沃爾瑪：如何利用人工智慧、物聯網和大數據提升業績的？

《福布斯》網路版日前撰文，介紹了沃爾瑪如何藉助人工智慧、物聯網和大數據三項當下流行的前沿科技提升銷售業績。

以下為原文內容：

儘管沃爾瑪的歷史可以追溯到1962年，但從利用機器學習、物聯網和大數據轉變零售模式和客戶體驗所取得的成效來看，它卻走在行業前列。

最近幾年，這家零售巨頭領導整個行業充分利用科技構建自己的業務，為客戶提供更好的服務。這都得益於它大量的專利申請、美國第二大在線零售商的地位以及對零售科技和創新的大舉投資。

O2O引領創新

沃爾瑪實驗室客戶體驗工程副總裁勞倫·迪塞戈(Lauren Desegur)說：「我們本質上是創造了一個橋樑，通過機器學習來加強購物體驗。我們希望確保客戶在網上和店內的體驗能夠無縫銜接。」

雖然沃爾瑪在零售行業的死對頭或許是 亞馬遜 ，但它卻可以同時利用在線上和線下觸角——該公司既擁有1.1萬家實體店，還可以提供在線購物體驗——開發各種零售技術來提升銷量和客戶滿意度。

沃爾瑪很早就使用RFID技術追蹤庫存，而且還在矽谷設立了一個名為「8號店」(Store No. 8)的孵化器，「對創業公司進行孵化和投資，並與風險投資家和學術機構共同開發自己的專有機器人、虛擬現實和增強現實、機器學習和人工智慧技術。」

沃爾瑪最近還在店內設立了「自提塔」(Pick-up Tower)，這種尺寸為16x8英尺的自助設備可以非常方便地放在門店入口處，以便消費者取回在線訂單。用戶還可以直接掃描在線訂單的條形碼，之後便可在45秒內看到自己購買的商品出現在傳送帶上。目前為止，用戶對這些「自提塔」的反饋非常積極，因為這比傳統的自提方式更加便利。

除此之外，沃爾瑪還希望通過「掃描購物」(Scan and Go Shopping)技術來改進用戶體驗。藥店和貨幣服務領域的客戶也可以使用沃爾瑪的應用來處理結賬流程，以便加速進出店面的速度。

如果今後進一步發展，還可以像Amazon Go概念店一樣利用計算機視覺、 感測器和機器學習來徹底取消收銀台。另外，沃爾瑪已經使用機器學習來優化配送路徑。

不喜歡排隊

沃爾瑪可以藉助面部識別技術尋找和評估心懷不滿的消費者，從而對其運營過程產生重要影響。藉助機器學習技術通過面部表情識別排隊人群的不滿情緒，從而派遣更多收銀員前去處理結賬事宜，並最終分析消費者購物習慣的變化趨勢。

2015年，沃爾瑪還通過測試通過這項技術來尋找和避免盜竊事件的發生。

用標籤監控產品使用狀況

接下來呢 根據沃爾瑪提交的專利文件，他們下一步似乎準備將物聯網標籤整合到產品中，以便監控產品使用狀況，從而在必要的時候自動替換產品，還可以監控是否過期或產品召回信息。

這些技術將依賴藍牙、條形碼無線電和RFID等技術，而且可以為沃爾瑪提供海量數據，包括使用產品的時間，以及產品在家中存放的地點。這些數據有助於製作個性化廣告，並擴大交叉銷售機會。

如果你的冰箱里安裝了標籤閱讀器，便可掃描裡面的所有產品，然後在需要補充或快要過期時向你發出提醒。此外，RFID系統還可以監控你購買洗衣粉的次數，並預測可能的剩餘量。這些信息可以添加到你的購物列表中，然後幫助沃爾瑪分析用戶行為。

儘管已經提交專利，但沃爾瑪究竟會部署哪些技術，並將其應用在所有用戶身上，目前還有待觀察。但有一件事情是確定的，沒有理由認為沃爾瑪會在短期內會放慢機器學習、物聯網和大數據的部署速度，畢竟這的確可以提升他們的業績，也確實可以改進用戶體驗。

來源：騰訊科技

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