根据思科的研究报告，零售业中48%的流程和操作可以“无人”完成。由于新零售所涉及的核心技术很多，成熟度差异很大，在此简述如下：

通过引入RFID、NFC和各类传感器，零售商可以在每个阶段跟踪他们的货品，有助于准确的库存管理、成本节约和减少产品损失。根据研究，RFID可将库存管理的准确性从63%提高到95-99%，库存节约高达80%。麦肯锡估计，单单减少库存一项就可节省10%的成本。

 

机器视觉技术的应用很多，比如它可使任何智能手机或平板电脑能识别物体，用户在超市结账时将不再必须依靠收银员和条码扫描仪才能结算。

 

安装在超市货架上的传感器可以感知哪些产品被拾取，然后被放回，而不是购买。收集这些数据将会更好的告知制造商，如何进行商品和包装设计，增加销售额。

 

Beacons在顾客购物过程中，快速根据用户需求，实现与物品位置的精准匹配。信标通过低功耗蓝牙与顾客的智能手机进行交互，为不同客户提供定制化的店内优惠。

室内定位技术可帮助跟踪商店中特定顾客的足迹，有助于零售商对顾客的购物习惯和采购模式产生深入洞察。便于零售商做出更明智的决策，例如在显著位置放置更受欢迎的产品，更有效的重新排列商品，或提高热销产品的库存水平。据预测，在4年内75%的零售商将利用基于位置的服务来提供个性化的购物体验。

 

这是一种全新的媒体概念，其旨在特定的物理场所、特定的时间段、对特定的人群进行广告信息播放。在国外，还有人把它与纸张媒体、电台、电视和因特网并列，称之为“第五媒体”。

 

电子货架标签(ESL)是一种带有信息收发功能的电子显示装置，主要应用于超市、便利店、药房等显示价格信息的电子类标签。每一个电子货架标签通过网络与商场计算机数据库相连，并将最新的商品信息通过电子货架标签上的屏幕显示出来，实现收银与货架之间价格的一致性。

在超市领域，购物车作为最常见的硬件载体，有较大机会首先进行智能化变革。

 

亚马逊和京东等公司纷纷推出智能Dash按钮，这是一种支持WiFi的设备，自动为消费者下单，补充缺货产品(如洗涤剂、食用油等)。

 

数据分析是新零售的核心，分析过程由两部分组成。首先，传感器收集大量原始数据。第二，分析软件将这些数据转化为可操作的洞察，改进日常业务的各个方面。Zebra Technologies的研究显示，78%的零售商计划采用分析软件预防损失和优化价格。其中，75%的零售商将把分析软件用于销量预测。

 

Gartner预测，到2020年50%的零售商的客服工作将通过对话机器人完成，85%的消费者互动将实现“无人化”。麦肯锡也发现，部分零售商已经看到机器学习带来的好处，实现库存量减少80%，毛利率增长高达9%。

 

少数公司已经成功的实施了基于增强现实AR技术的虚拟试穿活动。Topshop和彪马是第一批早期采用者，在他们的商店人们可以试穿最新款衣服，并拍照分享到社交网络。

 

无人机的应用很多，比如沃尔玛刚刚就获得了一项新专利，允许无人机在商场内来回穿梭飞行，就好像一只室内信鸽。新专利的主要想法是提升顾客的购物体验，节省顾客寻找商品的时间，也无需等待工作人员从库房中找到他们想要的东西。

 

理货机器人、导购机器人、物流机器人…不胜枚举。比如Simbe Robotics公司发布的理货机器人Tally，可自行避障，在超市内四处扫描，利用自身的传感器将捕捉到的数据进行分析。Tally会通过云服务向零售商反馈扫描报告和建议，比如哪些商品补充上架、哪些商品定价错误或放置不当。物流机器人方面，亚马逊已拥有45,000个Kiva在全球仓库内工作。

 

物联网支付是改变零售业态的核心，通过多种新型技术的综合集成实现。

 

生物识别技术主要用于根据用户的身体特征完成身份核实，在顾客无感知的状况下就能完成身份核实，比如不用刻意站直、正面对向摄像头等，可以有更好的体验。

 

智能家居中用到的门磁传感器、红外传感器等智能硬件，可为超市提供灯光、门禁、温湿度的联动调节，构建舒适的智能环境，既提升顾客体验，又节约能源，减少不必要的运营成本。

 

停车场是实体零售企业的用户入口，目前已经有越来越多的零售企业，开始布局智能停车，帮助顾客解决快速停车及寻找车位的痛点。

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