消費者在做口頭調查時，往往會修飾自己的回答，以便聽起來更合理，但實際上，購買行為往往是由潛意識情緒驅動的。CNSPHOTO提供
一場關于消費者“情緒數據”的競賽正在零售商之間進行著。
這場競賽通過掌握顧客的身體語言，讓實體店在和電商的競爭中擁有了扳回一局的機會。
據英國《經濟學人》報道，情緒識別軟件可以監測購物者的表情甚至近距離檢測他們的身體狀況，商家希望藉此能夠讓購物者的無意識行為浮出水面，并利用這些情緒數據改進從包裝展示、背景音樂到推銷話術的種種營銷手段。
情緒識別助力實體零售
報道稱，為了研究消費者的情緒狀態和購物行為之間的關系，法國一家連鎖書店用巴黎創業公司Angus.ai的情緒識別技術分析了自己一家分店的監控視頻，觀察購物者的動作以及他們驚訝、不滿、困惑或猶豫時的面部表情。當顧客走到過道盡頭，卻又皺著眉頭回到書架旁時，軟件就會悄悄向店員發出消息提示他們上前幫忙。由于采用了這一技術，該店的銷售額增長了十分之一。
據悉，這家書店所使用的Angus.ai研發的情緒識別技術，也正在其他一些客戶的實驗性門店里進行測試。這些客戶包括巴黎機場、奢侈品集團LVMH以及連鎖超市家樂福等。而一項在愛沙尼亞塔林某家母嬰店進行的測試中，由倫敦的情緒監測公司Realeyes開發的軟件顯示，微笑進店的消費者比其他消費者的消費額平均多了三分之一。
除了依靠簡單的視頻帶來的新發現外，要了解顧客在購物時的情緒，現在還有更細致入微的技術手段。
例如，熱成像攝影機能夠檢測顧客的心率，可穿戴式電流計能測量手部皮膚的濕度和電阻，能反映出顧客的興奮度來。而通過無線方式從智能手機上安裝的反映顧客步行速度的軟件，則能揭示顧客什么時候被商品吸引——他們通常會停下腳步，或為價格發愁——或反復拿起手機在線搜索更便宜的產品。
而所有這些技術的最終目的，都是讓購物者的無意識行為在技術的幫助下浮出水面，從而更好地為商家所“利用”。
技術優勢逐漸顯現
搜集顧客“情緒數據”技術的出現，被有些人看作是讓實體零售店可以削弱電商數據優勢的一個機會。紐約Lightwave公司首席執行官拉納·鐘表示，一場關于“情緒數據”的競賽正在進行，目的是研究如何更好地收集并利用這些情緒相關的數據，進而用它們來改進商品包裝、展示和店內的背景音樂，或改進推銷術語的內容及使用時機。不過也有人不為之所動。消費者研究巨頭尼爾森公司的消費者研究中心主管里卡多·古鐵雷斯認為，就目前而言，利用技術來全面了解顧客的情緒還是過于“前衛”。
不過，該項技術超前與否先暫且不論，但情緒識別的成本可比過去的消費者調查低得多。以尼爾森公司為例，其每對25位消費者進行3款產品的調查收費1萬美元。而相比之下，Angus.ai公司每臺攝像機的服務費用卻只有59歐元。而總部位于哥本哈根的iMotions公司，客戶只需要支付15000美元左右，就可以獲得一個能夠檢測消費者大腦活動的帽子，一個能夠檢測消費者因感興趣而瞳孔擴大的頭戴式耳機，以及一個電流計。iMotions在全球有150多個客戶，包括億滋國際、雀巢和聯合利華等。這些公司在模擬商店和實體店中都使用到了iMotions的產品與技術。
更重要的是，傳統的市場研究并不準確。消費者在做口頭調查時，往往會修飾自己的回答，以便聽起來更為合理。而實際上，購買行為往往是由潛意識情緒驅動的。位于美國賓夕法尼亞州的VideoMining，也從事商店監控視頻分析軟件的研發，該公司認為，情緒分析關鍵是要跟蹤消費者所做的無意識的事情。英國咨詢公司BrandSense的技術人員認為，傳統的消費者調查還可能會問錯誤的問題，例如詢問消費者對某樣產品的喜歡程度，而正確的問法應該是該產品是否對其具有吸引力。
人工智能是把雙刃劍
從移動、社交、內容到大數據，電商和零售業的數字化演進過程被依次貼上了不同的標簽，大數據時代電商和零售業能夠像道路監控的高清攝像頭一樣，獲取越來越精確的用戶畫像，但有一條鴻溝卻無法逾越。或者說，是當前的數字化手段無從下手的，那就是消費者的情緒研判。而在大多數消費場景中的消費決策，情緒恰恰都發揮著至關重要的作用。
與數據科學家使用大數據工具對品牌相關社交評論進行語義和情感分析不同，線上電商及線下零售迫切需要的是具備實時交互功能的人工智能技術。
目前，人工智能技術在零售業的嘗試取得了不錯的反饋，據福布斯的研究顯示，70%的美國千禧一代和62%的英國千禧一代贊成零售商采用人工智能技術展示更有趣的商品。而根據Gartner的預測，到2020年85%的零售業消費者互動都將由人工智能來管理。
對于有興趣部署具備實時交互功能的人工智能技術的電商和零售商來說，有些問題需要考慮清楚，例如隱私。實際上，一些看似毫無價值的數據卻足以流露消費者的情緒，例如在可口可樂的人工智能實踐中，不僅能夠通過分析附近用戶手機的doubleclick和瀏覽歷史數據來判斷消費者的性別、年齡段及收入，給出有針對性的廣告展示及路徑指引，還可以根據消費者在實體店的移動速率變化來判斷其情緒變化及購買意愿。
因此，正如零售業早些年因未經許可采用WiFi客流監控分析追蹤用戶手機而遭到過起訴一樣，在采集和處理線上、線下用戶的情感數據時，電商與零售商需要在隱私及數據保護方面做到合情、合理、合法。
助力傳統零售的“黑科技”
高速發展的電商不僅為顧客提供了良好的購物體驗和便利的配送服務，更通過大數據等技術實現了對客戶偏好的精準定位。在電商的沖擊下，曾為經濟提供動能并帶動大量就業的傳統零售業似乎已經被判了死刑。
但事實并非完全如此。
高盛最新發布的研究報告認為，傳統零售業不僅不會消亡，還將借助于人工智能、物聯網、商務智能等前沿信息技術，實現涅槃。
近些年來，在自身轉型困難和電商的沖擊下，不少零售企業倒閉了，其他一些也在縮減規模，而幸存的零售企業基本上也采取了引入電商業務的策略。但由于面對的顧客群體和電商的顧客群體有很大重合，所以這種努力收效甚微。
因此，高盛認為，唯有同前沿信息技術相結合，提升購物體驗、建立與顧客更緊密的聯系，零售業才會有希望。
業內人士認為，未來的零售業要么優化物流機制，使之成為一個非常方便的購物場所；要么優化商品展示方式，把供應鏈調整得更有效率。此外，零售商還必須同顧客有更緊密的聯系，通過會員制及行為分析掌握更高質量的相關數據。
但說起來容易做起來難。要實現這些目標，高盛指出，就必須借助于“黑科技”：
第一，信標技術（Beacons）。簡單來說，信標技術就是商家通過藍牙等手段，在店里追蹤消費者行為的技術。商家可以根據信標提供的數據精確了解顧客在店里活動的信息。信標裝置往往會放在靠近顧客的位置，以便了解促銷策略是否對目標商品產生了效果。
第二，計算機視覺（Computer vision）技術。商家可以使用該技術，通過圖像、視頻等來追蹤商品庫存、顧客和雇員的復雜行為，并可以通過存儲圖像來進行情緒識別。
第三，射頻識別（FRID）技術。FRID可以存儲商品的條形碼、價格、具體信息（如尺碼、顏色等），并可實現對每個商品從生產到最終消費的全線追蹤，從而優化供應及庫存。
第四，人工智能（AI）技術。大型零售商需要了解的信息很多，包括顧客信息、價格、地理定位、天氣狀況、競爭對手的情況、資金回報等等方面，而如何搜集并分析這些信息卻是個難題。但現在，物聯網和傳感器可以收集數據，人工智能則可以迅速分析數據并提出解決方案，并最終為零售商高效地做出反饋來。
