越来越多的零售商正在学习如何使用机器学习算法来自扫描解决方案的回报，并优化即按即走的购物体验，以符合消费者的期望。
随着零售业的发展以及当今在线世界的能力影响着客户的期望，实体零售商必须知道如何提供能够满足购物者数字需求和期望的购物体验。如今，个性化的内容和服务已成为社交媒体，娱乐和电子商务平台的基本功能，消费者期望实体店中的线下世界具有相同水平的个性化。根据Harris Harris的调查，超过37％的人将停止使用不提供个性化体验的品牌开展业务。
为了提供个性化的体验，零售商需要彻底了解其客户，产品和商店以及彼此之间的关系和背景。然而，使用表面观察来识别和分析购物者的行为差异或个人消费偏好并不总是那么容易。实际上，只有57％的购物者在Zebra的2020年购物者研究（该报告在COVID-19爆发之前完成）中表示对最近的店内体验感到满意。
因此，人工智能（AI），特别是机器学习技术之所以受到当今关注的原因。（正如零售技术专家肖恩·哈里斯（Shawn Harris）在《问专家》博客中解释的那样，人工智能实际上是涵盖机器学习的总称。）
COVID-19促使许多客户开始要求完全非接触式但仍个性化的自助服务。他们日益寻求个人购物解决方案（PSS）（零售商在商店中提供的移动设备），以便快速找到，抢购和支付他们所需的物品。他们希望能够进进出出而不会产生任何摩擦，而不必与他人太近或结帐皮带会产生很多停顿。
换句话说，零售商需要一种方法来适应不断变化的在线和离线购物行为，并提供在销售点（POS）为客户提供价值和真实性的产品和服务。人工智能驱动的客户参与旨在指导购物者的购买路径，并帮助他们找到产品的完美搭配，以协助，节省时间和激发灵感。
将原始数据实时转换为可操作的情报
每次将移动设备用于客户服务，库存管理，履行和销售点活动时，它都会积极收集可帮助零售商提高运营效率并促进销售的见解。这包括有关购物者的行为差异，个人消费偏好以及店内环境当前如何兼顾两者的信息。
同时，这些设备将数据分发回用户，以帮助告知决策和指导操作。实际上，诸如Zebra PS20个人购物解决方案之类的移动设备可能是商店中零售商与购物者之间的直接通信渠道。因此，实体（店内）和数字（数据派生）体验的协同作用对即走即走购物者的实时决策和行动具有至关重要的影响。
幸运的是，机器学习模型独特地能够分析通过商店中的移动设备获得的不断增长的数据池，以帮助您了解当前情况，预测即将到来的趋势并随后采取行动以影响期望的结果。
例如，Re-Vision的Impact CX（客户体验）服务中使用的机器学习算法可以在商店购物者使用的手持移动自扫描设备上触发高度个性化的产品促销和产品建议。Impact CX是专为离线（即实体）环境而设计的，它使用实时行为数据和诸如人口统计，天气，商店位置，一天中的时间，一周中的一天等因素来向客户展示正确的产品。在正确的时间正确的客户。这有助于改善与客户的相关性，并可能导致购物篮支出增加5-10％。
此外，机器学习模型的自学习功能可根据用户的行为反馈和购物模式持续改善产品推荐。这导致了一个动态的解决方案，该解决方案通过不断准确的建议来响应新的和不断发展的消费者趋势，以随后推动价值和客户忠诚度。
除了在店内提供联系和愉快的购物体验外，机器学习技术还提供了多种其他机会在零售店中创造价值。
引入自助服务解决方案时，安全性和损失始终是一个关注点，这就是我们开发Re-Vision Impact CTRL（控制）服务的原因。零售商需要一种方法 来促进针对自我扫描解决方案的智能防盗过程。Impact CTRL无需手动配置规则和流程来识别自扫描购物旅行中的盗窃和错误，使用机器学习模型来实时预测偷偷摸摸的购物者被盗或错误的可能性。个体盗窃概率被分配给每个扫描走走的用户，这反过来又通过减少不必要的检查，结帐时间和客户盗窃造成的损失来提高重新扫描的准确性和操作效率。这进一步加强了自扫描解决方案的价值主张，尤其是在未来几个月和几年中，客户对PSS设备的利用率不断提高。
外卖
在当今充满挑战的环境下仍能生存和发展的零售商是那些拥有全渠道战略的零售商-不仅从营销角度，而且从客户参与角度。
借助自扫描扫描设备和机器学习/ AI的强大协同作用，您现在可以实时为客户提供高度个性化的体验，而到目前为止，这种方式仅适用于在线播放器。即买即用的设备与基于机器学习的影响平台的互补关系，有助于创新店内体验，使您和您的购物者都受益，无论他们在通道中移动的速度有多快以及他们与店员或陈列馆之间可能没有多少其他互动。