可以公平地说，人工智能已经帮助网上购物实现了巨大飞跃，同时在创新和效率方面使实体零售业远远落在后面。
将人工智能用于零售业的主要障碍是数据，新的黄金，这也是Google和Facebook等公司免费为您提供服务的根本原因所在。网上购物平台为顾客提供了简洁明了的交互界面，有助于收集每个用户的大量信息，包括他们查看的产品、搜索内容、在购物车中添加或删除的商品，甚至让用户犹豫的商品。
所有这些信息都被输入机器学习算法和分析平台，这些平台处理数据并收集行为模式，帮助电子零售商更好地理解顾客需求，并提出个性化的产品建议、忠诚度计划，以及报告其他可以产生更多销售额的商品。
实体零售商几乎没有办法收集顾客信息，也无法及时满足他们的需求，这将导致顾客困惑，从而使销售机会丧失和减少。
然而，有一些技术可以帮助纠正这种情况，让实体零售商能够收集有价值和可操作的信息，在其业务中使用人工智能，并更好地满足顾客需求。
移动应用程序
智能手机无处不在，这是零售商创造全方位购物体验、识别和收集顾客数据的绝佳机会。许多大型零售商现在正在搭建在线平台和移动应用来补充他们的实体店，并让顾客在线访问他们的商品和服务。
其中一些移动应用程序具有店内功能，例如查找特定项目或服务、根据偏好和需求在不同类型的项目之间进行选择，甚至进行购买。其他则提供店外功能，如健身和健康指导，或有关如何更好地使用其产品的提示。
所有这些都有助于零售商收集更多顾客与其商店互动的信息，或者与他们提供的特定产品或服务相关的数据。在大多数情况下，数据可以与特定顾客的档案联系在一起，这为使用人工智能算法创造更个性化体验提供了机会。在数据与特定用户无关的情况下，它仍然为零售商提供了从大型数据集中收集行为模式、发现顾客痛点、需要提升运营能力的地方等机会。
物联网
对于每一个与物理世界有关的行业而言，物联网都是一件大事，实体零售也不例外。在许多使用案例中，物联网技术可以帮助零售商收集顾客信息，并将其转化为可操作的见解。
最有希望的技术之一是蓝牙信标，零售商可以在商店里安装这种设备，可以与智能手机和顾客其他的移动设备进行交互。信标需要目标设备安装专门的应用程序或技术来执行其功能，它们可用于检测顾客的位置，向他们发送促销和通知信息，并提供支付选项等。
虽然信标没有达到他们的预期目标，但并不是因为技术的失败，而是因为它的使用不当。零售商大多使用它们来向顾客发送非个性化的广告和通知，最终使顾客厌烦和失望。如果与上面提到的基于人工智能的移动应用相结合，信标可以为顾客创造更加个性化的体验。
智能传感器对于收集整个商店信息并帮助商店管理层及时做出反应也至关重要。运动传感器可以帮助测量商店中的顾客流量，而无需访问移动设备。然后，这些数据可以用来从店内流量中收集模式，例如，它可以用来寻找顾客经常光顾且更适合促销的区域;智能货架技术有助于库存管理跟踪店内库存，并在商品用完之前重新补货;RFID可以帮助找到 “孤儿”商品，并将它们放回正确的地方。这些只是物联网可以帮助收集为人工智能(AI)系统提供所需数据的一些方式，并可以提供更好的顾客体验。
计算机视觉算法
计算机视觉是分析照片和视频以识别不同元素及其关系的技术。这种技术可以帮助计算机像人类一样理解图像的内容和情境。
计算机视觉的潜力是巨大的，零售商可以用它们来完成许多以前不可能完成的事情。
例如，智能广告显示器可以使用计算机视觉来收集观看所显示广告的顾客信息，例如年龄，性别等，以及他们是否看了广告。这些数据可以与人工智能算法相结合，以创建片段，并将每个显示的广告与其迎合的人口统计相关联，当新顾客站在显示器前面时，该算法将有助于显示更有可能引起顾客注意的广告。这实际上类似于在线广告在Facebook上和谷歌等平台上的工作方式。
店内摄像头背后的计算机视觉算法可以帮助识别困惑、徘徊或需要帮助的顾客，并通知商店管理人员派人帮助他们，从而优化人力资源的使用。
计算机视觉对增强现实也至关重要，增强现实(AR)是一种将信息和元素叠加在现实世界图像上的技术。AR也是智能镜子背后的技术，可以让你试穿衣服、化妆品、眼镜等等，而无需亲身体验它们。
由计算机视觉和AR支持的移动应用，可以帮助零售商通过顾客智能手机或智能眼镜的摄像头来观看世界。这提供了收集信息的机会，例如顾客对哪些产品感兴趣，同时为顾客提供价值，例如以AR格式显示附加信息，并根据顾客的历史数据向他们提供追加销售建议。
实体店能追上电子零售吗?
可以肯定的是，大量有价值的信息将浪费在实体零售中，而这种信息在网上购物世界中是不存在的。一旦数据被正确收集并投入使用，人工智能将真正开始显示其潜力，我们到时将能够回答这个问题。也难怪最大的在线零售商亚马逊会花136亿美元收购了一家实体杂货连锁店。
