英特尔通过物联网和大数据技术实现个性化购物

全新的英特尔零售技术可跨设备完美融合线上线下购物体验

新闻要点：

英特尔展示全新智能购物概念，包括数字“全身镜”、基于手势的产品定制以及可消除店内长队的解决方案；

借助英特尔技术，消费者通过平板电脑或智能手机，坐在沙发上就能选购在电视上看到的潮流商品、通过玩游戏赚取数字货币；

通过英特尔大数据解决方案，英特尔帮助59%的“将缺乏消费者洞察列为其最大的数据问题”的零售商解决了商业难题。

全美零售业联盟年度大会暨博览会，纽约，2014年1月13日——伴随物联网和大数据的爆发式增长，未来10年，零售格局有望发生比过去50年都要剧烈的变化1。在1月13日—14日于纽约举办的全美零售业联盟（NRF）年度大会暨博览会上，英特尔公司展示了其在市场上的最新技术，以帮助零售商更好地利用客户数据，同时为消费者提供更加引人入胜、个性化的购物体验——无论是在家中还是在实体店内购物。

英特尔公司零售解决方案部门总经理Joe Jensen表示：“多年来，英特尔积极地与零售商以及整个行业合作，让零售商能够充分利用物联网提供更加有趣的品牌体验，同时降低其运营成本。如今，通过提供更多的智能解决方案并帮助零售商更好地利用大数据技术创造个性化购物体验，我们正在全力以赴向前迈进。”

随时随地提供引人入胜的购物体验

如今，消费者更加渴望享受引人入胜和无缝的购物体验——无论他们身在何处或使用何种设备。借助英特尔Shopping Anywhere解决方案，消费者坐在自家沙发上就能选购在电视上看到的潮流商品。通过使用英特尔®零售客户管理系统（Intel® RCM）以及加载到平板电脑或智能手机上的ACTV8*技术，消费者可快速识别演员在电视节目中所穿的服饰，同时获得该款产品的特别优惠，亦可通过玩游戏赚取数字货币，或者选择立即购买、等待送货上门。

旨在将网上购物的便捷引入实体店，基于英特尔®酷睿™i7的Memory Mirror数字“全身镜”可让店内顾客虚拟试穿多套服装，在镜子前或通过智能手机/平板电脑查看、对比多套造型。Memory Mirror通过英特尔集成显卡技术创建不同造型，以便消费者进行社交媒体分享、征求朋友评论，或者立即选择并在店内购买。

通过提供在线浏览的便捷和其他益处，这些技术还能为大型零售机构——如汽车经销商——提供更具互动性的店内体验。基于英特尔技术的直观产品定制（Intuitive Product Customization）解决方案利用手势识别的强大功能，无缝融合在线和经销商店内体验。通过该解决方案，消费者只需利用手势即可浏览数字产品信息，并与其进行互动，包括各种油漆颜色、内饰选项以及附加功能，从而定制他们的汽车，并在订购之前直观地看到自己的各项选择。

当今精通技术的消费者可根据自己的需求随时随地购物，包括通过移动设备购物。英特尔展示了各种用于改善实体店购物体验的平板电脑，旨在为销售服务提供专业且更具信息价值的支持，并实现高效、易用的结账流程。通过使用基于英特尔技术的移动解决方案，零售商可改进各种销售功能，包括移动销售点、客户端、库存搜索、礼宾服务以及控制板管理。

利用大数据实现更加个性化的购物体验，缩短结算流程据统计，消费者每分钟花30万美元用于在线购物2，而78%的消费者更愿意通过“针对其兴趣提供相关优惠”的零售商购物3；此外，59%的零售商将缺乏消费者洞察列为其最大的、与数据相关的问题4。为解决这一难题，英特尔与零售商合作，帮助其更好地利用大数据，跨渠道提供更加个性化的互动体验，同时优化库存管理。

例如，为了免除消费者去实体店购物却发现心仪商品已经售罄的困扰，零售商可通过英特尔大数据解决方案，更好地预测每个门店的最佳产品组合，确定适合的价格，实时了解库存状态。通过英特尔Apache Hadoop*分发版软件和分析工具，零售商可从数据中挖掘商业价值，360°全方位了解客户的心理和行为，最大程度赢得商机。缺货商品导致的销售损失以及积压产品的大幅降价每年会让零售商损失8180亿美元5。通过确保每个门店都有顾客所需的商品，零售商即可始终在合适的时间为消费者提供合适的商品。

大数据帮助零售商的另一种方式是环境感知营销。根据数字标牌观众的年龄和性别动态变更标牌所展示的广告，英特尔环境感知营销解决方案让数字标牌的内容投放更加有效。当一位消费者路过基于英特尔®酷睿处理器的数字标牌时，英特尔广告框架技术可分析包括天气、社交媒体和顾客手机在内的信息，调整内容和用户界面，使其与观众更相关、更个性化。英特尔环境感知营销解决方案还可与店内库存系统绑定，使前端只展示目前店内有货的产品广告。

通过有效利用大数据，店内大排场龙付款的时代已一去不复返。基于英特尔技术的动态人力优化（Dynamic Staffing Optimization，简称DSO）可统计并分析包括实时客流、排队长度、活跃收银机数量、历史交易数据、人员调度信息在内的各项数据，从而根据客流走势为开放或关闭收银系统提供预测性建议。