,這種體驗會對傳統的實體零售店帶來什么影響呢?是否這正是我們害怕已久的喪鐘呢?

　　并非如此。最近的研究表明,對于大多數產品類別,消費者仍更喜歡去實體店,不管是為了做調查還是購買產品。而且,更好的方式是,一些零售商采取多渠道戰略,實體店也是整體購物體驗的一部分。解決問題的關鍵在于要打造一種獨特的購物體驗,讓客戶能夠從實體店中得到價值和愉悅。我們看到已經有零售商開始采用大數據分析工具來創造最佳的用戶體驗。主要包括這樣幾個方面:

　　線下依然知道你是誰

　　根據客戶行為進行內容個性化已成為數字媒體電子零售商成功的秘訣,而零售商現在也在想辦法讓他們的實體商店也能提供類似的個性化體驗。

　　借助各種技術,線下零售商能和其線上同行一樣,辨別出前來的消費者身份,并集合各個渠道的數據,了解這個消費者的行為特征,從而做針對性溝通。

　　試想一下,你走進你最喜歡的服裝店,門口的攝像頭立刻認出你,并即刻將相關信息傳送給店內的銷售員。銷售員的平板電腦上的應用程序隨即綜合你所有的購物特點,比如忠誠度、購買記錄、跨渠道偏好、服務事故和在社交媒體上的活動,呈現出一個綜合的評估。有了這些信息,銷售員就可以上前歡迎你,說出你的名字,并詢問你最近購物的情況。這種個性化的關注會讓消費者的店內體驗發生戲劇性的變化,而且這并非天方夜譚。最新的面部識別技術加上實時分析工具已經在幫助一些實體零售商店提供更個性化的服務。

　　時裝模特制造商Almax創造出了一種“智能模特”,這種模特的眼睛是攝像機做的,能夠分析顧客的面部,以識別他們的年齡、性別、種族等特征。目前某奢侈品零售商正利用這種技術來更好評估他們的營銷信息,嘗試發現新的目標群體并調整他們的店內展示。

　　NEC打造了一種類似的系統叫做NeoFace,當一個忠誠客戶或大客戶走進商店的時候可以向店員發出提示。

　　依數據做相關性推薦

　　自動化導購是數字渠道所獨有的另一種購物體驗。有些智能算法可以根據客戶購物車的內容實時進行產品推薦。零售商實體商店也在嘗試模仿這種能力,采用互動展柜和展亭,智能評估客戶及其正在考慮的產品,然后做出推薦,改善購物體驗。

　　卡夫公司和英特爾合作創造了一種店內展亭,利用視頻分析工具,根據消費者的身體特征和過去的購買記錄,向他們推薦商品。

　　IBM為德國零售商METRO打造了智能試衣間,可以識別顧客目前所選衣物并推薦相關的配飾,結果客戶滿意度提高了18%。

　　追蹤并分析購物行為

　　電子商務的優勢之一是所有的用戶活動都可以測量,大數據分析現在正幫助實體零售商收集和分析細化的顧客訪問數據。

　　為實體零售商提供大數據分析解決方案的分析公司RetailNext通過各類渠道收集顧客數據,比如監控攝像頭、射頻識別(RFID)標識、POS系統等。目前零售商通過這個方式收集每個商店訪客約1萬個數據點,也就是數萬億的分析數據點。零售商如AA美國服飾利用該技術優化商店布局、設備、員工甚至產品。

　　Euclid Analytics提供了類似的解決方案,但完全僅僅依靠顧客智能手機上發出的無線信號檢測命令來追蹤他們在店內的位置。然后他們分析這些數據來測量參與度、客流轉化路徑并發現購物體驗中的弱點所在。

　　大數據和分析工具帶來的好處是不可估量的,并進一步模糊了網絡和實體世界的界限。但是,雖然零售商在利用這些做法優化店內體驗,他們還必須解決隱私和安全的擔憂。真實世界里收集數據的方式和數字世界中不一樣,而且確實會讓消費者感到不安。實體零售商的數據收集應當透明,應尊重個人的隱私并尊重客戶的喜好。