核心观点与关键数据
- 背景与挑战：劳动力短缺和供应链中断正改变消费者的购物方式，促使零售商采用技术解决方案并优化店面空间。2021年，杂货零售技术融资额达到创纪录的190亿美元，同比增长115%。
- 关键领域：报告涵盖了杂货店未来发展的关键领域，包括AI营养师和推荐引擎、智能购物车、智能和可重复填充包装、自动化食品服务、新鲜服务、无人员checkout和自动化微型配送中心。
技术应用与影响
- AI营养师和推荐引擎：通过分析消费者的饮食偏好和健康需求，提供个性化的产品推荐，帮助零售商收集更详细的数据。例如，Kroger与Caper AI合作开发KroGO智能购物车，Hy-Vee提供虚拟营养师服务。
- 智能购物车：通过摄像头、传感器和计算机视觉技术跟踪顾客的购物行为，提供个性化推荐和促销，并为零售商提供宝贵的店内数据。例如，Amazon的Dash Carts和Shopic的智能购物车。
- 智能和可重复填充包装：通过传感器自动重新订购或添加到数字购物清单中的产品，并提供在店内填充中心进行填充的选项。例如，Algramo的RFID标签包装和Amazon的智能包装测试。
- 新鲜服务：通过店内垂直农场和3D打印肉类等技术，提供新鲜、可持续的食品选择。例如，Walmart与Plenty合作投资垂直农场，Redefine Meat提供3D打印植物性肉类。
- 自动化食品服务：使用机器人自动准备沙拉和餐盘等预包装食品，提高效率并降低劳动力成本。例如，Chowbotics的自动化食品服务机器人和Cana的分子饮料机。
- 无人员checkout：通过计算机视觉和传感器技术自动计算顾客的购物商品，并自动从其账户中扣除费用。例如，Amazon Go和Tesco与Trigo合作的无人员商店。
- 自动化微型配送中心：在“黑暗”仓库或店内小型配送中心中，使用机器人和AI自动处理和配送在线订单。例如，H Mart与AutoStore合作的店内微型配送中心和Ocado与Kroger的合作。
研究结论
- 个性化与便利性：技术将使杂货购物更加个性化和方便，通过提供个性化推荐、忠诚度计划和无缝的 omnichannel 体验。
- 效率与可持续性：自动化和数据分析将提高运营效率，减少劳动力成本，并促进更可持续的食品供应链。
- 数据与隐私：零售商将利用从店内和在线互动中收集的详细数据来推动销售和支持其零售媒体网络，但需要关注隐私和网络安全问题。
未来展望
杂货店的未来是一个 omnichannel 体验，将个性化、忠诚度和便利性相结合。零售商将利用技术优化店内规划，增加利润，并更好地满足动态的客户旅程。随着技术的不断发展和消费者需求的变化，杂货零售业将继续创新和演变。
AI智能总结
