2026年互联零售体验研究：新全渠道现实：人工智能是竞争的必要条件，但难以实施

核心观点与关键数据

• 零售挑战与优先事项：零售商面临的主要挑战包括人员招聘和保留、技术系统落后、库存可见性和准确性，以及盗窃和损失预防。这些挑战的核心是资源压力，迫使零售商利用技术提高效率。
• 技术部署策略：零售商正在优先投资于提升员工效率和客户体验的技术。
  • 员工效率：重点投资于通信和连接工具，如对讲机、Wi-Fi 和移动应用程序，以及视频培训等移动工具，以应对人员短缺问题。
  • 客户体验：重点投资于移动应用程序、数字标牌和自助结账等基础客户体验技术，以及智能视频和电子价签等提升效率的技术。
  • 物联网 (IoT)：重点投资于防止损失和防止设备故障的 IoT 解决方案，如丢失预防和能源管理。
• 人工智能 (AI) 的现状与执行：尽管 83% 的零售商认为 AI 对竞争至关重要，但只有 6% 的零售商认为他们的 AI 能力成熟。AI 部署的主要挑战包括数据质量差或部门隔离、系统集成问题和缺乏专业人才。
  • AI 成熟度：大多数零售商仍处于规划或探索阶段，只有少数零售商进入开发阶段。
  • AI 实验室：零售商正在尝试各种 AI 用例，但跨组织的理解仍然薄弱。
  • AI 投资重点：零售商正在优先投资于基础数据基础设施、特定 AI 用例、员工培训和变革管理。
  • AI 用例：零售商根据其业务模式优先考虑不同的 AI 用例。杂货店侧重于运营用例，如库存预测和工作量调度，而专业零售商侧重于客户关系用例，如个性化产品推荐和聊天机器人。
• 网络基础设施：随着商店越来越多地处理数据密集型、低延迟敏感型工作负载，网络性能已成为一个关键问题。
  • 网络满意度：零售商对核心网络功能（如安全性和基本连接）的满意度较高，但对性能要求更高的功能（如应用程序响应时间和峰值流量管理）的满意度较低。
  • 边缘计算：只有少数零售商表示他们的网络可以支持边缘计算功能。
  • 网络升级驱动因素：67% 的网络升级现在由 AI 和机器学习应用程序驱动。

研究结论

• 零售商正在将技术作为应对人员短缺和运营挑战的关键工具。
• AI 具有巨大的潜力，但大多数零售商仍在努力克服实施挑战。
• 网络已成为零售商数字转型的关键瓶颈，需要现代化以支持新兴技术。
• 零售业的未来属于那些能够将其数字投资与其业务运营和人员联系起来的公司。