随着人工智能、虚拟现实和个性化推荐对零售业的影响日益加深，消费者对购物体验的期望也在不断提高。无论是在线购物还是实体店消费，情况皆如此。以下是五大最重要的技术趋势。
1. 借助视觉分析加强零售商与供应商之间的联系
消费者的订单变得越来越复杂，例如在线下单、店内购买以及线上订购线下自提等。为此，零售商越来越倾向于采用基于云的SaaS平台，通过利用视觉分析实现信息共享自动化。这使得零售商能够与供应商更好地协作，并简化处理日益复杂的订单流程，从而优化处理时间的协调，为双方带来更高的收入。若仅依靠共享的Excel工作簿或静态PDF文件，这些目标是无法实现的。
2. 借助自然语言生成（NLG）让更多用户参与视觉分析
通过Amazon Alexa和Google Home等流行的语音驱动数字助手进行自然语言生成交互，改善了用户体验以及我们与计算机互动的方式。在2018年，通过语音提问在视觉分析中的应用将逐渐增加，但自然语言报告将越来越多地整合到视觉分析中。最近，我们与Censuswide合作，询问英国零售行业的决策者目前使用哪些技术，以及计划在2018年采用哪些新技术。39%的受访者表示他们已在公司中使用NLG，而30%的人表示他们计划在未来一年开始使用。当人们通过简单的触控技术实时探索数据时，高级API会根据分析上下文自动生成报告。管理层和一线员工都能从这种结合中获益良多。
3. 通过增强现实（AR）实现转化将成为零售行业流行的新关键绩效指标（KPI）
由于两大主流移动操作系统（Apple的ARKit和Google的ARCore）现已包含增强现实（AR）软件，AR正成为新的行业标准。该软件使零售商能够通过AR以新颖且令人兴奋的方式与客户沟通。借助AR，零售商可以向客户提供产品信息，这些信息不仅限于静态内容，还涵盖动态元素，如视频、角色、基于位置的信息和3D模型。成功的零售商将通过API集成AR，提供关于产品、实时库存、订单流程中的机会、折扣和产品评价等信息。因此，基于AR的转化率已成为零售商的关键KPI。
市场上一个很好的例子是Mountain Dew。该公司最近与热门电视剧《行尸走肉》合作，推出了一款僵尸主题AR应用。
4. AI和机器学习成为零售商不可或缺的元素
借助机器学习，营销人员、品类经理和商品采购员可以更准确地确定应使用哪些促销和折扣策略，而不会对利润产生不利影响。算法会结合海量的历史和实时数据，自动预测促销期间的销售情况，并在处理更多数据和变量时不断“学习”。最终，这将带来越来越好的效果。机器学习还改变了我们生活中的其他各个方面，从支付方式到网页内容的个性化，从产品推荐到价格和供应链的优化。
以亚马逊为例，该公司高度重视数据驱动的营销，并在客户购买过程的每一步提供整合式推荐。
5. 应用程序与分析之间的界限将日益模糊（有利于知识工作者）
零售行业员工面临的最大挑战之一，是在执行关键任务时在不同浏览器窗口和应用程序之间频繁切换。为简化这一过程，目前正致力于将可视化分析功能集成到各类应用中，反之亦然。得益于这一趋势，员工无需反复切换界面，即可在单一应用内无缝、无干扰地运用分析结果并采取行动。
例如，零售商可以通过将仪表板集成到现有应用程序中，与销售人员分享最畅销的产品，使销售人员能够进行可视化分析并直接探索数据。这意味着销售人员可以在库存管理应用程序中无缝查看哪些产品销量最好以及实时库存状况。
最终，这些技术将在2018年提升零售商的竞争力，特别是在通过更精准的个性化和互动促进销售增长以及改善客户体验方面。然而，从这些机遇中也衍生出新的挑战，零售商必须学会应对这些技术所产生的新数据问题。
为了充分利用这些趋势，零售商必须深入挖掘即将产生的海量数据。他们尤其需要确定如何分析、解读和应用这些数据，以免错失良机。