AI和IoT助力现代商业和零售
零售行业正在进行一场翻天覆地的转型。消费者不断改变购买和互动方式，零售企业构思和创建新商业的方方面面。物联网和人工智能重塑商业和零售运营模型，实现零售业务的持续创新。
消费趋势
伴随互联网的发展和移动智能终端的普及，消费者消费习惯产生明显的变化。消费者对于消费的需求转向个性化、社交化、口碑化甚至娱乐化，对商品质量、服务、性价比的要求在不断提高，购买方式多渠道化、移动化、碎片化，而购买及消费过程则趋于简单化、透明化、快速化。应对这些现代消费观念和消费趋势，在线商家、实体商铺和移动购物服务商不断推陈出新，以满足不断变化的消费需求。
现代商业和零售业
面对在线销售和互联网时代消费观念的冲击，传统零售行业通过自我创新完成现代商业和零售业的转型。通过线下与线上的融合，配合物联网、人工智能和大数据的采集与应用，对客户进行个性、高效的服务，以大幅提升销售额。
对于电商渠道而言，越来越多的在线零售商运用人工智能和数据分析实现产品个性化服务，推动在线销售，具体的服务形式也是多种多样。比如顾客登录在线购物网站时，个性化精准推荐可以告诉顾客购买了这个产品的大多数人也购买了其它哪些产品，也可以根据你的购买记录在主页显示出你可能会想购买的产品；聊天机器人会立刻回答对于商品的询问，快速的人脸识别简化购物流程，并提高购物效率和安全性。Amazon.com 作为全球在线零售商，是物联网、人工智能和大数据应用的先驱。对于传统商业形式，商家利用物联网和人工智能技术，从消费者的消费习惯上寻找价值增长点，通过分析消费行为推进商品的优选、营业场地的优化和展示，实现更有效率的精准营销。
现代商业中，利用云计算技术，结合大数据、物联网和人工智能的全渠道零售（Omnichannel Retail）优化了多个销售渠道，在统一平台实现高度集成。销售渠道，无论实体还是在线，无论是通过电话还是移动方式，他们之间的区别和边界是模糊的，又在同一管理平台上统一，为客户提供无缝购物体验。 基于云计算的数据集中管理赋予全渠道零售的技术和能量，实现现代零售服务业的创新升级。
AWS 智能零售方案
借助 AWS云，现代商家或零售商能够使用物联网技术、机器学习、人脸识别及其他 AI 功能，将智能融入应用程序，与客户增强互动，为客户提供有针对性、个性化且独特的体验。通过 Amazon Kinesis，商家可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以通过物联网获取用于机器学习、分析和其他应用程序的远端数据。AI 驱动的数字助手应用程序，为客户提供从寻找物品到放入购物篮，再到人脸识别结账的一站式购物体验。独特的购物体验可以提升客户参与度和品牌忠诚度。对于在线零售商家，Amazon Lex 可轻松、快速地构建出成熟的自然语言对话机器人，帮助客服人员解决问题，提升销售额。通过 AWS Lambda，无需预置或管理服务器即可运行代码，快速且经济高效地开发移动应用和进行数字化营销活动。AWS EMR 可用于分析点击流数据，细分用户、了解用户偏好，更有效投放广告。AWS EMR也可使用和处理来自 Amazon Kinesis、Apache Kafka 或其他数据流的实时数据，运用各种可扩展的机器学习算法进行商业预测分析。同时，智能零售方案可跨多个可用区或地理区域进行大规模部署，轻松实现不同地域的营销活动，让新市场开拓变得更简单、经济、高效，从而实现全球化布局。
物联网引发Under Armour的新价值增长点
Under Armour是运动服装行业的全球领先者之一。体育服装和互联健身行业竞争激烈，Under Armour一直在持续创新以保持优势地位。 Connected Fitness 是Under Armour 的管理平台，通过应用AWS，优化该平台运行的所有应用程序，包括UA Record、MapMyFitness、Endomondo和MyFitnessPal，以及名为HealthBox的物联网硬件解决方案。更重要的是，AWS为Under Armour全球的数字社区提供了无缝健身体验，通过对其Connected Fitness平台的管理，提供用户所要求的创新功能，为全球超过1.8亿用户提供良好的客户体验，提升品牌价值。同时，利用AWS，Under Armour管理人员可以访问多个区域和可用区域，从而确保数百万全球用户的高可用性。
物联网技术和AI的现代应用，帮助Under Armour更快地开发客户期望的新产品，为数字社区提供出色的体验来增强品牌价值，创新零售业务的价值点，快速实施国际增长和全球扩张。
Euclid 助力零售企业精准营销
Euclid 是一家发展迅速的技术初创企业，通过测量行人流量、商店访问量、路人转化率、退出率、访问时长和客户忠诚度，帮助传统零售商优化营销、销售和运营绩效。Euclid跟踪购物者在浏览时的位置、他们在某些区域停留的时间、访问的总时长以及他们返回的频率，然后将数据汇总，旨在帮助传统零售公司提高销售、营销和转化率。目前它在65个国家每天捕获大约70亿个数据点。Euclid 在 Web 层使用AWS，在 Amazon S3 上存储信息，并使用 Amazon EMR 并行处理数据。分析团队利用 Amazon EMR 和 Hadoop 累计并分析数据。Amazon EMR 完成了大部分繁重工作，不需要花时间安装和管理集群，大大节约了成本。
AWS帮助Euclid在零售商业客户找到其价值点，帮助传统商业实现精准营销和现代零售。
Artfinder，AWS为商业艺术品零售提供慧眼
作为艺术品经营者，Artfinder是一个位于英国和美国的在线市场，可以让艺术家直接向消费者销售艺术产品。Artfinder的挑战是确保买家看到他们想要购买的艺术品。在客户登录该网站时，Artfinder会根据客户之前购买的产品信息向客户进行产品推荐。 然而，与许多网站不同的是，艺术品出售大部分都是一次性的，因此对于推荐的准确分析是一个难点。Artfinder利用Amazon机器学习来改进其关于行为的算法并推荐作品。Amazon Rekognition可以向应用程序轻松添加图像和视频分析功能，Amazon Kinesis Firehose作为另一个推荐工具，可以跟踪网站上的用户行为，以查看他们关注的作品和艺术家、购买的内容、喜欢以及搜索的内容。通过收集所有这些信息并进行更多的离线分析，帮助艺术作品更快地找到买家。