• 研究表明，《2024年零售技術(shù)炒作周期》（Hype Cycle for Retail Technologies, 2024，ID G00813641）評估了25項零售技術(shù)，幫助CIO制定投資策略，其中店內(nèi)單品級RFID處于“啟蒙坡”，預計5-10年內(nèi)成熟。

• 證據(jù)顯示，RFID可提升庫存準確性至98%以上，支持統(tǒng)一零售商業(yè)，但實施成本和技術(shù)限制可能阻礙廣泛采用。

• 存在爭議的是，新興技術(shù)如量子計算潛力巨大但風險高，而成熟技術(shù)如RFID需平衡短期收益與長期投資。

引言

Gartner發(fā)布的《2024年零售技術(shù)炒作周期》（Hype Cycle for Retail Technologies, 2024，ID G00813641）為零售行業(yè)提供了一份技術(shù)發(fā)展的全面指南，幫助零售首席信息官（CIO）在充滿顛覆性的數(shù)字商業(yè)環(huán)境中制定投資策略。

本文基于此報告，全面解讀其背景內(nèi)容，并聚焦“店內(nèi)單品級RFID技術(shù)”（Item-Level RFID in the Store），深入分析其現(xiàn)狀、潛力與挑戰(zhàn)，結(jié)合其他關(guān)鍵技術(shù)趨勢，提出專業(yè)評論與建議，旨在為零售從業(yè)者提供可操作的洞察。

背景：2024年Gartner零售技術(shù)炒作周期報告全景解析

報告概覽與核心目標

《2024年零售技術(shù)炒作周期》由分析師Sandeep Unni撰寫，于2024年7月29日發(fā)布，旨在幫助零售CIO在技術(shù)投資決策中“撥開市場炒作迷霧”，識別能夠驅(qū)動關(guān)鍵業(yè)務成果的技術(shù)。

報告采用Gartner經(jīng)典的炒作周期模型，通過五個階段:

• 創(chuàng)新觸發(fā)（Innovation Trigger）

• 期望高峰（Peak of Inflated Expectations）

• 幻滅低谷（Trough of Disillusionment）

• 啟蒙坡（Slope of Enlightenment）

• 生產(chǎn)力高原（Plateau of Productivity）

展示25項零售技術(shù)的成熟度、市場滲透率及潛力。

報告指出，零售業(yè)正處于數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點。生成式AI的快速發(fā)展激發(fā)了技術(shù)投資熱情，但宏觀經(jīng)濟不確定性和數(shù)字商務增長放緩促使零售商回歸核心原則：優(yōu)化庫存、提升客戶體驗、增強員工數(shù)字化能力。零售CIO需加速投資于能夠提供精準商業(yè)智能、保護利潤率并通過運營效率與沉浸式體驗推動增長的技術(shù)。

關(guān)鍵趨勢與零售環(huán)境

報告強調(diào)兩大推動零售技術(shù)演進的趨勢：

1. 數(shù)字觸點的擴展與物理-數(shù)字融合：移動技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、行業(yè)云、邊緣計算和AI的持續(xù)采用，推動了零售觸點的多元化。例如，IoT設備如智能貨架和RFID標簽增強了店內(nèi)實時可見性，而行業(yè)云平臺支持跨渠道數(shù)據(jù)整合。

2. 數(shù)據(jù)的廣泛可用性：零售商需投資于感知、整合和分析店內(nèi)外數(shù)據(jù)的技術(shù)，以洞察消費者行為并提升盈利能力，例如理解不同代際消費者的購買驅(qū)動因素。

當前零售環(huán)境面臨多重挑戰(zhàn)：

• 宏觀經(jīng)濟不確定性：迫使企業(yè)聚焦庫存優(yōu)化與成本控制，特別是在2024年全球經(jīng)濟波動中。

• 客戶期望提升：無縫購物體驗成為競爭焦點，如BOPIS（買在線，店內(nèi)取貨）需求增加，Gartner數(shù)據(jù)顯示超過50%的在線訂單從實體店履行。

• 技術(shù)投資需求：需平衡短期收益（如勞動力分析）與長期創(chuàng)新（如量子計算），避免資源浪費。

在此背景下，技術(shù)需支持統(tǒng)一零售商業(yè)（Unified Retail Commerce, URC），即跨物理與數(shù)字渠道提供一致的客戶體驗。

技術(shù)清單與定位

報告涵蓋25項技術(shù)，大多數(shù)位于期望高峰與啟蒙坡之間，預計在未來10年內(nèi)達到成熟采用階段。新引入的技術(shù)包括：

• 競爭與市場情報解決方案：AI驅(qū)動的解決方案，追蹤需求信號，提供產(chǎn)品銷售表現(xiàn)的顆?；床?。

• 機器客戶（Machine Customers in Retail）：智能設備自主購買，可能重塑商業(yè)模式，如自動補貨場景。

• 量子計算在零售中（Quantum Computing in Retail）：潛力變革復雜決策，但需5-10年成熟。

• SoftPOS：將智能手機轉(zhuǎn)為支付終端的軟件點位系統(tǒng)，降低硬件成本。

• 店員超級應用（Store Associate Superapps）：綜合應用支持店員管理多種任務，提升效率。

與此同時，一些技術(shù)因市場炒作減弱或短期相關(guān)性下降被移除：

• AR/VR/MR：未實現(xiàn)預期影響。

• 元宇宙：虛擬共享空間熱度下降。

• NFT：非同質(zhì)化代幣短期相關(guān)性低。

技術(shù)定位基于其成熟度和市場滲透率，例如：

• 店內(nèi)單品級RFID：市場滲透率5-20%，處于啟蒙坡，預計5-10年內(nèi)達生產(chǎn)力高原。

• 零售行業(yè)云平臺：已越過期望高峰，5-10年內(nèi)進入生產(chǎn)力高原。

以下表格總結(jié)部分技術(shù)的位置和預期采用時間：

優(yōu)先級矩陣與投資建議

報告通過優(yōu)先級矩陣映射每項技術(shù)的效益評級與主流采用時間，幫助零售商優(yōu)化投資組合：

• 變革性技術(shù)（Transformational）：如零售行業(yè)云平臺（5-10年）、生成式AI（5-10年），潛力高但風險大。

• 高收益技術(shù)（High）：如店內(nèi)單品級RFID（5-10年）、勞動力分析（0.5-1年），短期回報顯著。

投資建議分為：

• 短期（0.5-1年）：優(yōu)先勞動力分析和AI，確保即時效益。

• 中期（5-10年）：投資店內(nèi)單品級RFID和行業(yè)云平臺，提升效率與數(shù)據(jù)能力。

• 長期（>10年）：布局量子計算和機器客戶，搶占未來競爭優(yōu)勢。

重點研究：店內(nèi)單品級RFID技術(shù)的深度分析

定義與技術(shù)現(xiàn)狀

• 店內(nèi)單品級RFID（Item-Level RFID in the Store）通過在單個庫存單位上使用無源RFID標簽（860-960MHz超高頻段），利用射頻波在標簽與閱讀器間傳輸數(shù)據(jù)，實現(xiàn)庫存的精確追蹤。與傳統(tǒng)條碼系統(tǒng)不同，RFID無需手動掃描，可實現(xiàn)自動化和實時可見性。例如，標簽可記錄商品的唯一標識、位置和狀態(tài)。

報告定位其：

• 市場滲透率：5%-20%

• 成熟度：早期主流（Early Mainstream）

• 炒作周期位置：啟蒙坡，預計5-10年內(nèi)達生產(chǎn)力高原

該技術(shù)已超越幻滅低谷，2024年因持續(xù)投資穩(wěn)步上升，尤其在服裝、鞋類和時尚零售領域表現(xiàn)突出。領先零售商如Zara和H&M已大規(guī)模采用，Zara自2014年起優(yōu)化快速補貨，H&M在15個市場提升線上線下整合。

重要性與驅(qū)動因素

為何重要？

店內(nèi)單品級RFID通過提升庫存準確性（通常超98%）、支持在線訂單的店內(nèi)履行和減少欺詐，成為統(tǒng)一零售商業(yè)的關(guān)鍵支撐。其在無縫購物體驗中的作用日益凸顯。

驅(qū)動因素

1. 庫存優(yōu)化：實時追蹤庫存位置和狀態(tài)，解決店內(nèi)庫存準確性普遍低于配送中心的問題（約60%）。

2. 客戶體驗：通過智能結(jié)賬和個性化互動提升店內(nèi)體驗，如快速定位商品。

3. 防損與防偽：美國國家零售聯(lián)合會（NRF）估計2022年庫存縮水成本超1000億美元，RFID通過電子防盜系統(tǒng)（EAS）和序列化追蹤減少損失。

4. 供應鏈協(xié)同：大型零售商的源頭標簽要求推動供應商增加標簽覆蓋，可能降低成本。

5. 生成式AI助力：與RFID數(shù)據(jù)結(jié)合，可優(yōu)化庫存策略，減少持有成本。

商業(yè)影響

店內(nèi)單品級RFID對零售商運營產(chǎn)生多方面影響：

• 運營效率：顯著降低店員勞動成本，提高揀貨和補貨效率。

• 收入增長：確保庫存可用性，減少銷售損失，提升客戶忠誠度。

• 數(shù)據(jù)價值：提供實時產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)，可與供應商共享，創(chuàng)造新收入機會。

• 案例：Zara通過RFID實現(xiàn)快速響應客戶需求，H&M優(yōu)化店內(nèi)庫存和在線訂單履行。

挑戰(zhàn)與障礙

盡管潛力巨大，RFID技術(shù)的廣泛采用面臨阻礙：

1. 技術(shù)限制：雜貨、化妝品等領域的金屬或液體商品標簽讀取困難，缺乏統(tǒng)一標準。

2. 實施成本：單品標簽與箱/托盤級標簽并存增加費用，需證明單位經(jīng)濟性。

3. 組織變革：需要培訓店員并獲得支持，管理復雜性高。

4. 適用范圍：多部門大賣場中主要限于非食品類，如服裝和家居用品。

5. 數(shù)據(jù)安全：RFID數(shù)據(jù)傳輸需加密以保護隱私，防止未經(jīng)授權(quán)訪問。

以下表格總結(jié)潛力與挑戰(zhàn)：

用戶建議與評論

Gartner建議

• 評估現(xiàn)狀：基準測試庫存準確性，確定RFID改進潛力。

• 全面建模：模擬端到端流程，評估整體價值。

• 優(yōu)先流程：識別受益最大的流程（如在線訂單揀貨），啟動試點。

• 供應商選擇：推薦Avery Dennison、Impinj、Zebra Technologies等，評估生態(tài)系統(tǒng)兼容性。

本文評論

店內(nèi)單品級RFID無疑是零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支柱技術(shù)，其高庫存準確性和實時可見性直接應對了庫存管理效率低下與客戶體驗不佳的痛點。然而，其推廣受限于成本與技術(shù)壁壘。建議零售商采取循序漸進策略：優(yōu)先在高價值品類（如服裝）試點，積累經(jīng)驗后再擴展至復雜品類（如雜貨）。與供應商深度合作降低成本，同時借助生成式AI分析RFID數(shù)據(jù)，挖掘更深層次的優(yōu)化潛力。

組織變革管理不容忽視。店員培訓不僅是技術(shù)使用的保障，更是推動文化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。成功的RFID實施需將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為員工賦能，確保其從“被動執(zhí)行”轉(zhuǎn)為“主動參與”，放大客戶體驗提升效應。

未來展望

隨著技術(shù)進步（如更小標簽尺寸）和成本降低，店內(nèi)單品級RFID有望在5-10年內(nèi)成為零售業(yè)標準配置，尤其在服裝領域可能更快成熟。結(jié)合邊緣計算和IoT，其應用場景將從庫存管理擴展至動態(tài)定價與個性化營銷，成為零售商保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵利器。

其他關(guān)鍵技術(shù)簡覽與投資建議

新興技術(shù)（創(chuàng)新觸發(fā)階段）

• 量子計算：潛力變革復雜決策，但需5-10年成熟。

• 機器客戶：智能設備自主購買，建議探索自動補貨場景。

高炒作技術(shù)（期望高峰階段）

• 生成式AI：滑向幻滅低谷，需關(guān)注治理與實際效益。

• 智能貨架：實時庫存管理，適合試點但成本高。

成熟技術(shù)（啟蒙坡與生產(chǎn)力高原）

• 零售行業(yè)云平臺：變革性效益，建議評估數(shù)據(jù)整合能力。

• 勞動力分析：優(yōu)化員工績效，短期投資首選。

投資優(yōu)先級建議

• 短期（0.5-1年）：勞動力分析、AI，確保即時效益。

• 中期（5-10年）：店內(nèi)單品級RFID、行業(yè)云平臺，提升效率與數(shù)據(jù)能力。

• 長期（>10年）：量子計算、機器客戶，布局未來競爭優(yōu)勢。

結(jié)論

《2024年零售技術(shù)炒作周期》揭示了零售技術(shù)的多樣化發(fā)展路徑。店內(nèi)單品級RFID作為成熟技術(shù)，正通過提升庫存準確性與客戶體驗，成為統(tǒng)一零售商業(yè)的重要支撐。結(jié)合AI、云平臺等技術(shù)，零售商可在短期優(yōu)化運營，同時為長期創(chuàng)新做好準備。在數(shù)字商業(yè)浪潮中，戰(zhàn)略性技術(shù)投資將成為零售成功的關(guān)鍵。零售商應積極擁抱RFID等技術(shù)，以在競爭中脫穎而出。