店舗技術への支出は、すでに昨年比3.7%増となっており、コンビニエンスストアや食品業者などの分野で急増しています。 新型コロナウイルスによる食品アプリの1日のダウンロード数は、今年の初めに218%増加しました。 米国を拠点とする食品技術企業へのベンチャー資金は、6,000万ドルから10億ドルとなり、1,566%という驚異的な伸びを示しています。 そして、食品販売の17%がデジタル化の取り組みに帰属するものであり、2018年の5%から急増しています。
今、問題となっているのは、食品業界がフリクションレスショッピングを実現するための技術を導入するかどうかではありません。 問題は、利用可能な技術のうちどれが優勢になるかということです。
アナリストの中には、あるソリューションが他のソリューションよりも優位に立つと予想する人もいますが、より賢い選択は、様々な技術を組み合わせ、それぞれのソリューションが強みを発揮するエコシステムです。
例えば、画像認識ベースのシステムは優れた技術です。 カメラ、センサー、人工知能の相互作用は驚異的であり、grab-and-goは誰もが求めている体験ではないでしょうか。
しかし、多くの食品業者にとって、画像認識ベースのシステムはコストがかかり、実用的ではありません。 彼らが求めているのは、既存の店舗を改装し、小売ブランドではなくシステムに合わせて改良設計できる、具体的かつ制御された店舗環境です。 また、ウェッジチーズ、パッケージ済みカットフルーツ、肉の切り身など、見た目は似ていても重量によって価格が変動する個品を差別化をする際、十分な精度を発揮しません。 さらに、画像認識ベースのシステムの利点は、主にカスタマーエクスペリエンスに限られており、バックエンドのROIはほとんどありません。