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“新零售”的核心就在于推动线上与线下的一体化进程，其关键在于使线上的互联网力量和线下的实体店终端形成真正意义上的合力，从而完成电商平台和实体零售店面在商业维度上的优化升级。同时，促成价格消费时代向价值消费时代的全面转型。
1.建立用户信息库
建立用户信息库就是零售商通过人工智能对用户的身份进行分类。人工智能对用户的身份信息和购买记录等数据收集整理，数据收集得越多，对用户的了解就越完整，更加有利于零售商对特定的群体进行定向营销和制定个性化服务。
2. 可预测用户消费行为
在了解用户身份信息和购买记录之后，零售商通过人工智能精准判断出用户的购买喜好、购买习惯和购物规律等信息，可对用户购买行为进行预测。例如在用户搜索商品时页面会自动出现“相似商品”，这可以减少消费者浏览商品时用的时间和精力。
3. 库存智能管理
零售商可以使用人工智能管理仓库库存，根据库存增加或减少来控制成本，以消费者需求的精准预测来优化库存管理。
4.供应链优化
零售商可根据不同产品、营销行为、季节因素等数据，通过人工智能来预测出正确的供求关系，从而优化物流管理，可以更加合理且有效地安排资金和人员。
5.运用人脸识别进行人群检测
运用人脸识别可判断用户身份，再根据用户的个人信息和购买数据，通过导购员手中的手持智能设备的后台数据，可为用户到店提供一站式解决方案。对零售场地进行监控的同时，对到店用户的客流量、年龄、性别、购物需求进行统计与分析，从而计算出用户数量和密度。
6.商品识别
商品识别可用在无人零售中。商品识别通过对货架上商品信息变更的识别，来完成对用户的无人收费，可减少人力成本且十分便捷。同时，商品识别还可避免商品出现漏扫行为，防止商店商品由于盗窃或人为错误，导致结账时未经扫描而让商店损失。
7.虚拟试衣镜
人工智能在服装零售上，还可以有信息输出的作用，可以虚拟出试衣镜，使人们不到店也可快速找到适合自己的服装。
8.配送机器人
作为整个零售物流系统中末端配送的***后一环，人工智能下的配送机器人具备智能、高负荷、全天候工作等优点。例如，无人配送车能识别到外部环境，并通过控台的实时监控和位置定位来保证商品可以安全有效的配送。
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