零售業正處于由數據驅動的戲劇性復興之中。新工具有助于在消費者和零售商之間以及整個供應鏈之間建立新的聯系。 數據分析和機器學習進一步促進了這些聯系，以更好地了解和預測客戶行為并改善需求預測。

在這個新興的智能零售時代，組織可以使用一系列強大的新功能和工具，零售業的復興正在發生。觀看此短片以了解更多信息。

一些最前沿的用例有助于說明技術顯著改善客戶體驗的方式。

• 智能鏡使用數字技術為客戶提供個性化的選擇和建議，例如，通過在穿著者身上疊加不同的衣服選擇，從而消除了對試衣間的需求。
• 熱圖利用傳感器數據來構建客戶足跡分析圖，幫助零售商了解購物者如何在商店中移動，從而使他們能夠定位促銷活動和購物體驗的其他要素。
• 無現金結帳為希望快速簡單購買的客戶提供了易用性。在交易級別上更高的效率還可以幫助零售商更好地管理人員。

技術也在推動物流方面的改進。例如，聯網卡車有助于確保零售商能夠優化登臺位置并有效地運送貨物，為交付確定最佳時機，并為精確位置和運輸中的貨物狀況提供新的可見性。無人機交付的近期興起有望將這種實時，超高效的車隊管理擴展到客戶手中。

智能零售有望使零售商在與客戶互動方面的工作更加高效。同時，這種新興的店內方法正在極大地改善購物體驗。 數據驅動的智能商店可以滿足客戶對個性化，定制化和高度直觀的零售環境不斷增長的需求。

便利性是當今消費者的關鍵，而明智的零售體驗可以回答這一問題。無現金交易，無人機交付，智能后視鏡，可讓您在短短幾秒鐘內試穿多種服裝：這一切都是為了使購物體驗變得快速，輕松和直觀。

Cloudera通過啟用有助于推動一些最引人注目的行業用例的數據和分析，來幫助推動智能零售的興起。零售商正在使用Cloudera數據平臺從一系列來源中攝取和捕獲數據，然后可以使用該平臺存儲，處理和分析數據，以實時獲取可行的見解。隨著機器學習的興起，數據科學家可以不斷構建和訓練模型，以提供不斷改善的客戶體驗。這樣，由Cloudera支持的企業數據云可實現從Edge到AI的智能零售。

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