报告探讨了最新的个性化和定制趋势。扩展生成式人工智能在购物过程的关键时刻执行个性化的作用；零方和第一方数据对支持个性化工作的重要性日益增长，尤其是在第三方cookie不受欢迎的情况下; 最大化个性化的最佳实践。
生成式AI强化了个性化活动
生成式人工智能是2023年最热门的技术，它已经迅速成为品牌个性化营销的关键因素，这在很大程度上是因为它可以帮助营销人员快速、经济地扩大项目规模。
报告还以GNC与Ujet的合作为例，探讨了品牌如何支持个性化。通过使用机器学习和人工智能，该解决方案为GNC的客户服务代理提供有关客户的相关信息，而不仅仅是检查订单状态。GNC使用该解决方案快速提供相关建议，以帮助每位客户解决他们的的问题，获得积极的体验。
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尽管这些问题可能已经存在很久，但一些解决方案是新的。在接受调查的112家零售商中有超过一半（51%）在2023年将RMN（零售媒体网络）添加到其数字服务产品中。许多零售商也在回归策略，41%的零售商增加了忠诚度计划/体验；39%的零售商在商店里部署了二维码。
另一个快速发展的行业是电商平台，它正越来越多地融入零售商的全渠道和履约工具包。71%的受访者认为，通过电商平台销售的最大好处是可以接触到更广泛的客户群，但38%的受访者认为，更快、更具成本效益的快递是一个积极因素。
5个要点
零售媒体网络正在成为无缝全渠道体验的重要组成部分：2023年，51%的零售商在其数字服务产品中增加了RMN。
电商平台正在向全渠道零售商证明自己的价值，一方面提供了更广泛的客户群（71%的零售商提到了这一点）；另一方面简化配送流程，38%的零售商认为通过电商平台实现更快、更经济的配送是一个好处。
可持续发展呼声越来越高：38%的零售商现在接受二手商品进行转售或升级回收；54%的零售商通过投资于不可持续的采购和产品开发来解决问题的根源，高于2022年的38%。
零售商越来越担心的一个挑战是：欺诈性退货。54%的零售商认为最大限度地减少退货是一项关键挑战，高于2022年的46%，仅次于对退货运输和处理成本的长期担忧（67%）。
尽管基于实体店的物流仍然很强劲，54%的零售商在发货前使用活跃的实体店作为库存的最后分配。这些服务的使用率从2022年的45%上升到今年的53%，在商店里为订单准备创建专用空间的受访者比例从去年的60%下降到2023年的43%。
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众所周知，零售商面临着宏观经济的挑战。调查显示，多达70%的美国消费者和76%的英国消费者认为，经济低迷将至少持续到2024年。因此，许多买家计划要么控制支出，要么探索更具成本效益的品牌和产品。
在这种情况下，零售商正专注于在客户获取和保留之间取得平衡。当被问及增长的优先顺序时，获得更多的客户（72%）和向现有客户销售更多产品（63%）显然处于领先地位。
商业领袖专注于实现全渠道
当品牌和零售商优化他们的客户获取和保留工作时，优先考虑哪些商业渠道?
消费者生活在一个全渠道的现实中。他们在商店、品牌电商网站和市场之间流动，比较产品和价格。
这就是为什么曾经是数字原生的品牌已经开始开设实体店，如Warby Parker，为获得更多的客户，提高整体市场份额。
将增长目标与渠道投资联系起来
尽管市场炒作甚广，但只有不到20%的受访者认为这些平台提供了最大的增长机会。近一半的受访者（47%）表示，未来一年，电商平台对其营收的贡献将不超过10%。
高管们对营收表现仍持谨慎乐观态度
当被问及他们的业务在2022年假日季与2021年的表现如何时，超过一半的受访者（55%）表示结果好于预期，32%的高管表示表现与预期一致。
虽然全国零售联合会（NRF）的结果显示，假日销售增长低于预期，但今年的销售额仍比2021年增长了7%。这一增长与NRF预测的今年6%至8%的增长率一致，这可能解释了为什么受访者认为这是一个总体积极的季节。
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零售商知道提供有效的客户支持是至关重要的，无论是通过电话、聊天还是短信。但对于缺乏实体店的DTC品牌和电子商务零售商来说尤其如此。在实体店中，客户服务问题可以面对面、实时地得到处理。此外，维持一支代理商队伍成本高昂，资源密集，尤其是在当前劳动力市场吃紧的情况下。新技术，尤其是生成式人工智能，有望提高效率和节约成本。
终极目标是在不削减客户体验（CX）的情况下控制客户服务成本。HGS客户管理总监Pat McClard在接受Retail TouchPoints采访时表示:“很多人都在关注如何让客户服务至少保持成本中立，但每个人也都在关注如何让客户服务成为一种收入来源。在客户服务互动过程中，客户不断与品牌交互，所以不使用它来追加销售或交叉销售额外的产品和服务是疯狂的。”
正如每个零售商都知道的那样，挑战在于大多数客户服务互动开始时，顾客充其量是困惑的，最坏的情况是愤怒的。
聪明的零售商还希望通过改善客户体验来最大限度地减少可避免的客户服务问题，以及通过支持机制解决这些昂贵的问题。
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虽然没有人能准确预测第四季度将会带来什么，但对于零售商来说，我们似乎正处于一个相对稳定的季节。
在过去几年里，零售商收到了各种各样的信号，但假期的表现相当强劲。今年有通货膨胀等不利因素，但消费者信心非常高，市场正在对此作出反应。人们的感受有一个很好的指标，那就是旅游又回来了，这也意味着实体和体验式零售将非常重要。由于所有这些原因，送礼可能比过去的奢侈购物更实用，尽管支出仍然是有限的。
不确定的经济环境意味着，零售商将需要从每一次假日季的互动中尽可能多地榨取价值。零售商应该关注的一些关键领域包括:
定价和促销策略：虽然全店或全站范围的促销可能会带来大量流量，但它们比更有针对性的促销更有可能侵蚀利润，无论是从促销的商品还是从获得这些优惠的客户群来看;
将新客户转化为回头客：虽然这是全年的任务，但在假日期间需要加强，因为消费者会更频繁地“试用”新品牌;
利用较长的假期：聪明的零售商可以利用较长的假期进行促销和库存调整（如果需要的话），还可以缓解店内和在线零售系统面临的销售高峰。
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适当的供应链可见性需要一系列技术协同工作，以帮助零售商了解正确的产品在正确的时间出现在正确的位置的组成部分。
要记住的一些最重要的策略和好处包括：
用预测需求克服复杂性：全渠道零售创造了巨大的机会，但也放大了供应链的复杂性，因此零售商要了解需求在哪里，以确保他们把库存放在正确的地方，这一点至关重要。
通过RFID获得准确的信息：RFID标签的成本大幅下降；它们现在是一个必须拥有的工具，可以确保品牌确切地知道有多少钱，在哪里，以推动保持运营顺利进行的见解。
理解人工智能的影响：供应链，就像当今零售业的许多方面一样，对于手动电子表格来说太复杂了，但实施正确的人工智能工具可以帮助零售商深入了解并将其转化为高效的行动。
受益于真正的供应链可见性：对供应链的良好可见性只是推动高效运营的第一步，零售商需要确保他们在遵循提高底线的策略的同时获得这些好处。
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根据2016年2月的调查，一般来说，网民希望获得便利和安全的移动体验。受访者希望未来三年内移动体验不仅能够更加个性化，而且能够根据位置做出调整和反应。
Sitecore和 Vanson Bourne调查了4500名成年网民，超过1/3的受访者表示希望未来三年内移动应用和网站能更加个性化。1/3的受访者也表示希望支付方式能够更快速。
全球网民其他的期待还包括在路上订购的配送速度能更快，提供即时在线客户服务和跨渠道无缝的商品体验。
从整体来看，个性化是大部分消费者的期待。Magnetic 和Retail TouchPoints的调查发现购物过程中最重要的因素确保网络购物轻松、容易。
个性化能帮助提高参与度和转化。CMO Council的数据显示提高响应和参与度是使用个性化内容的首要原因。
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随着移动设备的普及，消费过程也在发生变化。消费者一直保持联网状态、变得消息灵通，而且能在网络和实体店之间快速转换。传统购物过程仍然存在，但是，正如eMarketer新报告“购物过程的改变：移动参与其中意味着什么”所显示的，一旦智能手机参与其中，消费者的行为就会发生改变。
广义上来说，消费者渴望获得一致性的体验，2015年4月Magnetic和 Retail TouchPoints的调查了北美网民，59%的受访者选择网络渠道和实体店之间一致体验是零售体验中最重要的部分，54%的受访者认为跨设备一致性体验非常重要。Magnetic和 Retail TouchPoints还调查了零售商给消费者提供的信息，只有36%的受访者表示跨PC和移动提供了无缝体验。
不良体验在任何购物阶段都是不受欢迎的。2015年6月Contact Solutions的调查显示美国移动消费者虽然不怎么关注消费过程的触点，但是他们认为最重要的阶段是使用商品的时候（25.9%）。
从整体上来看，移动对消费行为有显著影响，它不再仅仅涉及智能手机用户或短暂地用于购买廉价商品。消费者的需求正在改变，零售商必须紧跟消费者的步伐。
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尽管如此，建立一致的跨渠道消费体验并获得以上各种好处仍然是一个复杂的命题。RSR研究中心在2012年11月的调研中发现，当被问及跨渠道销售战略执行过程中最主要的挑战时，59%的跨渠道零售商表示，在各种渠道间建立一致的品牌体验是最困难的。
跨渠道消费者对企业更有价值
无论建立正确的跨渠道消费体验有多么困难，当一切都正确实施后，结果是值得期待的。RTP的调研显示，近半数的受访企业认为跨渠道消费者更有价值。相比单一渠道消费者而言，跨渠道消费者贡献的收益增加约10%。其中收益的衡量标准包括：平均客单价（52%），购物频度（48%）和一定时期内的总消费额度（45%）。
数据分析仍然滞后
RTP发布的报告《攻克多渠道销售的挑战》指出：零售商还没有充分利用数据分析手段来评估跨渠道销售战略的执行效果，能做到的零售商只有36%，另外还有24%正在计划中。在使用数据分析的零售商中，分析销售数据的占52%，紧随其后是用户数据（43%），网络访问数据（30%）。