零售行业智能零售与供应链管理方案

零售行业智能零售与供应链管理方案TOC\o"1-2"\h\u10271第一章：智能零售概述 2163161.1 2286691.1.1智能零售的定义 2169951.1.2智能零售的发展 221451.1.3大数据技术 327531.1.4物联网技术 489021.1.5人工智能技术 4268121.1.6云计算技术 427262第二章：智能零售关键技术 4126011.1.7大数据概述 4256531.1.8大数据分析在智能零售中的应用 5133531.1.9大数据分析技术 5200331.1.10人工智能概述 5215191.1.11人工智能在智能零售中的应用 5124381.1.12人工智能技术 6211481.1.13物联网概述 63601.1.14物联网在智能零售中的应用 6172421.1.15物联网技术 611191第三章：智能零售解决方案 6236731.1.16实时更新商品信息 7285031.1.17自动盘点 7243801.1.18精准营销 736461.1.19自助结账 7237061.1.20人脸识别支付 764141.1.21协同过滤 791.1.22内容推荐 832063第四章：供应链管理概述 86550第五章：供应链管理关键技术 918777第六章：供应链管理解决方案 10106681.1.23供应商选择与评估 10141.1.24供应商合作关系管理 1110911.1.25库存策略制定 11228541.1.26库存监控与预警 1136551.1.27物流网络优化 1121301.1.28物流信息化建设 12285371.1.29物流成本控制 126364第七章：智能零售与供应链管理的融合 1292421.1.30信息共享的重要性 12164751.1.31信息共享的实现途径 12299771.1.32信息共享的挑战与应对 13122981.1.33协同作业的内涵 13211581.1.34协同作业的实现途径 1350461.1.35协同作业的挑战与应对 13113421.1.36数据分析在智能零售与供应链管理中的作用 1330381.1.37数据分析的方法与应用 13315061.1.38数据分析的挑战与应对 149726第八章：智能零售与供应链管理的挑战 1453951.1.39数据采集与处理的挑战 14112561.1.40技术应用的挑战 14245251.1.41组织结构调整的挑战 14112521.1.42业务流程优化的挑战 15237981.1.43市场竞争加剧 15256611.1.44消费者需求多样化 15121491.1.45渠道整合与优化 1523250第九章：智能零售与供应链管理的未来发展趋势 1524859第十章：智能零售与供应链管理案例分享 17263201.1.46案例一：巴巴的“盒马鲜生” 17140721.1.47案例二：京东的“京东物流” 17250531.1.48案例一：亚马逊的“亚马逊Go” 1844831.1.49案例二：沃尔玛的“山姆会员店” 18第一章：智能零售概述1.11.1.1智能零售的定义智能零售是指在现代信息技术、物联网、大数据、人工智能等先进技术的支持下，通过对消费者行为、市场趋势、商品信息等数据进行深度挖掘与分析，实现零售活动的智能化、个性化与高效率的一种新型零售模式。它将传统零售的各个环节进行整合，以提升消费者的购物体验，优化企业运营管理，提高零售行业的整体竞争力。1.1.2智能零售的发展（1）起源与发展背景智能零售的起源可以追溯到20世纪90年代，信息技术的飞速发展，特别是互联网的普及，零售行业开始进入数字化转型阶段。我国智能零售的发展背景主要包括以下几个方面：消费者需求多样化：生活水平的提高，消费者对购物体验、商品品质、服务等方面的需求日益多样化。技术进步：物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，为智能零售提供了技术支撑。政策扶持：国家政策对零售行业智能化、数字化转型给予大力支持，为智能零售创造了良好的发展环境。（2）发展历程智能零售的发展可以分为以下几个阶段：信息化阶段：20世纪90年代至21世纪初，零售企业开始引入信息系统，实现内部管理的信息化。互联网阶段：21世纪初至2010年，互联网的普及促使零售企业开展线上业务，实现线上线下的融合。智能化阶段：2010年至今，以大数据、人工智能等为核心技术的智能零售逐渐成为主流，零售行业迈向智能化、个性化。（3）发展趋势未来智能零售的发展趋势主要包括以下几个方面：个性化消费：通过大数据分析，实现消费者需求的精准匹配，提供个性化商品和服务。智能化管理：运用物联网、人工智能等技术，实现商品、库存、物流等环节的智能化管理。跨界融合：智能零售将与其他行业（如金融、物流、文化等）深度融合，形成全新的产业生态。第二节：智能零售的技术支撑1.1.3大数据技术大数据技术在智能零售中的应用主要体现在以下几个方面：（1）消费者行为分析：通过对海量消费数据进行分析，挖掘消费者需求，为商品推荐、营销策略提供依据。（2）商品供应链管理：通过分析销售数据，预测商品需求，优化库存管理，降低库存成本。（3）营销策略优化：基于大数据分析，实现精准营销，提高转化率和客户满意度。1.1.4物联网技术物联网技术在智能零售中的应用主要体现在以下几个方面：（1）商品智能识别：通过物联网技术，实现商品信息的实时更新和智能识别，提高零售效率。（2）智能仓储：利用物联网技术，实现仓库内部商品的实时监控和管理，提高仓储效率。（3）智能物流：通过物联网技术，实现物流过程的实时监控和调度，降低物流成本。1.1.5人工智能技术人工智能技术在智能零售中的应用主要体现在以下几个方面：（1）智能客服：通过人工智能技术，实现客服的自主学习和智能应答，提高客户满意度。（2）智能推荐：基于消费者行为数据，利用人工智能算法实现商品推荐的智能化。（3）智能决策：运用人工智能技术，为企业提供决策支持，提高决策效率和准确性。1.1.6云计算技术云计算技术在智能零售中的应用主要体现在以下几个方面：（1）数据存储和处理：通过云计算技术，实现海量数据的存储和处理，提高数据运算速度。（2）应用部署和扩展：基于云计算平台，实现应用的快速部署和弹性扩展，降低企业运营成本。（3）安全防护：利用云计算技术，实现数据的安全防护，保障零售企业的信息安全。第二章：智能零售关键技术第一节：大数据分析1.1.7大数据概述大数据是指在传统数据处理能力范围内无法有效处理的海量、高增长率和多样性的信息资产。在零售行业中，大数据分析技术的应用已经成为提升企业竞争力、优化供应链管理的关键手段。1.1.8大数据分析在智能零售中的应用（1）消费者行为分析：通过对消费者购买记录、浏览记录等数据的挖掘，分析消费者偏好、需求，为精准营销提供依据。（2）库存管理：结合销售数据、供应商数据等，预测未来销售趋势，实现智能库存管理，降低库存成本。（3）供应链优化：通过对供应链各环节的数据分析，发觉潜在问题，优化供应链结构，提高供应链效率。（4）价格策略：基于大数据分析，制定合理的价格策略，提高利润率。1.1.9大数据分析技术（1）数据采集与存储：利用分布式存储、云计算等技术，实现海量数据的采集与存储。（2）数据处理与分析：采用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行预处理、建模和分析。（3）数据可视化：通过数据可视化技术，将分析结果以图表、地图等形式展示，便于决策者理解和使用。第二节：人工智能应用1.1.10人工智能概述人工智能（）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。在智能零售领域，人工智能技术的应用正逐渐改变传统零售模式。1.1.11人工智能在智能零售中的应用（1）智能客服：通过自然语言处理、语音识别等技术，实现与消费者的实时互动，提高客户满意度。（2）智能推荐：基于用户行为、兴趣等数据，为消费者提供个性化的商品推荐，提高转化率。（3）面部识别：利用人脸识别技术，实现消费者身份识别、会员管理等功能。（4）无人驾驶：应用于物流配送环节，提高配送效率，降低成本。1.1.12人工智能技术（1）机器学习：通过算法优化，使计算机能够自动从数据中学习，提高智能系统的功能。（2）深度学习：利用神经网络模型，对大量数据进行训练，实现高级别的特征提取和抽象。（3）计算机视觉：通过图像识别、目标检测等技术，实现图像的智能处理和分析。第三节：物联网技术1.1.13物联网概述物联网（IoT）是通过信息传感设备，将物品连接到网络上进行信息交换和通信的技术。在智能零售领域，物联网技术的应用可以实现商品、消费者、供应链等环节的实时监控和管理。1.1.14物联网在智能零售中的应用（1）智能货架：通过传感器、RFID等技术，实现商品信息的实时采集，提高库存管理效率。（2）智能支付：利用移动支付、人脸支付等技术，简化支付流程，提高用户体验。（3）智能物流：通过物联网技术，实现物流运输过程的实时监控，提高配送效率。（4）智能环境：通过环境监测设备，实时监测店铺环境，为消费者提供舒适的购物体验。1.1.15物联网技术（1）信息感知：利用传感器、RFID等技术，实现对物品的实时感知。（2）网络传输：通过无线通信、有线通信等技术，实现信息的传输和交换。（3）数据处理与分析：对收集到的数据进行处理和分析，为智能决策提供依据。第三章：智能零售解决方案第一节：智能货架智能货架作为智能零售解决方案的核心部分，其价值在于提升商品管理的智能化水平，优化顾客购物体验。智能货架通过运用物联网、大数据、图像识别等技术，实现了商品信息的实时更新、自动盘点、精准营销等功能。1.1.16实时更新商品信息智能货架采用RFID技术，可实时读取商品信息，包括价格、库存等，保证顾客获取到最新的商品信息。货架上的电子标签可替代传统纸质标签，降低人工更换成本。1.1.17自动盘点智能货架具备自动盘点功能，通过物联网技术与后台系统连接，可实时掌握商品库存情况。当商品数量低于预设阈值时，系统将自动提醒补货，减少人工盘点工作量，提高工作效率。1.1.18精准营销智能货架可收集顾客购物行为数据，结合大数据分析，为顾客推荐合适的商品。货架上的电子标签可根据顾客喜好展示个性化广告，提升营销效果。第二节：无人收银无人收银是智能零售解决方案的重要组成部分，其目的是简化购物流程，提高顾客满意度。无人收银技术主要包括自助结账、人脸识别支付等。1.1.19自助结账自助结账机是一种无需人工干预的结账方式，顾客只需将商品放置在结账机上，系统会自动识别商品信息并计算价格。顾客通过刷脸或扫码支付，即可完成购物。1.1.20人脸识别支付人脸识别支付技术将人脸识别与支付系统相结合，顾客在购物过程中无需携带钱包、手机等支付工具，只需刷脸即可完成支付。这种支付方式便捷、安全，受到越来越多消费者的青睐。第三节：智能推荐智能推荐系统是智能零售解决方案的另一个重要组成部分，其核心目的是为顾客提供个性化的商品推荐，提高购物满意度。智能推荐技术主要包括协同过滤、内容推荐等。1.1.21协同过滤协同过滤是基于顾客购物行为数据的推荐算法，通过分析顾客的购物历史、评价等数据，找出具有相似喜好的顾客，为其推荐相似的商品。1.1.22内容推荐内容推荐是基于商品属性的推荐算法，通过分析商品的特征、描述等文本信息，找出相似的商品，为顾客推荐相关商品。内容推荐还可以结合顾客的购物历史、评价等数据，提高推荐效果。通过智能推荐系统，零售企业可实现对顾客的个性化服务，提高购物满意度，促进销售增长。同时智能推荐系统还可以为企业提供精准的商品定位和市场分析，助力企业优化商品结构，提高竞争力。第四章：供应链管理概述第一节：供应链管理的定义供应链管理，作为一种集成管理策略，旨在通过优化企业内部与外部资源的协同运作，实现从原材料采购、生产加工、库存管理到产品配送、售后服务等环节的高效协同。供应链管理涉及多个业务流程、组织结构和信息技术，其核心在于提高供应链的整体效率和响应速度，以适应市场变化和客户需求。供应链管理的主要内容包括：（1）供应链规划：根据企业战略目标和市场需求，规划供应链的整体结构，包括供应商选择、物流网络布局、库存策略等。（2）供应链协调：通过信息共享、业务协同等手段，实现供应链各环节之间的有效沟通和协作，降低信息不对称和库存成本。（3）供应链优化：运用先进的管理方法和信息技术，对供应链各环节进行优化，提高整体运作效率。（4）供应链风险管理：识别和评估供应链中的潜在风险，制定应对策略，降低风险对企业的影响。第二节：供应链管理的重要性市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，供应链管理在零售行业中的重要性日益凸显。以下是供应链管理在零售行业中的几个关键作用：（1）提高企业竞争力：供应链管理有助于企业降低成本、提高产品质量和响应速度，从而在激烈的市场竞争中占据优势。（2）提升客户满意度：通过优化供应链，企业可以更好地满足客户需求，提高客户满意度，增强客户忠诚度。（3）降低库存成本：供应链管理有助于企业实现库存优化，降低库存成本，提高资金利用率。（4）增强市场适应性：供应链管理使企业能够快速响应市场变化，调整生产计划，提高市场适应性。（5）促进可持续发展：供应链管理关注环境保护、资源节约等方面，有助于企业实现可持续发展。（6）提升企业品牌形象：优质的产品和服务是企业品牌形象的重要支撑，供应链管理有助于提高产品和服务质量，提升企业品牌形象。（7）增强企业抗风险能力：通过供应链风险管理，企业可以降低供应链中断、供应商违约等风险，增强企业抗风险能力。供应链管理在零售行业中的作用不容忽视，企业应高度重视供应链管理的优化和改进，以提高整体运营效率和市场竞争力。第五章：供应链管理关键技术第一节：供应链协同供应链协同作为供应链管理的一项关键技术，旨在通过加强各环节间的信息共享与业务协作，实现供应链整体效率和效益的提升。供应链协同主要包括以下几个方面：（1）信息共享：通过构建统一的信息平台，实现供应链各环节之间的信息实时共享，降低信息不对称带来的风险。（2）业务协作：通过协同规划、协同采购、协同生产、协同销售等环节，实现供应链资源的优化配置。（3）利益共享与风险共担：通过制定合理的利益分配机制，使供应链各方在共同追求整体效益最大化的同时实现自身利益的最大化。（4）供应链金融：通过供应链金融解决方案，为供应链各环节提供融资、担保、信用等服务，降低融资成本，提高资金使用效率。第二节：供应链优化算法供应链优化算法是供应链管理中不可或缺的技术手段，主要包括以下几种：（1）线性规划：线性规划是一种求解线性约束条件下目标函数最大值或最小值的方法，适用于求解供应链中的资源优化配置问题。（2）动态规划：动态规划是一种求解多阶段决策问题的方法，适用于求解供应链中的库存管理、路径优化等问题。（3）遗传算法：遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，适用于求解供应链中的组合优化问题。（4）神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，适用于求解供应链中的预测、分类等问题。（5）深度学习：深度学习是一种基于神经网络的学习方法，适用于求解供应链中的大数据分析、图像识别等问题。第三节：区块链技术区块链技术作为一种分布式数据库技术，具有去中心化、安全性高、数据不可篡改等特点，为供应链管理提供了新的解决方案。（1）数据共享：区块链技术可以实现供应链各环节之间的数据共享，提高数据透明度，降低信息不对称风险。（2）数据安全：区块链技术的加密机制和共识算法保证了数据的安全性和可靠性，有效防止数据泄露和篡改。（3）智能合约：智能合约是基于区块链技术的自动化合约，可以实现供应链中的业务规则自动执行，提高业务效率。（4）供应链金融：区块链技术可以为供应链金融提供安全、高效、透明的数据支持，降低融资风险，提高融资效率。（5）供应链追溯：区块链技术可以实现供应链中商品的全程追溯，保障商品的质量和安全，提高消费者信心。第六章：供应链管理解决方案第一节：供应商管理1.1.23供应商选择与评估（1）供应商选择标准在智能零售供应链管理中，供应商的选择应遵循以下标准：产品质量、供应能力、价格竞争力、信誉度、售后服务等。通过综合评估，选择优质的供应商，保证供应链的稳定性和产品品质。（2）供应商评估方法采取定量与定性相结合的评估方法，对供应商进行评分。定量评估包括供应商的历史交易数据、交货准时率、产品质量等指标；定性评估包括供应商的企业文化、管理能力、技术创新能力等。1.1.24供应商合作关系管理（1）建立长期合作关系通过与供应商建立长期合作关系，降低供应链风险，实现互利共赢。在合作过程中，注重沟通与协调，保证双方利益最大化。（2）供应商绩效管理定期对供应商进行绩效评估，关注其在产品质量、交货周期、售后服务等方面的表现，对表现优秀的供应商给予奖励，对表现不佳的供应商进行改进指导。第二节：库存管理1.1.25库存策略制定（1）安全库存设置根据历史销售数据、季节性因素、市场需求等，合理设置安全库存，保证在供应链波动时，库存能满足市场需求。（2）库存优化策略采用先进的库存优化算法，如ABC分类法、经济订货量（EOQ）等，对库存进行动态调整，降低库存成本。1.1.26库存监控与预警（1）实时库存监控通过信息化系统，实时监控库存状况，保证库存数据的准确性。（2）库存预警机制设定库存阈值，当库存低于或高于阈值时，系统自动发出预警，提醒管理人员采取措施。第三节：物流管理1.1.27物流网络优化（1）物流中心布局根据市场需求、供应商分布等因素，合理规划物流中心布局，提高物流效率。（2）运输方式选择结合商品特性、运输距离、成本等因素，选择最合适的运输方式，降低运输成本。1.1.28物流信息化建设（1）物流信息系统构建物流信息系统，实现物流业务流程的自动化、智能化，提高物流效率。（2）物流数据分析与应用对物流数据进行挖掘和分析，为物流决策提供依据，优化物流资源配置。1.1.29物流成本控制（1）成本分析与监控对物流成本进行细致分析，找出成本节约的潜在点，实施成本控制措施。（2）供应链协同与供应商、分销商等合作伙伴建立紧密的协同关系，降低物流成本，提高整体供应链效率。第七章：智能零售与供应链管理的融合信息技术的飞速发展，智能零售与供应链管理的融合成为零售行业转型升级的关键。本章将从信息共享、协同作业和数据分析三个方面，探讨智能零售与供应链管理如何实现高效融合。第一节：信息共享1.1.30信息共享的重要性在智能零售与供应链管理中，信息共享是基础和关键。通过信息共享，可以保证供应链各环节之间数据的实时、准确、完整，从而提高供应链整体运营效率。1.1.31信息共享的实现途径（1）构建统一的信息平台：通过搭建统一的信息平台，实现供应链各环节数据的集中管理和实时共享。（2）利用物联网技术：借助物联网技术，实时采集供应链各环节的数据，并实现数据的高速传输和共享。（3）加强数据标准化：对供应链各环节的数据进行标准化处理，保证数据的一致性和准确性。1.1.32信息共享的挑战与应对（1）数据安全：在信息共享过程中，要重视数据安全问题，采取加密、身份验证等技术手段，保证数据安全。（2）数据隐私：在共享数据时，要尊重数据隐私，遵守相关法律法规，合理使用数据。第二节：协同作业1.1.33协同作业的内涵协同作业是指供应链各环节在信息共享的基础上，通过协同工作，实现业务流程的优化和效率提升。1.1.34协同作业的实现途径（1）业务流程整合：对供应链各环节的业务流程进行整合，实现流程的协同优化。（2）资源共享：通过资源共享，降低供应链整体运营成本，提高运营效率。（3）实时沟通与协作：利用现代通信技术，实现供应链各环节之间的实时沟通与协作。1.1.35协同作业的挑战与应对（1）组织架构调整：协同作业需要打破传统组织架构的束缚，实现跨部门、跨企业的协同。（2）人员培训与素质提升：加强人员培训，提高员工协同作业的能力和素质。第三节：数据分析1.1.36数据分析在智能零售与供应链管理中的作用数据分析是智能零售与供应链管理融合的重要手段，通过对海量数据的挖掘和分析，可以为供应链决策提供有力支持。1.1.37数据分析的方法与应用（1）描述性分析：对供应链各环节的数据进行描述性分析，了解业务现状。（2）预测性分析：基于历史数据，对供应链未来的发展趋势进行预测。（3）优化性分析：通过对供应链各环节的数据分析，找出优化方案，提高运营效率。1.1.38数据分析的挑战与应对（1）数据质量：保证数据质量是数据分析的前提，要对数据进行清洗、校验和处理。（2）数据分析能力：提升数据分析能力，培养专业的数据分析师队伍。（3）数据隐私与合规：在数据分析过程中，要严格遵守数据隐私和合规要求。第八章：智能零售与供应链管理的挑战第一节：技术挑战1.1.39数据采集与处理的挑战大数据、物联网、人工智能等技术的发展，零售行业在智能零售与供应链管理中面临的数据采集与处理挑战愈发显著。如何在海量数据中筛选出有价值的信息，提高数据处理速度和准确性，成为企业必须解决的问题。（1）数据采集难度加大：零售企业需要从多个渠道收集数据，包括线上线下销售数据、客户行为数据、库存数据等，这些数据的采集和处理难度较大。（2）数据质量难以保证：数据采集过程中可能存在误差、重复、缺失等问题，影响数据分析和决策效果。1.1.40技术应用的挑战智能零售与供应链管理涉及多种技术应用，如人工智能、物联网、区块链等。企业在技术应用过程中面临以下挑战：（1）技术选型与适配：企业在选择技术时，需要充分考虑技术成熟度、成本效益、兼容性等因素，以保证技术的顺利应用。（2）技术更新换代：技术的快速发展，企业需要不断更新换代现有技术，以适应市场变化和提升竞争力。第二节：管理挑战1.1.41组织结构调整的挑战智能零售与供应链管理要求企业对组织结构进行调整，以适应新的业务模式和管理需求。以下为管理挑战：（1）部门职责划分：在新的组织结构中，各部门职责需要重新划分，保证业务流程的高效运行。（2）人员调整与培训：企业需要对员工进行培训，提升其技能，以适应新的工作要求。1.1.42业务流程优化的挑战智能零售与供应链管理要求企业对业务流程进行优化，以提高运营效率。以下为管理挑战：（1）流程重构：企业需要对现有业务流程进行重构，以实现业务流程的自动化、智能化。（2）跨部门协同：优化业务流程需要各部门之间的紧密协作，提高协同效率。第三节：市场挑战1.1.43市场竞争加剧智能零售与供应链管理在零售行业的广泛应用，市场竞争愈发激烈。企业需要在以下几个方面应对市场挑战：（1）产品差异化：在市场竞争中，企业需要通过产品差异化提高竞争力。（2）品牌塑造：企业需要加强品牌建设，提升品牌知名度和美誉度。1.1.44消费者需求多样化消费者需求的多样化给企业带来了以下市场挑战：（1）产品创新：企业需要不断进行产品创新，以满足消费者多样化需求。（2）个性化服务：企业需要提供个性化服务，提升消费者满意度。1.1.45渠道整合与优化在智能零售与供应链管理中，企业需要对渠道进行整合与优化，以适应市场变化。以下为市场挑战：（1）渠道整合：企业需要整合线上线下渠道，实现渠道间的无缝衔接。（2）渠道优化：企业需要对现有渠道进行优化，提高渠道运营效率。第九章：智能零售与供应链管理的未来发展趋势第一节：技术创新科技的不断进步，智能零售与供应链管理领域的技术创新将成为未来发展的关键驱动力。在技术创新方面，以下几个方向将成为焦点：（1）大数据与人工智能技术的融合：通过大数据分析，企业可以更加精准地了解消费者需求，优化供应链管理。同时人工智能技术如机器学习、自然语言处理等在智能零售领域的应用将进一步提升运营效率。（2）物联网技术的普及：物联网技术可以帮助企业实现商品、仓储、物流等环节的实时监控，提高供应链管理的透明度和效率。未来，物联网技术将在智能零售与供应链管理领域得到广泛应用。（3）区块链技术的应用：区块链技术具有去中心化、信息不可篡改等特点，可以有效解决供应链管理中的信任问题。未来，区块链技术在智能零售与供应链管理领域的应用将逐渐成熟。（4）云计算与边缘计算的结合：云计算技术可以为企业提供强大的数据处理能力，而边缘计算技术则可以实现数据在源头的高速处理。两者结合，将进一步提升智能零售与供应链管理的实时性和准确性。第二节：市场拓展智能零售与供应链管理技术的不断创新，市场拓展将成为未来发展趋势的重要方向。以下几方面值得关注：（1）跨行业融合：智能零售与供应链管理技术将渗透到更多行业，实现跨行业融合，为消费者提供更加丰富多样的购物体验。（2）线上线下融合发展：线上线下的融合将成为未来智能零售的主流趋势，企业将通过线上线下渠道的整合，实现资源共享，提高运营效率。（3）国际化发展：我国智能零售与供应链管理技术的成熟，企业将积极拓展国际市场，提升全球竞争力。（4）市场细分：针对不同消费者群体，企业将推出更多定制化的产品和服务，满足个性化需求。第三节：行业应用智能零售与供应链管理技术将在以下行业得