今天的零售購物體驗與資料支援的定製和體驗有關。隨著物聯網、連線性和人工智慧的進步，零售商可以透過轉向更具創新性、以客戶為中心的技術來擴大其覆蓋範圍和影響。此外，5G部署正在進行中，這意味著機會將隨著更高的頻寬和更快的吞吐量而繼續擴大。

1、零售商正在個性化購物體驗

微軟最近的一份研究報告發現，“消費者願意與品牌商共享資料——63%的美國消費者表示，他們願意與提供卓越體驗的公司共享更多資料。”

這意味著公司有機會個性化銷售之旅。藉助現在可用的大量資料，公司可以更好地瞭解哪些產品可能會引起客戶或潛在客戶的興趣。

再看看資料，“91%的消費者更有可能會選擇那些能夠識別、記住並提供相關優惠和個性化推薦的品牌”。顧客喜歡感覺購物體驗是根據他們需求量身定製的。

量身定製的購物體驗有意義且個性化。在背後，它是資料驅動的。因此，LTE網路、人工智慧和5G的出現將對零售商部署個性化購物應用的能力產生爆炸性影響。

2、人工智慧將如何影響零售業？

從理論上講，個性化推薦聽起來不錯，但是篩選TB級的資料以確定個人喜好並非易事。進入人工智慧，這將推動個性化購物體驗革命。

人工智慧在很大程度上依賴於演算法密集型機器學習（ML）來提供結果。人工智慧和機器學習都在快速發展並已經取得成果。

讓我們看看人工智慧和機器學習對零售業產生影響的一些實用舉措。

（1）動態價格調整

人工智慧最擅長的一件事是對大量資料進行分類，以發現趨勢並預測結果。儘管人類擅長建立計算模型和使用計算工具，但計算機可以加速這些計算，並利用預測分析來實現更快、更自動化的價格調整。

人工智慧可以快速分析歷史銷售資料，並將以前促銷成功和類似產品類別的銷售數字考慮在內。然後，它可以使用所有這些資料來預測產品的最佳價格。這是一個動態的過程，價格可以隨著新資訊的出現而不斷調整。

（2）準時製造

準時製造是一種可以最佳化和改進流程的策略，可以顯著影響利潤——為滿足即時需求而不是為庫存製造產品。庫存製造有兩個缺點：需要將其儲存起來，如果存貨沒有售出，它可能導致損失。

就其本質而言，準時製造導致較小的產量。如果產品的設計需要更改或被證明存在缺陷，則只會影響一小部分產品。較小的產量也降低了成本，這可以騰出資金用於其他更具生產力的用途。

挑戰在於預測生產的最佳時機。產量太多，現在縮小的倉庫可能無法容納太多產品。產量太少，零售商可能會存在缺貨情況。

人工智慧可以分析數十個資料點，以便就何時啟動生產執行做出最佳預測。需求預測由於其複雜性和需要快速處理的資料量而非常適合於超級計算機。藉助機器學習，人工智慧可以從錯誤中學習，從而使其準時製造預測隨著時間推移而提高。

（3）無收銀員零售商

亞馬遜最初在西雅圖開設了一家商店，這是同類商店中的第一家：一家沒有收銀員的便利店，攝像頭的數量超過了購物者。這些攝像頭可以跟蹤放在購物車中的商品，顧客可以隨時離開，而不必排隊結賬。

此商店背後的技術被大家廣為追捧，然而，真正讓零售商興奮的是無收銀商店提供的資料寶庫。在沒有收銀員的商店裡，每一個進入商店的人都會透過一個應用程式被識別，並對每次購買進行分類。這有大量資料，將其與最先進的人工智慧系統相結合，個性化營銷和準時製造將變得更加容易。

（4）虛擬迎賓員和助理

3、5G將如何影響零售業？

零售業正在進行的變革是動態的、令人興奮的和持續的。從實體店購物到網上購物體驗的轉變帶來挑戰的地方，也帶來了同樣多的機會。未來，希望5G能夠使零售商進一步將購物體驗帶給購物者。

5G的全面部署正在進行中，我們將看到更多零售物聯網應用針對更大頻寬和更快吞吐量進行最佳化。根據Forrester Research的文章，這將包括：

▲5G：支援增強、混合和虛擬現實應用程式，包括銷售支援。

▲5G：支援供應鏈中的物聯網服務。

▲5G使零售技術得到 “大資料”顧客洞察力的支援。

4、下一代零售業的基礎設施

人工智慧、機器學習和5G必將在未來十年改變零售業的面貌。所有這些背後的關鍵要求將是強大網路吞吐量和可靠性的骨幹網，以確保高質量的體驗和關鍵的正常執行時間，同時還支援消費者對連線性的期望——能夠提供您今天所需的效能並幫助您實現5G未來企業地位。