技术的快速的提升、消费者兴趣和需求的不断演变，以及行业对运营效率标准的提升，都在要求企业将注意力集中在创新性和适应性上。因此，洞察最新的零售趋势十分必要，特别是那些对于业务有实质影响的趋势。
近日，知名软件服务商MobiDev发布了对2025年零售技术的趋势预测报告，并展示了如何利用这些技术推动产品创新，并助力实现零售企业战略目标。本文精选了排名前几位的技术趋势变化分析，与大家分享。
即便你目前的旧系统仍然运行良好，但它们仍然会面临维护成本日趋上升、可扩展性受限、兼容性不足、无法增加新功能等挑战。更不用说很多企业可能正在大力投资AI、AR、全渠道体验等新兴技术。如果坚持使用过时的技术系统，未来还有可能要承担更大的机会成本。
此外，应用现代化不仅仅是为了不落伍。它还关乎增强安全性、提高灵活性和业务业绩表现。
现代POS（Point of Sale System，销售点系统）的发展日新月异，以不断整合最新的支付方式、云端服务和全渠道体验技术。其中最重要的新趋势之一，便是业界开始意识到：POS系统能产生大量数据，而大量数据意味着有极大的潜力可借助诸如AI和机器学习等*，更充分了解客户的购买习惯，更好地管理库存。
“商品推荐系统/算法”是现代化POS系统必备的一项创新。通过跟踪每位客户在店内和网上的消费记录，推荐算法能自动实现客户人群细分，并向顾客推荐更有明确的目的性的商品和服务，以展示在POS系统显示屏（如自助结算机）或相关App上，同时匹配相应的优惠券、拼单组合等，为顾客提供更个性化的服务。
零售业中最重要的AI趋势包括需求预测、消费体验个性化、对自助结账技术关注度的下降，以及生成式AI。
AI在需求预测中的应用已经存在很长一段时间了。实际上，零售商早在2010年代就开始应用机器学习技术来做需求预测了。麦肯锡的一项报告说明，AI需求预测可将供应链误差减少20-50%，同时销售损失减少65%。
因此，开始使用需求预测系统或升级现有系统不仅变得更容易，而且慢慢的变成了市场的必然选择。
数据可用性的提升不仅改善了供应链，对个人购物体验也产生了非常大的影响。POS系统中的数据不但可以用于需求预测，还能用来构建独特的客户档案。AI系统能够分析个体购物者的购买行为，并利用这些档案来驱动推荐引擎。亚马逊等电子商务平台多年来一直在利用这一方法，取得了显著效果——如今几个大型平台都已能做到为每位顾客提供“千人千面”的体验，让每次访问都是完全*的。
总之，AI推荐系统已经成为提升顾客满意度和销售额的关键工具。这些系统能够根据用户的浏览历史、购买行为和评价反馈，实时推荐相关商品，从而提高用户的购买意愿。
自助结账技术曾经风靡一时，但如今其热度正在减退。我们应该将自助结账作为辅助结账方式，而非主要方式。通过重新引入人工收银员，一方面可以一定程度恢复实体店的“人情味”，一方面也能降低商品损耗，并有更多的精力投入到其他创新技术上。
对于零售业来说，哪些生成式AI应用能派上用场呢？某公司近日推出了一款生成式AI香水匹配App——借助这一App，顾客便可像和店员沟通一样，用自然语言描述并找到想要的香味，与此同时，它能还根据与你的交互为你提供个性化推荐。
这一创意*是生成式AI在零售业应用的*案例之一。生成式AI的核心在于自然语言处理。如果你们的产品品类更复杂、使用体验更主观，那么不妨参考相关思路，来思考更好的应用场景，以充分借助AI实现不可超越的竞争优势。
产品评分和电商评价系统对于产品销售至关重要，尤其是价格较高的商品。95%的消费者会在购买前查看之前的商品评价，因此产品的口碑管理至关重要。尤其是一些负面评论，商家更是要着重关注，积极回应。
有几种方法能做到这一点。对于小型商家来说，人工回复可能成本效益更高；对大型企业来说，要根据自己的情况，要么定制相应的回复模型、外包给专门的客户服务团队，或者借助各种AI大模型工具，来做好商品评价系统的管理。
•梳理现有数据资源：了解你的企业目前已拥有哪些可用于训练AI的数据，比如客户交易记录、库存信息、市场趋势变化分析等，它们是训练AI模型的关键资源。
•寻求专业咨询：寻找市场上口碑不错的第三方AI技术咨询服务提供商，以帮助你确定最适合你业务目标、市场需求和企业能力的AI解决方案。
•组建AI团队：建立或聘请一支AI工程师团队，负责将AI创新融入你的业务流程中。
客户期待的是一致性。Salesforce的报告数据显示，71%的客户更倾向于全渠道体验。
越来越多的品牌开始提供实体店订单自提服务。在过去的两年中，“线上下单，门店提货”成为网购人群第三常用的消费方式。
不过，这一模式需要强大的供应链管理以及适当的人员配置才能发挥*效能。如果实体店的营业时间和人手跟不上，则有一定的概率会适得其反——不仅原本的线下顾客没获得应有的服务，还可能没办法兼顾到店取货的顾客，最后导致顾客的满意度和忠诚度下降。
正如前面所提到的，POS系统作为数据生成工具具有极高的价值。但如果系统之间的整合不力，没办法实现实时的数据互连互通，品牌则难以为顾客提供无缝的全渠道体验。比如，各个POS系统应与全渠道的库存系统形成综合的网络，以便更清晰地掌握库存动态。
这不单是库存管理，还关系到客户信任。如果能方便通过线上渠道查询得到商品是否有货，且能及时通过线下门店拿到喜欢的商品，将能极大提升消费体验，从而增强顾客忠诚度。但这一切，都一定要做好整体供应链及POS系统的数据整合与互联，打通线上仓库库存与线下门店库存。
•平台建设：不管是购买第三方的服务还是自行建设，第二步都需要打造一个统一的商务平台，整合所有销售经营渠道、库存管理系统、客户数据库和其他相关系统。
•系统升级：聘请技术专家，分析现有基础设施，并根据新战略升级老旧的系统，比如旧的POS系统、开发移动端App、采用新的软件解决方案等。
AR在零售领域最广泛的应用莫过于“虚拟试穿”。这种“先试后买”的模式依然是强有力的营销和销售手段，能让顾客在购买前感到更加安心。
在AR虚拟试穿应用的早期，曾有反对者称其为一时潮流。然而，多个品类的大型零售品牌仍在持续为其顾客运营AR应用。例如宜家的AR家具可视化功能，用户不但可以可视化家具效果，还能尝试对室内外空间做全面的重新设计。
确保商品按照布局图摆放对于维持店铺的统一性、提升商品的可见度、促进销售、管理库存以及为顾客提供*的购物体验至关重要。为实现这一目标，通过AR将3D布局图叠加在货架或店铺区域上，可为店员提供辅助，准确布置货架、上架商品，整齐按区域摆放设备，提升展示效果等。
•确定发展目标：明确你们想借助AR技术实现的目标。比如确定特定的应用场景——产品可视化、虚拟试穿/试用、互动式产品详情展示或游戏化体验等，这些都能改善客户体验并促进销售。
•匹配技术供应商：聘请经验比较丰富的AR顾问帮助你选择比较适合的技术，并开发能无缝融入现有基础设施的AR应用程序。
语音购物作为一种零售趋势，目前正处于一个特殊阶段。目前花钱的人可以使用和体验的语音购物服务既不普遍也不稳定。尽管形势看似不妙，但换个角度来说，这也是一次重振市场的*机会。
•主要的大型零售品牌不再倾注精力开发语音购物服务，说明这一领域的竞争减少了。
•生成式AI和自然语言处理的发展日趋成熟，语音交互的第二个春天正在到来。
•语音购物服务的减少，也代表着一些不会消失的小众市场的需求变得更强烈了，比如需要无障碍购物服务的视障人士等。
由于各大零售品牌都在淡出这一市场，现在形成的市场空白就是新的机会。如果能有效整合生成式AI、自然语言处理技术，即使是小品牌也有望在市场上取得一席之地。品牌可以将语音订购系统与智能关键词搜索和推荐算法相结合。
在具体应用时，语音购物解决方案时仍有一些挑战需要克服。在布局语音购物服务时，一定要考虑以下几点：
•复杂性：语音用户界面与传统的视觉用户界面有很大不同，需要非常关注自然语言处理（NLP）、语音识别以及设备与云端之间的数据交换方式。
•付款：客户如何明智的选择合适的支付方式也是一个问题。这涉及到使用者真实的体验的便捷性和支付的安全性。
•隐私与安全：通过语音下单也有一定可能会让隐私和信任问题变得复杂。如果发生错误导致意外下单怎么办？你还需要确保客户的语音、购买和账单数据的安全传输。
•全渠道集成：如何将语音购物服务与其他零售系统集成也是一个挑战。涉及到不同系统间的兼容性和数据同步问题。
•具体应用：由于语音购物服务并不如其它渠道广为人知，怎么样提高花了钱的人语音购物的认知并促使他们使用也是个不小的挑战。你还要确定好，你的目标人群是广大受众还是特定的小众群体？
每个品牌面临的挑战都是独特的，并没有放之四海皆准的解决方案，但上述挑战都需要你在规划自己的语音购物产品时深入思考。通过细致的市场调查与研究和客户的真实需求分析，可以制定出对自己最合适品牌特色的语音商务策略。
各大品牌已将社会化媒体平台转化为零售电商的关键战场。网购时代，大部分消费者下单前都会做大量研究。这其中，社交平台上的KOC（Key Opinion Customer，关键意见消费者）消费评价往往更被信任。社会化媒体平台本身也在开始发力向电子商务平台转变。
•受众研究：任何社交营销战略的关键都在于信息。你对目标人群及其兴趣有多了解？这可能是*创新潜力的领域。
• KOC/KOL研究：了解目标受众的兴趣后，你可以与哪些对他们影响*的KOL/KOC合作推广你的产品？
非接触式支付越来越受欢迎且安全性高。基于NFC的刷卡方式不仅方便、快速，且难以被盗窃和复制。NFC手环和与智能手表的集成也慢慢变得受到欢迎。
此外，数字支付服务可当作现有POS系统的有力补充，还可以作为运营自己POS系统的良好替代方案。
数字货币的支付方式，也仍然需要我们来关注。打通这一支付流程并不复杂，不过考虑到广大受众的接受度，以及各地区的合规问题，这一趋势仍然应该要依据特定情况加以考虑。
当下零售技术趋势的核心启示在于创新与实用性的平衡。即便是那些巨头企业，如果过于冒进，也无法创造奇迹。当然，完全不进行现代化改造同样伴随着风险——品牌必须在现代市场中寻找自我的立足点，以免脱节于时代而被淘汰。
我们也应该放眼未来，思考更多创新、创意。随着AI语言模型和自然语言处理技术的进步，语音购物能否东山再起？如何将创新技术与全渠道系统集成，以提供一致的客户体验？是否要应用生成式AI和情感分析来改进评论系统管理策略？只有保持对最新变化的关注，及时跟进值得投资的新技术，才能保住市场地位，甚至引领市场。
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