通过多渠道采集用户数据，按照数据类别和不一样的属性导入数据库，通过大数据分析整理建立样本库，形成用户体系。再按照每个用户的消费行为和评价反馈制定精准的用户画像；为商家预测用户消费需求、生产、经营销售的策略制定等提供数据参考。商家利用大数据的技术为用户定制合适的商品，使用户得到满足的个性化需求。

  针对一些大型的商场，人们很难在极短的时间内找到自己想要的商品，这样一个时间段就可以到终端设备上检索商品，查询陈列信息和商品详情和价格等，也能够正常的使用RFID标签快速识别商品信息，提升消费者的体验感。通过智能结算通道、RFID商品识别技术、移动支付等技术实现无人商超无人在店值守的情况，方便店主多店管理，减少人力成本，提高商超的运营效率。

  无人零售的初衷是为了缓解日益增加的人工成本引入新技术使得店铺经营智能化，管理数字化。通过大数据、深度学习等技术，根据每月、每季、全年的销售记录、对不一样商品销售额的进行分析，辅助商家进行商品陈列优化、商品选择、商品的及时补货等。

  在疫情期间不方便线下看房的话，现在也能利用VR技术在线看房，还能依照自己的品味定制家居摆设和整体风格。除此之外，商家也能获得用户的偏好，推荐用户满意的方案，促进意向客户的转化，提升销售额。

  一些企业在尚未掌握市场的情况下就盲目扩张，虽然减少了部分人工成本的支出，但是前期的技术投入，包括技术的调试、改进、优化等也是一笔不小的开支，当销售额与投入成本不平衡时就有可能会出现经营困难甚至倒闭。新零售在沉寂一段时间后逐渐复苏，不仅是行业开始步入平稳阶段，商家理性看待新技术；还是消费者和商家对于消费升级、产业优化的期待。

  一方面，对于传统零售行业来说获取新客户难，消费者群体大多分布在在门店的3公里范围内，存在距离壁垒；此外，用户的转化率低、消费者需求不清晰、商超用工成本上涨也成为传统零售的痛点。另一方面，对于线上电商流量红利的消散导致获客成本增加再加上零售电商巨头的垄断，瓜分了大部分的流量。目前实体店和线上电商都面临着获客难、经营成本增加，品牌效应减弱的情况；商家的重点也由原来的商品运营到以消费者为中心。怎么来实现商品供应和消费的需求高度吻合，如何在短时间低成本地让我们消费者迅速找到他所需的商品并完成转化，商家能利用新技术提升商品的运营效率。零售行业借助人工智能技术提升经营效率、优化用户的体验感，降低经营成本，解决线上和线下难点和痛点，释放消费活力。

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