门店增设AI摄像头获取消费者行为轨迹、CV与RFID技术获取商品交互信息、A/B测试优化商品摆放位置——零售空间的数字化正在从“数据采集”走向“智能决策”。惟幄科技这份白皮书以咖啡、鞋服、商业地产三大业态为案例，展示了零售空间如何通过AI摄像头、CV与RFID技术实现线下数据的系统化采集与分析，并通过A/B测试和私域忠诚体系驱动体验优化。
数据驱动的零售空间智能——从采集到决策的完整闭环
零售空间的数字化升级，核心在于建立从数据采集、分析到决策的完整闭环。惟幄科技在白皮书中提出的SDP空间数据平台方案，通过三个关键步骤实现这一闭环：
第一步：通过用户旅程地图寻找服务缺口。 以用户想喝一杯咖啡的旅程来看，将客户从产生喝咖啡的想法开始，一直到离店的全过程，服务触点一览无余。在每个节点上，门店都展开独特的优化方法。
第二步：通过服务缺口寻找解决方案。 通过梳理各项服务缺口，推导出设计目标——可持续的购物空间生态系统。智能零售门店解决方案通过线上线下结合，应对线上日渐增长的订单数量，同时最大化优化门店服务侧的效率。
第三步：通过数据验证与持续优化。 最终设计的智能零售门店解决方案完成定制化算法设计>5个，框架部署店铺>48家，沉淀门店客流数据>24000小时，门店A/B测试>1000次，策划活动>10次，参与人数>1000000人。
鞋服行业——RFID+CV+reID的商品与人行为追踪
鞋服门店对于数字化已领先于其他行业，但如何用好收集的数据，并能在存量时期优化营销和运营是每个品牌一直在探索的。
数据收集方式： RFID+CV+reID（人群侧+业务侧数据）和MOT数字触点如小程序、APP、微信社群（用户侧数据）。
具备业务价值的线下数据维度： Persona-oriented（X/Y/Z世代、情侣/家庭/朋友等）、Person-oriented（兴趣阶段如停留时间/拿起次数、动机阶段试穿、购买阶段付款）、Product-oriented（单一SKU的转化漏斗）、Performance-oriented（销售人员行为评估）。
业务价值： 空间智能方面，数据呈现可视化报表、数据洞察AI分析后的业务驾驶舱、业务建议AB测试后的优化。私域忠诚方面，SDP Hub原始数据接入客户CDP平台，实现线上线下场景千人千面的精准触达。
基于CV与RFID技术获取消费者与商品之间的交互信息，有效分析消费者行为及商品偏好后，极大限度优化了店内商品的摆放位置，引导消费者尽可能地拉长逛店旅程，提升门店销售额和客户体验。
咖啡与商业地产——空间智能的差异化实践
咖啡行业（第三空间）： 通过用户旅程地图解析服务中的双方痛点，找到服务缺口。在上下班高峰时刻，职场周边的门店经常有不买咖啡但穿店而过的员工、排起长队等待的顾客、因座椅不足而离开的顾客。如何让一家门店能够无打扰地、更好地服务顾客，如何最大限度地提升店内资源的利用效率，如何挖掘更多的消费机会，成为其一直在寻找的答案。
商业地产（购物中心）： 智能购物空间除了常规的店铺服务管理，也体现在消费者的购物场景。通过“时”“事”“物”“场”4个维度组织空间功能。从进场离场人体行为轨迹识别开始，到随时知悉购物中心各项信息指标。根据行人检测算法和姿态分类算法（非人脸识别），基于人形轮廓和视频跟踪技术，在保护用户隐私的前提下精准统计顾客线下行为信息，提升了管理侧的远程巡检效率，更提高了整个购物中心的资源利用率。
