Mixed reality in U.S. retail: A review: Analyzing the immersive shopping experiences, customer engagement, and potential economic implications
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the transformative impact of Mixed Reality (MR) technologies in the U.S. retail sector. It focuses on analyzing how MR reshapes shopping experiences, enhances customer engagement, and influences the economic landscape of retail. The methodology encompasses a comprehensive literature review, utilizing academic journals, conference proceedings, and industry reports. The search strategy involved keyword searches and manual screening, with inclusion and exclusion criteria set to filter relevant literature. The selection criteria prioritized recent studies to capture the latest trends in MR technology. The key findings reveal that MR technologies have evolved significantly, offering immersive and interactive shopping experiences that revolutionize customer engagement and satisfaction. The economic implications of MR in retail are profound, indicating substantial market growth and financial opportunities for retailers. However, the adoption of MR also presents challenges, including the need for integration into existing retail models and the development of user-friendly interfaces. The study also highlights the importance of regulatory frameworks and standardization in the successful implementation of MR technologies in retail. In conclusion, MR technologies hold great potential for the retail sector, offering innovative ways to engage customers and enhance their shopping experiences. However, realizing these opportunities requires overcoming various challenges, including adapting financial strategies and addressing infrastructure needs. As MR continues to evolve, it is poised to play a pivotal role in shaping the future of the retail sector. The study underscores the need for ongoing research to fully understand and leverage the potential of MR in retail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».