英特爾借物聯(lián)網和大數(shù)據實現(xiàn)個性化購物

　　伴隨物聯(lián)網和大數(shù)據的爆發(fā)式增長，未來10年，零售格局有望發(fā)生比過去50年都要劇烈的變化。在1月13日—14日于紐約舉辦的全美零售業(yè)聯(lián)盟(NRF)年度大會暨博覽會上，英特爾公司展示了其在市場上的最新技術，以幫助零售商更好地利用客戶數(shù)據，同時為消費者提供更加引人入勝、個性化的購物體驗——無論是在家中還是在實體店內購物。

　　英特爾公司零售解決方案部門總經理Joe Jensen表示：“多年來，英特爾積極地與零售商以及整個行業(yè)合作，讓零售商能夠充分利用物聯(lián)網提供更加有趣的品牌體驗，同時降低其運營成本。如今，通過提供更多的智能解決方案并幫助零售商更好地利用大數(shù)據技術創(chuàng)造個性化購物體驗，我們正在全力以赴向前邁進?！?/P>

　　隨時隨地提供引人入勝的購物體驗

　　如今，消費者更加渴望享受引人入勝和無縫的購物體驗——無論他們身在何處或使用何種設備。借助英特爾Shopping Anywhere解決方案，消費者坐在自家沙發(fā)上就能選購在電視上看到的潮流商品。通過使用英特爾®零售客戶管理系統(tǒng)(Intel® RCM)以及加載到平板電腦或智能手機上的ACTV8*技術，消費者可快速識別演員在電視節(jié)目中所穿的服飾，同時獲得該款產品的特別優(yōu)惠，亦可通過玩游戲賺取數(shù)字貨幣，或者選擇立即購買、等待送貨上門。

　　旨在將網上購物的便捷引入實體店，基于英特爾®酷睿™i7的Memory Mirror數(shù)字“全身鏡”可讓店內顧客虛擬試穿多套服裝，在鏡子前或通過智能手機/平板電腦查看、對比多套造型。Memory Mirror通過英特爾集成顯卡技術創(chuàng)建不同造型，以便消費者進行社交媒體分享、征求朋友評論，或者立即選擇并在店內購買。

　　通過提供在線瀏覽的便捷和其他益處，這些技術還能為大型零售機構——如汽車經銷商——提供更具互動性的店內體驗?；谟⑻貭柤夹g的直觀產品定制(Intuitive Product Customization)解決方案利用手勢識別的強大功能，無縫融合在線和經銷商店內體驗。通過該解決方案，消費者只需利用手勢即可瀏覽數(shù)字產品信息，并與其進行互動，包括各種油漆顏色、內飾選項以及附加功能，從而定制他們的汽車，并在訂購之前直觀地看到自己的各項選擇。

　　當今精通技術的消費者可根據自己的需求隨時隨地購物，包括通過移動設備購物。英特爾展示了各種用于改善實體店購物體驗的平板電腦，旨在為銷售服務提供專業(yè)且更具信息價值的支持，并實現(xiàn)高效、易用的結賬流程。通過使用基于英特爾技術的移動解決方案，零售商可改進各種銷售功能，包括移動銷售點、客戶端、庫存搜索、禮賓服務以及控制板管理。

　　利用大數(shù)據實現(xiàn)更加個性化的購物體驗，縮短結算流程

　　據統(tǒng)計，消費者每分鐘花30萬美元用于在線購物，而78%的消費者更愿意通過“針對其興趣提供相關優(yōu)惠”的零售商購物;此外，59%的RFID世界網零售商將缺乏消費者洞察列為其最大的、與數(shù)據相關的問題。為解決這一難題，英特爾與零售商合作，幫助其更好地利用大數(shù)據，跨渠道提供更加個性化的互動體驗，同時優(yōu)化庫存管理。

　　例如，為了免除消費者去實體店購物卻發(fā)現(xiàn)心儀商品已經售罄的困擾，零售商可通過英特爾大數(shù)據解決方案，更好地預測每個門店的最佳產品組合，確定適合的價格，實時了解庫存狀態(tài)。通過英特爾Apache Hadoop*分發(fā)版軟件和分析工具，零售商可從數(shù)據中挖掘商業(yè)價值，360°全方位了解客戶的心理和行為，最大程度贏得商機。缺貨商品導致的銷售損失以及積壓產品的大幅降價每年會讓零售商損失8180億美元。通過確保每個門店都有顧客所需的商品，零售商即可始終在合適的時間為消費者提供合適的商品。

　　大數(shù)據幫助零售商的另一種方式是環(huán)境感知營銷。根據數(shù)字標牌觀眾的年齡和性別動態(tài)變更標牌所展示的廣告，英特爾環(huán)境感知營銷解決方案讓數(shù)字標牌的內容投放更加有效。當一位消費者路過基于英特爾®酷睿處理器的數(shù)字標牌時，英特爾廣告框架技術可分析包括天氣、社交媒體和顧客手機在內的信息，調整內容和用戶界面，使其與觀眾更相關、更個性化。英特爾環(huán)境感知營銷解決方案還可與店內庫存系統(tǒng)綁定，使前端只展示目前店內有貨的產品廣告。

　　通過有效利用大數(shù)據，店內大排場龍付款的時代已一去不復返?；谟⑻貭柤夹g的動態(tài)人力優(yōu)化(Dynamic Staffing Optimization，簡稱DSO)可統(tǒng)計并分析包括實時客流、排隊長度、活躍收銀機數(shù)量、歷史交易數(shù)據、人員調度信息在內的各項數(shù)據，從而根據客流走勢為開放或關閉收銀系統(tǒng)提供預測性建議。