传统零售与电商相爱相杀的这些年：
进入21世纪开始，电商开始高歌猛进，打得传统零售一个措手不及。一个是攻城略地势不可挡，一个则一路溃败丢失了大片客户，关店潮不断上演；
但是，从2013年开始，实体零售开始通过购物中心化、并涉足电商进行反击，但是收效不大，而阿里2016年双11当天就突破了900亿销售额；
现在，在新零售的环境下，线上和线下的加速融合，传统零售业开始利用互联网“认真”变革，零售业开始不断为自己添加科技的零件，成了无所不能的变形金刚。

2016年底，Amazon Go推出的实体新零售系统购物新模式让人赞叹，在实体店融合了计算机视觉、深度学习算法、无线射频识别、图像分析和感测融合等技术。当顾客进入杂货店后，监控系统就会认出顾客是谁并一路“跟踪”，当站在货架前准备购物时，货架上的相机系统便会启动，它会拍下顾客拿取了什么商品和离开货架时手中有什么商品。

科技智能改变消费场景

消费场景和消费模式的不断升级，促使零售商们不断革新，将消费者的社会属性、消费行为、生活习惯等数据的收集分析，描绘出用户精准画像，不仅是同一用户画像具有相似的兴趣爱好和消费习惯，甚至可精准到模拟出相似人群的共同思考模式。通过定位系统准确知晓用户的地理位置，依据用户画像了解用户的真正需求、懂得他们的习惯，然后将最合适的商品信息及时准确地推送给用户，满足用户的体验和需求，这样就达成了精准化的场景营销。

数据赋能门店运营

消费者体验为主宰的时代，对于购物环境、服务质量有了新的要求，利用数据，以个性化服务提升用户购物体验，用科技与消费者体验无缝连接的技术，帮助销售人员提升服务的效率。不仅要智能，更要实用、符合门店场景应用和店员的使用习惯，从顾客进入门店开始，我们就利用图像识别技术识别出顾客身份信息，并推送给店员，帮助店员给与引导性的服务，提高顾客的体验感。

在顾客逛店的同时，跟踪检测出顾客正在浏览、关注哪些商品，包括关注时长、关注偏好以及最终购买的比例。对于商品来说，则可以充分体现到商品的被关注度，利于商品的个性化定制设计，满足顾客的个性化消费需求。

未来商店正在被重新定义，所收集的数据对于品牌和零售商来说将起到至关重要的作用，只有充分满足消费者的需求才能在竞争中获得生存空间。