從有零售行為開始，人類從來沒放棄過從「交易記錄、顧客行為、用量預估」來找出背後的潛在需求、消費動機、再次購買的商機。
以「經營之神」之稱的王永慶為例，在那個還沒有「電腦」發明的年代（人類第一台電腦發明於1941），他就懂得如何把「智慧」放入「零售」之中，最著名的案例是當他送米到客戶家時，會詢問客戶家中的人口，做為用量預估，他不會在客戶沒米的時候送米，而是在客戶快吃完前還有一定存量時，就先把新米送到客戶手上。這還沒完，當他把新米送過去時，還會先把舊米倒出來，擦拭清潔米缸，先倒入剛送來的新米，然後再倒入那些挖起來舊米，將之覆蓋其上。
不僅如此，他還發現當時人們購買米的行為，只跟一家米行買米，還通常是裡自宅最近的米行（可以預料是因為買米不想被欺騙，且米重搬運不易故選擇最短距離者），遠一點的米行就沒生意做，所以他展開了外送服務，甚至跨區域沿街叫賣，向住在遠處的人宣傳他的米行，更讓人知道他可以把米送去家中，你不必親自跑一趟。
從上述的這一連串的操作中，幾乎窺見當前所謂的「智慧零售」是如何發生。
智慧零售的外部特徵──零摩擦體驗
對比王永慶的操作模式與現代零售的模式，會發現：
叫賣：曝光、廣告投放
送米：外送、宅配服務
估量：預測再交易的時間點
清潔：加值服務，也保持米的存放環境
順序：新米先入、舊米先吃，避免舊米後吃影響鮮度口感，認為品質不佳損失商機，
（也等同的提醒客戶：還有新來的米還沒吃，要趕快吃完）
仔細一點也會發現，把新米及早的銷往客戶家（存放在客戶家的概念），等同讓米行的倉儲成本降低，無論是時間上、空間上或米的品質上。因此米行可以更有籌碼向上游收購更多新米，久而久之，成為更大的零售通路商，量大讓收購價格下降達成規模經濟，成本取得降低，又能給客戶更便宜的價格（大零售商與量販模式）。
或許當年沒有數據（或資料）這個說法，但卻充滿著「情報」觀念，打造出屬於那個年代的智慧零售，提供相對應的服務，希望與客戶之間來往順利、長久，其背後的用意也就是當前提倡的「零摩擦體驗」。
所謂的「摩擦」，就是「阻礙客戶體驗產品與服務的障礙」，障礙可以來自於任何人事物。這裡可以結合行銷 4P、7P 來做檢視，也可以利用 AISAS 消費者行為模式、5A 顧客體驗路徑等理論來觀察摩擦產生於哪一個環節，以電商行銷x最基本的行銷 4P 來說，在導流、導購、會員經營上，是沒有推薦對的商品 (Product)、吸引力不足的價格 (Price)、選擇不對銷售的平台 (Place)，還是無法導流的宣傳(Promotion)？
於是，企業與行銷人員開始把注意力放在流程上，期望在每一個階段中都採集數據，將數據加以分析，用來優化服務體驗或採取進一步的行動，這樣把「資料」變為有用「資訊」，從古至今有著不同的工具與倡議，包含 Data Driven（數據驅動）、Big Data Analytics（大數據分析）、DB Marketing（資料庫行銷）；都是類似的觀念，而其中最富盛名的，莫過於 BI（商業智慧），它既是工具，也是觀念倡議。
智慧零售的內在驅動──商業智慧
事實上，商業智慧的概念早在1989年就開始被通俗化的傳播，並且在1996年由 Gartner Group 給予正式定義並提出，其須具備資料倉儲 (Data Warehouse)、線上分析處理工具 (OLAP) 與和資料探勘 (Data Mining)。
然而，商業智慧也有很長一段時間受到科技發展進程的限制，如：在只有 POS 系統時，企業最多就只能擁有消費記錄的相關資訊與會員數據，但缺乏網路數位時代才有的網路行為資料。直至今日，仍然多數的企業誤會商業智慧只是從數據中做出交叉分新，提供報表。
隨著雲端技術、人工智慧等「即至科技 (The Next Tech)」逐步到位成熟，商業智慧也才真正到了能全面爆發的時候，也讓新零售大幅躍升，讓新零售1.0升級為新零售2.0，邁向智慧零售。其中最大的改變就是 O2O (Online to Offline) 到 OMO (Online merge with Offline)、也從多通路 (Multi-Channel) 到全通路 (Omni-Channel)。
若「OMO／全通路」讓消費者有「無死角」的購物歷程 (於前台讓消費者的接觸使用)，
那麼「商業智慧」則是讓消費者有「零摩擦」的購物體驗（在後台為消費者的分析演算）。
由此來看，商業智慧就像是驅動智慧零售的內功心法，同時也會透過 MarTech 行銷科技，來解決「廣告與促銷、內容與體驗、社群關係、商業與銷售、數據、管理」等上的問題，更可以與 CDP (客戶數據平台)、DMP (資料管理平台)、CRM (顧客關係管理) 結合，讓企業與行銷人員對客戶的了解，從「交易記錄」，到網路與行動裝置上的「使用行為」，再到購物背後的「意圖」。
智慧零售的必然趨勢──用商業智慧洞察消費「意圖」
先不論「啤酒與尿布」這個商業智慧的經典案例的真實性，但就是洞察「意圖」來說，絕對是最佳說明，因為案例最後發現尿布與啤酒擺在一起可以刺激銷售，原因是周五晚上喝著啤酒看美式足球的爸爸們，不想在比賽精彩時被太太叫去買尿布，索性購買啤酒時，隨手帶上了幾組尿布。
此外，統計分析大廠 SAS 也曾分享與銀行的合作案例，其中指出，利用網路買機票，且又在七天內到訂房網站搜尋者，通常都是真正的要出國者，只要一分析出該類客人，就會配合旅行當地的特約店家，提供刷該銀行信用卡享餐飲與租車優惠的服務。
今分秒必爭，拼推薦準度、拼搶客速度的新零售時代，將越來越講求「即時、動態」的數據洞察，並且特別著重在「意圖」的商業智慧上。awoo 阿物科技就非常強調以「意圖定向」來進行導流、導購、會員經營。
awoo阿物科技打造 awoo PDP 商品數據平台，透過取第一方資料（站內）：產品檔案、站內行為、消費記錄；第二／三方資料 (站外)：部落格文章 (介紹文章/評論)、搜尋引擎數據 (Google Search & Google Trends)、社群媒體 (Facebook & Instagram)」進行文本與數據分析，找出商品的顯性與隱性特徵，為商品貼上360度清晰商品特徵 (Product feature)。
而 awoo PDP 也採用了 NLP 自然語言處理與 CV 電腦視覺，能提取商品顯性特徵（規格）與隱形特徵（場合、風格、情境），再結合 CRM、DMP、CDP 等「客戶向」的數據結合，就能預測出消費者可能的「意圖」。
不僅如此，這些數據更能結合 awoo AMP (awoo AI Marketing Platform) 中的「流量增長引擎、商品推薦引擎、再行銷引擎」做到意圖定向的導流、導購、會員經營。awoo科技也表示，未來也將在 awoo AMP 上推出最新的 BI 商業智慧服務，協推動新零售的業者們，真正進入「智慧零售」時代。
試想，在智慧零售的應用上，量販業者可以商業智慧的數據中發現，某會員通常會在週間下班後，到公司的門市買即期熟食，避免通勤到家裡附近的門市已售罄，而週末時則會在住處附近的門市買生鮮食品，因為需要冷藏，買完可以馬上帶回家。所以當有熟食優惠時，會員就會收到公司付進門市附近優惠資訊；反之有生鮮優資訊時，則是收到家中門市的資訊。
新零售下的智慧零售，可以讓消費者在全通路的環境中下單，更被即時動態的商業智慧提供最佳的商品推薦，達到真正達成「零死角、零摩擦」的消費體驗。
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