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数字孪生技术及其对零售业的益处
从新冠疫情前后，全球经济状况发生了变化，零售业也经历了许多变化。受疫情影响，2019-20 年全球经济遭受重创，2020 年进一步恶化。因此，零售业面临着一些挑战，例如难以管理需求变化、供应中断和客户关系恶化。最近一篇关于印度零售业的文章指出，随着印度从新冠疫情中复苏，零售业很有可能实现 10% 的增长，到 2032 年达到约 2 万亿美元。1 印度是世界第二大人口大国，中等收入家庭迅速增加，城镇化扩张，网络消费文化和总人口消费能力不断提升，这些因素使印度成为零售领域最值得投资的国家之一。
零售业的未来——第二部分
在竞争激烈、许多行业利润率低、成本不断上涨（尤其是员工成本）的背景下，零售业的成本压力依然很大。许多公司正在降低成本、完善组织结构，并投资于门店和流程的数字化转型，以保持竞争力。其他公司正在精简投资组合，出售不再适合其核心业务模式的业务部门——战略性资产剥离正在越来越频繁地发生。
零售业对印度 GDP 的贡献
因为他们有更大的抱负和兴趣，并且有更好的生活交际能力。相比之下，成熟经济体中老年人的需求有限，因为他们已经完成了他们的人生目标，处于休息阶段。年轻人将拥有更多的家庭、孩子和教育服务来照顾未来。因此，在印度这样有潜力和情感的国家，商业总是会增长的。这是可能的；收入正在增长，因为女性部门也加入了劳动人口。因此，当家庭成员更多时，就有更多资源可供使用。而当你投入更多资源时，你就在增加商业和 GDP。房地产繁荣为行业创造了机会，它们可以提供一切，从水泥到基础设施、连接、电信和其他与设施导向型房屋相关的行业。这是基础，以积极的方式在市场上增长。
零售业的库存优化和可持续性
摘要 本文提出了一个概念框架，用于实现零售业库存优化，同时平衡盈利能力和可持续性。在资源效率和环境责任至关重要的时代，该研究强调了数据驱动方法的作用，包括预测分析、可持续性指标以及人工智能和物联网等先进技术。通过分析库存过剩和库存不足的环境后果，本文强调需要循环库存系统和资源高效的采购实践，以最大限度地减少浪费并与全球可持续发展目标保持一致。此外，该框架提供了一个理论模型，用于将盈利目标（例如成本节约和供应链效率）与可持续发展要求（例如碳足迹减少和生命周期管理）相结合。研究结果强调，各种规模的零售商都可以利用数据分析和技术来实现优化的库存实践，从而促进业务增长和环境可持续性。本文指导零售商在日益复杂和竞争激烈的市场中寻求创新、可持续的库存挑战解决方案。 DOI：https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.6.1356-1363 关键词：库存优化、可持续性、数据驱动管理、预测分析、循环库存系统、零售供应链
美国零售业的经济贡献
• 直接贡献以美国零售业内部的就业、劳动收入和国内生产总值（“GDP”）来衡量。 • 间接贡献以美国零售业购买中间投入（除转售商品外）和资本货物而在其他行业产生的就业、劳动收入和 GDP 来衡量。 • 诱导贡献以家庭支出直接或间接从美国零售业经济活动中获得的收入所产生的就业、劳动收入和 GDP 来衡量。 全国总贡献 本报告发现，美国零售业的总就业贡献（包括其直接、间接和诱导贡献）在 2022 年支持了 5500 万个全职和兼职工作岗位，占美国总就业岗位的 26.0%（见表 E-1）。预计到 2022 年，该行业对劳动收入的贡献总额将达到 3.0 万亿美元，占全国劳动收入的 20.0%。该行业对 GDP 的贡献总额为 5.3 万亿美元，占 2022 年美国 GDP 的 20.4%。1
2025 年零售业的热门话题
零售商面临着一个根本性的选择：要么适应，要么在利润率下降和竞争加剧的环境下面临灭亡。零售商无需追求高价奢侈品或低价折扣，还有第三条道路，那就是投资数字化工具，打造全新的购物体验。转型所需的技术已经存在；统一商务、微服务和人工智能对于运营效率和差异化至关重要。我们必须迅速采取行动——零售业的中间地带正在消失，只有那些愿意适应变化的企业才能生存。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
机器人技术在零售业中的兴起
数据集具有出色的准确性。在零售业中，这意味着AI机器人现在可以更有效地识别客户行为，库存水平和销售数据中的模式。例如，机器学习使机器人能够预测购物趋势并为库存补充提供见解，从而确保没有人为干预的最佳库存水平。使机器人能够预测购物趋势并为库存补充提供见解，机器人设计的改进也很重要。零售业中的现代机器人技术旨在更加敏捷，并能够导航商店的复杂和动态环境。更光滑，更适应能力的结构使它们可以四处走动，避免障碍物，并与购物者互动而不会带来风险。这是早期型号的相当大的进步，这些模型通常是笨重的，并且仅限于后端操作。当今的机器人还在设计上考虑了美学考虑，体育外观可平易近人且品牌相吻合，可增强客户互动。
零售业：转换业务的大数据分析...
①传感器：这些是数据捕获设备，可从环境中记录测量并将其转换为电信号，并从物理世界中捕获数据，例如温度，湿度，运动或位置。②连接性：IoT依赖于Wi-Fi，蓝牙，NFC，Lora和蜂窝网络（包括5G）等各种通信协议，以在设备和云之间传输数据。③板上数据处理：IoT设备在传输前经常在本地处理数据，从而减少带宽要求。④云计算：许多物联网应用程序依赖于云平台进行数据存储，高级处理以及与其他服务集成。3.2Retail通过物联网应用程序的转型IoT渗透了零售业，彻底改变了企业与客户互动和管理运营的方式。这是物联网正在转换零售的一些关键领域：①智能库存管理：IoT设备用于实时跟踪库存，减少库存和储备的情况。RFID标签和配备传感器的智能货架，可以实时跟踪库存水平，减少库存外情景并优化库存营业额。这会提高运营效率和客户满意度。②供应链优化：供应链沿线的IoT设备提供端到端的可见性，从而有效地跟踪和监视从生产到交付的商品。这有助于减轻延误，减少浪费并提高对需求波动的响应能力。smart Checkout：将IoT技术集成到付款系统中。个性化营销：零售商使用IoT数据来了解客户的行为和偏好，使他们可以提供个性化的折扣，产品建议和目标营销活动。无与伦比的收银器将诸如相机，重量传感器和RFID读者之类的物联网设备自动检测和收费，以使客户挑选的物品，以使更快，更安全的交易，包括非接触式付款和自动结帐。数据驱动的决策：可以分析IoT设备收集的数据，以告知有关商店布局，产品放置和库存管理的战略决策。④物联网在零售业中的这些应用不仅简化了运营并改善客户参与度，而且还开设了新的收入流和商业模式，这表明了物联网有可能重新定义零售景观的潜力。随着物联网技术的成熟，我们可以期望进一步的创新，从而加深了物理和数字零售体验的整合，从而突破了行业中可能的界限。⑤客户体验增强：IoT驱动的智能镜，交互式信息亭和信标
利用人工智能推动零售业发展
位于哥本哈根附近瓦尔比的嘉士伯实验室每天筛选 1,000 种不同的啤酒。这是一个困难且耗时的过程。因此，实验室的研究人员启动了一个项目，在酿造啤酒之前测量味道香气。实验室使用化学传感器测试数千种不同类型的酵母。来自酵母类型的数据将使用人工智能进行分析，然后研究人员将能够预测酵母是否具有合适的质量。未来，该技术很可能还可以测量其他食物、空气污染等。