自从阿里巴巴创始人马云在2016年提出“新零售”概念以来，零售业变革的大幕就完全打开了。到了2017年，“无人商店”从概念终变现实，各种“无人商店”纷纷落地，成为新零售业态下的一个新范本，也成为行业的焦点和媒体的“宠儿”。

但纵观“无人商店”，其多是由一些此前并无零售经验的互联网公司发起，呈现形式也多为规模较小的便利店，并且技术主要解决的问题就是防范和杜绝商品出现被顾客“白拿”的可能。不过，尽管“无人商店”还处于试水阶段，但这种互联网公司对零售业的“跨界打劫”激活了零售业的变革基因，零售业的“大象”们也不得不加快舞步，而IBM作为一直为零售业提供长达数十年咨询和方案实施的服务商，也为新零售规划了一条新路径，这就是“认知商店”。

在日前举办的“2017 亚太零售与消费品数字化峰会”上，IBM提出了“认知商店”这一概念，相较于“无人商店”，“认知商店”对传统零售业在向新零售变革迈进的过程中，意义或许更为重大，因为本质上，“认知商店”是物联网和零售场景的一种数据采集、融合和分析，解决的不是削减员工的问题，而是通过物联网技术提升运营效力，从而让店员更好地与顾客互动，为消费者提供更多的便利。因此，“认知商店”解决的问题远比“无人商店”要复杂的多。

例如，对食品和饮料的零售商来说，其成本极大地依赖于制作和保存食物的设备，这包括设备的维护以及如何利用设备节能。在过去，一旦食物处于非安全温度环境，传统零售店的店员是很难及时发现的，而“认知商店”的感应器则会及时报警，避免食物变质。再如利用烤箱等设备中的传感芯片，门店管理员可以根据不同的繁忙时间段进行温度自动调节，从而减少不必要的耗能。通过感应器，“认知商店”还可以根据人流量自动调节灯光亮度。此外，通过设备感应装置提示（温度、振动、 耗能等），“认知商店”也能够提前预测受损设备，并提前做好维护准备，使得零售商避免因设备突发故障而引发的临时闭店带来的损失。

就节能而言，IBM曾经针对一家24小时连锁便利店做过测试，一家普通的门店一个月最低电费将近1万元，拿100家门店计算，如果每家店节省10%的电费，每月就可以节省10万元电费，门店数越多，那么光是电费的节省就是一个非常可观的数字了。

当然，节能并不是“认知商店”吸引零售业的唯一吸引力，所谓“开源节流”，“节能”很重要”，“开源”也同样重要，而“认知商店”在“开源”上也很有一手。通过人像识别等先进技术和遍布的传感器，“认知商店”能够分析出每一位进店的顾客的清晰画像，顾客买过什么，顾客在哪个货柜前停留时间最长，顾客拿起了哪些产品，其中哪些放入了购物车，哪些又重新放回货架，等等这些过去只有电商才能采集到的数据，现在线下的零售门店同样能够采集到，有了这些数据，店员就可以精确推荐“定制化”的商品给顾客，为顾客提供更便利和让人愉悦的服务，进而提升了经营业绩。

IBM的“认知商店”是怎么做到的呢？

是通过IBM Watson物联网技术平台 Watson IoT，它可以提取零售商的各种形式的数据，包含自然语言数据、商业数据、设备数据等，并与外部数据进行整合，将顾客、员工、系统和流程间的各个节点连接起来，同时，Watson IoT能够洞悉事情根源并不断学习，从而协助商店经理更加全面地掌握店内情况，改善客户体验，借助预测性维护方法，可以预知设备是否需要维护，从而节约店面运营成本。

简单的讲，“认知商店”的要义在于，它将过去只有线上零售商才能抓取的数据付诸于线下零售场景，让线下零售店主也有了数据的“智慧”。有了“认知商店”的技术加持，零售门店一方面通过节能等大大降低运营成本，一方面提高了店员决策的有效性和针对性，进而提升了零售门店的销售业绩。所以，“认知商店”所能实现和重构的商业场景，远比“无人商店”更复杂和丰富，这也是它更受传统零售业关注的原因所在。

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