物聯網正在迅速增加零售行業的連接性，我們看到技術與大數據相結合的一些方式正在改變行業。

智能購物體驗將改變零售業的供求關系。隨著零售業與物聯網(IOT)的發展，顧客將會享受一個日益連接的設備生態系統，該系統可以簡化顧客的購買決策，同時可以優化和自動化零售商的供應鏈。

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雙方都將看到巨大的變化，而交付機器人、自動駕駛汽車和無人機的實施只會加速這一變革。隨著時間推移，技術和軟件簡化了顧客和零售商之間的關系，同時也拉進了他們之間的距離。

有一點是清楚的：隨著零售業向技術之間的完全整合和物聯網邁進，其價值將猛增。物聯網零售市場在2016年達到了164億美元，預計到2025年將增長21.5 %。如果零售相關業務采用物聯網和大數據創新，那么這個數字就在他們的掌握之中。

有鑒于此，物聯網對零售業有何影響?大數據對零售業的未來又有何影響?顧客和零售商在2019年和未來十年會有什么變化?我們將回答這些問題，并探索技術對零售商的影響。

生物識別

面部識別軟件不再是一個新概念，現在最新型號的智能手機已經使用了這一技術。該軟件將很快與零售購物體驗相結合，從而簡化交易流程，而不是將其用作安全措施。

概念很簡單：顧客在進入商店之前先向零售商系統注冊付款信息，然后當顧客來到貨架并選擇一個商品(放在他們的購物袋里)時，系統會識別他們的面部并繼續進行交易，無需單獨結賬。

最終，該系統的成功將取決于顧客是否愿意進行生物識別注冊。即便如此，顧客已經表明他們樂于接受并對新的結賬方式感興趣，預計移動銷售點每年將增長30 %。

優化人員配置

幾家零售商采用了計數系統和零售分析技術，例如Flonomics，以改善其運營。這些系統有各種各樣的應用程序，使管理人員能夠在許多不同領域(如市場營銷、客戶服務和人員配置)增強決策能力。

就人員配置方面，這樣的系統向零售商展示了不同時期和時間的最佳人員配置水平。這些信息使他們能夠采取戰略方法來管理他們的勞動力，從而節省勞動力成本。通過系統提供的數據，他們將知道配置工作人員的時間和地點。

除了省錢的措施之外，這樣的系統還可以幫助管理者滿足運行需求。他們將更好地了解哪些日子和時間最有可能看到最大客流量，使他們的商店從不缺員或超員，并始終以最佳表現運行。

預測性價格分析

在智能零售的其他解決方案中，預測性價格分析是更實用的技術之一。它不像生物識別系統或類似系統那樣令人印象深刻，但它在簡化復雜的產品定價問題方面具有巨大潛力。

企業不能給自己的產品定價過高或過低，找到留住顧客并賺取利潤的理想數字是成功的關鍵。預測性價格分析使他們能夠找到完美的價格標簽、歷史定價、消費者興趣、庫存和其他詳細信息。

預測性分析還告訴零售商什么時候可以，什么時候不可以用更低的價格來與同行競爭。在進行價格調整時，競爭對手的定價是一個不可或缺的考慮因素，因此獲得對手實時數據將使公司能夠及時了解其戰略，并在必要時進行更改。

跟蹤技術

供應鏈跟蹤技術，如Tive公司的專有物聯網傳感器和軟件，允許用戶實時查看他們的貨物裝運狀況。系統將發送關于顛簸、振動、傾斜和其他因素的通知，這些因素會影響產品在運輸途中的質量。

系統還經常向零售商展示是哪條路線造成了損壞，并準確指出損壞發生的時間和地點。這些細節為他們選擇路線時的決策提供了依據，從而避免可能損壞其貨物的區域。這是減少損失的有效措施。

從Tive的傳感器和軟件的諸多優勢來看，相信它的系統和類似模式將在未來得到更多的采用。截至目前，該公司已經升級了其多傳感跟蹤器，充分提高了電池壽命和精確度。

零售業的轉型

對于那些習慣傳統技術的人來說，智能購物體驗似乎有些陌生。盡管適應這些新系統可能需要對顧客和公司進行一些調整，但他們都會發現這些變化非常值得過渡。

隨著零售業的持續轉型，其他行業的專業人士應該注意到，上述許多技術也都適用于其他地方，物聯網和大數據對整個企業都有著難以置信的前景。