在數字時代，人們更喜歡使用電子商務網站和應用程序，而不是去實體零售商店。這一現象幫助電子商務業(yè)擴大了其市場份額，以至于有一天電子商務可能會超過實體零售業(yè)。因此，一些零售業(yè)巨頭正在發(fā)布自己的移動應用程序，以跟上競爭。然而，僅僅擁有一個移動應用并不能幫助零售商與電子商務公司和其他零售商競爭。為了獲得競爭優(yōu)勢，零售商必須統(tǒng)一他們的線上和線下渠道，以創(chuàng)建一個全面的商業(yè)模式。零售業(yè)巨頭正在為各種應用部署現代技術，如人工智能、大數據和物聯網等。隨著這些技術的發(fā)展，零售企業(yè)所有者現在可以利用位置智能進行物聯網零售運營。位置智能可以幫助零售商更好地了解顧客統(tǒng)計數據，并深入分析顧客的行為。通過這種方法，零售商可以分析和繪制從需求到最終購買的復雜顧客旅程。利用位置智能收集的數據將使企業(yè)領導者能夠制定更個性化的營銷和銷售策略。

零售企業(yè)所有者可以在以下應用中使用位置智能：

▲顧客洞察

通過利用位置智能進行零售運營，企業(yè)領導者可以獲得寶貴的顧客洞察力。為此，零售商可以使用一種被稱為地理富集的技術。從本質上講，地理富集是一種將顧客住址轉化為關鍵洞察力的方法。通過這種方法，零售商可以利用現代地理信息系統(tǒng)生成智能地圖，以識別顧客的位置。利用地理信息系統(tǒng)支持的智能地圖，零售商可以收集各種顧客人口統(tǒng)計數據及其行為的信息。此外，企業(yè)領導者可以毫不費力地了解哪些地區(qū)擁有最多的忠實顧客。

零售商也可以在他們的商店里制作顧客活動的室內地圖。為此，零售商可以利用根據商店平面圖定制的基礎地圖。此外，企業(yè)領導者可以使用空間交互模型來生成顧客活動的熱圖。通過這種方法，企業(yè)領導者可以了解商店內的高客流量區(qū)域。利用收集到的數據，零售商可以在重新規(guī)劃商店布置或將員工重新分配到商店高客流量區(qū)域時做出明智決策。因此，企業(yè)領導者可以使用零售位置智能優(yōu)化員工績效并了解顧客行為。

▲商圈分析

▲競爭力分析

在選擇新的零售網點之前，企業(yè)領導者需要分析競爭對手的市場份額。在這種情況下，位置智能可能會改變游戲規(guī)則。位置智能可以幫助企業(yè)領導者衡量競爭對手在特定地理位置上的市場份額和影響力。此外，零售商也可以了解某一個地區(qū)競爭對手的顧客忠誠度。為此，企業(yè)領導者可以使用零售的位置智能來分析競爭對手的顧客行為。位置智能可以幫助零售商了解競爭對手顧客光顧商店的頻率，如果他們的顧客傾向于光顧其他商店，那么企業(yè)領導者可以利用這一機會獲得對競爭對手不太忠誠的顧客。因為，如果光顧頻率太低，那么顧客可能會在不同的商店中尋找某些產品。

零售商可以使用數據驅動的方法，并借助位置智能來分析競爭對手的實力。零售企業(yè)領導者可以通過提供他們正在尋找的產品和服務來識別和吸引對競爭對手忠誠度較低的顧客。通過這種方法，企業(yè)所有者可以找到其組織擁有獨特競爭優(yōu)勢的地方，這些優(yōu)勢可以幫助他們促進業(yè)務增長。

▲資產跟蹤

零售商店需要大量的商品來滿足日益增長的顧客需求。如果商店交貨延遲，其員工的工作效率和顧客體驗可能會受到嚴重影響。這種情況可能會更糟，尤其是當顧客正在尋找谷物、面包、牛奶或雞蛋等日常必需品時。因此，零售商必須不斷跟蹤送貨人員的位置，并管理供應鏈。傳統(tǒng)上，零售商使用電話和信息進行溝通，這在運輸和由于網絡問題時可能是不方便的。

企業(yè)所有者可以通過使用零售位置智能來簡化資產跟蹤。為此，零售商可以開發(fā)定制的定位應用程序，并安裝在送貨人員的智能手機上。使用定制定位應用程序，企業(yè)所有者可以實時跟蹤送貨主管的準確位置，并計算準確的預計到達時間。通過這種方法，零售商可以在一個集中的物聯網系統(tǒng)中跟蹤所有送貨主管的位置。該系統(tǒng)可用于分析哪些因素可能導致延遲，哪些路線可以進一步縮短距離。此外，零售商可以為顧客設計定制的跟蹤應用程序來跟蹤產品交付。當零售商開始使用無人機送貨時，這類應用將變得越來越有用。

▲地理圍欄

零售商可以為營銷目的建立虛擬地理圍欄。企業(yè)領導者可以根據店鋪大小定義店鋪周圍一定半徑的地理圍欄。當顧客進入或退出地理圍欄時，零售商可以使用其應用程序推送有關正在進行的銷售、優(yōu)惠和產品折扣信息。零售商還可以通知顧客新產品的到貨情況。通過這種方法，零售商可以在顧客靠近商店時提醒他們產品和折扣的信息。

在當今的競爭環(huán)境中，零售商必須利用他們掌握的每一種工具來保持競爭優(yōu)勢。企業(yè)領導者可以使用零售企業(yè)的位置智能來分析顧客趨勢，并確定位置最佳的商業(yè)零售網點。此外，企業(yè)領導者可以對收集的顧客數據實施大數據分析，以預測顧客趨勢。通過這樣做，零售企業(yè)領導者可以為不斷變化的顧客偏好做好準備。