零售4.0 运用科技优化消费体验
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根据麦肯锡报告显示，零售业态已进入4.0时代，也就是虚实整合之全代理时代(Omni-Channel)；在此前提下，零售商必须力求突破虚实界线，整合实体店面、网站、电视、电话、移动设备等多元销售或服务代理，凭藉创新模式提高营运绩效。
将近百年前的1916年，美国出现了全球第一家超市——Piggy Wiggly，率先透过开放货架、价格标示与结帐服务台等前所未见的新元素，将传统杂货店推向现代化，成为零售1.0时代的开端。
到了1963年，法国家乐福(Carrefour)、美国沃尔玛(Walmart)等大型连锁量贩店相继现身，由此揭开了零售2.0时代的序幕。
尔后过了长达30年之久，时至1995年，包括Amazon、e-Bay、Zappos，乃至于近期最为火红的淘宝、天猫等电子商务业者兴起，于是吹响了零售3.0号角，电商跃为零售市场的主流。
时至今日，肇因于移动设备的大量普及，辅以在线金流服务的蓬勃兴盛，使得消费者无论透过桌机、笔记本电脑、智能手机或平板电脑，都能随时轻松上网购物，再无时空或国界限制，从而开启了O2O、OnO甚或OsO的虚实整合新局，使得零售业态再往前推移，进入零售4.0最新时代。
零售4.0概念 让虚实界线应声而破
有关零售4.0的成形，包括2010年美国TrialPayCEOAlex Rampell所提O2O概念，意即所谓的从在线到线下，将造访网站的顾客引导至实体店购买商品，2011年美国国家零售业联盟(National Retail Federation；NRF)提出的全代理概念，以及同年由Google提出的零类接触行销(Zero Moment of Truth；ZMOT)，也就是让消费者在与商品实际接触到之前，便已藉由Google Ads、SEC查找排名、关键字广告、查找博客、网志等多方管道主动获取相关信息，而非传统由企业单方面发起的商品推销型态；这些新颖观念，皆是孕育零售4.0思维的重要内涵。
零售4.0时代降临，对此产业究竟造成何等影响？研究机构指出，首先显而易见的现象，即是许多原以实体店经营为主的零售业者，相继踏上由实转虚之途，加强推展电子商务服务，顺势将经营触角延伸至海外；例如沃尔玛于2012年出手收购大陆电商「一号店」(Yihaodian)股权，便堪称是个中典型案例。
但零售4.0对产业的影响，并不仅止于此。由于智能移动设备普及，所以消费者可以随时随地蒐集产品相关信息，不断进行比价，亦可能以PO文方式发表使用心得，或与友人交换意见，使得消费需求转趋挑剔。
在此前提下，零售业者所背负的竞争压力明显攀高，除了需要力拼送货时间的不断缩短，更需力求服务品质的精进，如同淘宝网，藉由实时通讯软件的提供，俾使消费者无论何时何地，都能与其客服中心联系沟通，加速解决任何疑难杂症，便是以实时客服提升整体服务品质的案例之一。
更有甚者，若干海外业者为求优化顾客服务，甚至祭出了全球免运费、且免费退货的创举，对于同业，无疑也形塑了不小竞争压力。
事实上，提升顾客服务品质的极致目标，并不局限在前述有关于到货速度、运送成本或客服效率等环节，而在于提供精致化的个人服务，意欲实现此一目标，即需强化社群媒体的经营，借此与消费族群产生绵密互动，蒐集大量宝贵信息，进而搭配巨量数据分析技术，从所得信息中探索目标客户族群的需求所在，终至依据此线索提供进阶的个性化服务。
精致个人化服务 跃为市场决胜关键
零售业者指出，如果将零售4.0视为轴心，则围绕于这一主轴的元素，其实相当之多，其间包括了「e零售的攻击？创新」、「跳脱传统思考？差异化」、「数码行销？社群媒体？在地化」、「精致个人化？顾客关系管理(CRM)」、「自动结帐？电子钱包」、「实时完成的数码顾客服务」，以及「比以往更动态的定价」。
然而，汇聚前述众多元素的零售4.0概念，最终目标其实相当单纯，便是致力提供予顾客更佳的消费体验，而在塑造优质消费体验的过程中，必然需要援引科技助力，其中不可或缺的关键项目，则包含了云端运算、移动服务、物联网，及巨量数据分析。
「大数据」(Big data：a revolution that will transform how we live, work, and think)作者Viktor Mayer-Schonberger曾经说道，巨量数据分析，就好比DNA定序一般，可据此组装消费者的「RFM模式」，理解其最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)，及消费金额(Monetary)，继而借助智能分析的力量，预测消费者下一步的行为走向，并根据此结果，早对手一步产生对应决策，此乃巨量数据最大价值。
如同美国最大零售商沃尔玛，早年即已嗅出巨量数据之浓郁商机，遂斥资令同业为之咋舌的3亿美元，买下了擅于分析社群网站信息的Kosmix，藉以实时掌握消费者动态，与此同时，该公司也建立了巨量数据实验室(WalmartLabs)，发展出一套专门用以管理社群动态的追踪系统。
显见海外重量级零售业者，多已为了迎合零售4.0浪潮，预先做足准备，同样以沃尔玛为例，前述购并对象Kosmix，不过是其强化巨量数据分析能量的插曲之一，细数近3年来，其余合并标的还包括了Small Society、OneRiot、Grabble、Social Calenda、Small Society、Tasty Labs、OneOps、Inkiru、Torbit等等，可谓族繁不及备载。
尽管沃尔玛稳居全美实体零售商第一大，但纯粹就虚拟代理而言，与Amazon之间仍存在亟待追赶差距，因此其持续加强巨量数据技术投资力度，某种程度上，也是为了拉抬Walmart.com电商事业的竞争力。
Walmart.com旗下设有BFD(Big & Fast Data)团队，聚集了娴熟巨量数据分析系统与技术的好手，透过Hadoop技术建构大数据分散运算平台，运用Cassandra技术掌握用户浏览网站的时间序列，并援引Cassandra、Spark、Storm、Kafka等技术提升巨量数据处理速度，再以Hive技术整合分析所有结构化、非结构化数据集，旨在根据顾客的行为轨迹、当下期望，乃至目前市场各类商品销售状况，给予顾客高值化的个人建议服务。
另外在日本零售业界，也有关于巨量数据的有趣案例。早在以往，日本零售商即知有男性顾客购买胸罩，但总以代女友或太太采购，殊不知在进行巨量数据分析后，赫然发现超过3成采购胸罩的男性顾客，是为了自己而买，其中最年长者已逾70岁，最年轻者不过20岁出头，这些人的共同特色是「不好意思去实体店买」，因而选择透过网络购物途径，整体商机可谓不小。
有了此一惊人发现，日本零售商深觉面对这个另类市场，单凭传统行销策略，并不足发挥最大成效，于是针对此类型男性顾客族群，量身打造不同于以往的行销方案，也如愿带动了买气；若非巨量数据分析，众多男性客户购买胸罩的来龙去脉，将永远深埋在冰山之下，零售商根本无从得知，如今真相大白，行销思维稍微转念，便有截然不同的大收获。
专家认为，以往多数零售商并非对巨量数据漠不关心，而是导入失败所致，失败关键就在于对自身KPI的理解并不到位，因此建议零售商务必先了解自己究竟要什麽，然后再透过巨量数据技术满足所需，即可望提升实施成功的机率。
