当你走进某快时尚品牌线下店时，店员会直接带着衣服走到你跟前，让你试一下这款衣服合不合身，这时候你不要惊讶，可能你走进的是一家已经部署了“线下智能推荐”功能的试验店。那么，店员是如何判断你是否喜欢这件衣服的呢？其实逻辑与线上智能推荐并无二致，但当你真实体验“线下智能推荐”时，你会真切感受到智能推荐是多么的性感！门店主要通过两个渠道收集你的行为数据：品牌线上商城和门店行为轨迹。

当你注册为此品牌的会员之后，你在此品牌线上商城所发生的所有行为都被记录了下来，你的性别、你的手机号，你点击、分享、收藏、购买了哪件商品一一被系统捕捉记录。同时，当你在线下门店通过人脸识别、手机号注册为会员时，你的身份信息与线上商城的身份信息被确认为同一用户。

这时，你在线下门店拿起N秒打量衣服、试衣间试哪件衣服、购买了哪件衣服等线下的行为数据统统的也被系统记录。这时，你的行为数据变的立体、变的丰富，线下与线上数据被打通，你的这些行为数据都被上报至推荐系统中，并计算出你最感兴趣的衣服是哪一件。

这时当你进入线下门店时，人脸识别摄像头通过识别你的身份并推送给店员，一位潜在客户已经进入门店了，他喜欢的是这件破洞牛仔裤，你最好赶紧带着型号为XXX向他介绍。当店员走向你，并向你介绍完了这件破洞牛仔裤后，线下零售的智能推荐体验也被体验了一遍。这似乎是阿里一直在倡导的新零售的缩影，也是各个零售集团所孜孜追求的用户体验，但实际上，要实现这种智慧门店的服务，对于绝大部分零售企业来说，还有很远很远的路要走，现在仅仅是在头部的跨国零售集团的部分门店进行了试点。

如此性感的场景仍然处于实验阶段的原因主要有四：成本高昂、技术不成熟、缺乏数据中台和隐私安全风险。

先说成本高昂问题，我们都清楚，线下零售店铺的精细化运营程度与对成本控制的要求要比线上商城要成熟、要严苛的多。要实现如此的智能体验，不仅需要摄像头、人脸识别系统，还需要增加货架传感器、增加门店服务人员数量，改造一家门店可能成本并不高，但要增加成百上千家的门店成本，恐怕不是一拍脑门就能够确定的，其中涉及复杂的成本、收益与风险核算，一个低净利行业要实现全面智能化谈何容易！

其次，目前的货架传感器技术和市场都不成熟，从市面上很难找到满足商业化场景的成熟产品。而且推荐系统需要与线下门店的人员管理系统、库存管理系统、线上数据系统等统统打通，需要企业从战略侧面上完成数据的清洗、汇总与应用，这也是一个不小的IT工程。最具现实的因素考量是，连锁门店的货物其实每个地区、每家门店的款式、库存都有区别，那么怎么能保证线上浏览的商品线下一定会有呢？所以还需要线上及线下各门店商品库存的统筹安排。看，这真的是一个大工程！

同时，客户是否愿意拿出自己的人脸数据来换取这种智能的体验？对于用户来说是否真的是刚需？是否会发生数据隐私的泄露……都是现实中需要慎重考量的问题。门店的智能推荐体验虽然被炒作了几年，但真正的付诸尝试、布局的，仍然是极少数的零售巨头，对于全面普及还有很长的一段距离。但，正如清朝时期都认为汽车是无用的，而现在汽车都要进行无人驾驶一样，历史的车轮滚滚前进，总有一天智慧门店会大放异彩。不仅是零售店，像笔者服务过的商业广场、连锁快餐品牌也在进行门店优惠券、菜品等的实时推送。因此，智能的推荐的未来势必要从线上走到线下，线上与线下融合，悄无声息地走进所有人的日常生活。