隨著大數據時代的來臨，愈來愈多實體零售商開始使用技術來追蹤顧客的購買模式，這我們稱為新零售，以尋求新方法提高銷售額。零售業者認為這些技術能幫助他們提高顧客轉換率，並提昇平均交易價值和利潤。
觀察顧客購買行為，瞭解顧客的購買模式是數據分析的第一步，例如有時裝店通過模特兒假人背後的攝影機，記錄購物者的年齡、性別和種族，以瞭解顧客的購買模式。
除了模特兒假人，零售業者還會利用走廊和入口的傳感器、訊號、攝影機、無線網路及藍牙技術獲取數據。收集所得的數據以熱圖(heat map)等易於讀取的形式呈現，實時協助實體零售商重新調派售貨員，識別貨架的最佳位置，並確定促銷活動是否能夠吸引新顧客。
調整營業時間編人手
通過攝影機和傳感器，商家能夠分析有多少人路過商店，多少人進店、逗留店內的時間，以及有多少人購物。這些數據能有效幫助商家調整營業時間、員工編配、銷售技巧以及店內佈置來增加收入。
兩年前，某義大利人體模型製造商在其生產的假人模特兒嵌入了面部識別技術因而轟動一時。借助假人模特兒，一家商店發現下午五點後常常有大批亞洲顧客路過某入口，因此專門將亞洲裔員工調派到該入口，結果銷售額增長了12%。另一家店發現下午來店和路過的消費者大多數是青少年，雖然本來不經營兒童產品，但還是專門推出了兒童產品系列，目前相關產品佔營業額11%。
如果顧客啟動了手機的藍牙或無線網路，實體零售商還能通過顧客路過時產生的數據，挖掘到更多有關顧客購買行為的訊息。例如借助傳感器、手機訊號和無線網路等技術追蹤消費者行為，能夠幫助商家發現哪家分店的顧客最多，哪些產品最受歡迎以及擺放商品的最佳位置。
零售商還能夠評估路過顧客、進店顧客和購物顧客的轉換率，找出需要變動的店內佈置，確定如何調派員工，衡量各種因素(如音樂和室內溫度)是否影響顧客的購買行為，並且通過有針對性的優惠提升顧客的購物體驗。
度身訂造購物體驗
使用店內數據可讓商店發揮最大的銷售潛力。根據2014年美國行動應用程序市場報告，人們在行動裝置上每花費8分鐘就有7分鐘花在應用程序上。顧客期望商店根據實時數據為他們度身定製產品、服務和購物體驗。某些應用程序更能夠通過近距離無線通信獲取小範圍內顧客手機的音樂播放表數據，因此當顧客進店購物時，商店可播放顧客喜歡的音樂。這種整合消費者數據塑造群體的模式很受顧客歡迎。
對超市顧客來說，付款經歷似乎更為重要。某些創新企業開發了可以用於收銀台上的平台，當購物者付款時，面部識別技術會自動掃瞄，再配合顧客的購物紀錄(通過會員卡獲得)數據，可在收銀台(或通過簡訊、電子郵件或行動應用程序)向顧客提供特定的促銷訊息。如果軟體顯示顧客的心情不錯，超市還可邀請其完成問卷調查。
分析顧客行為和情緒
有食品企業亦計畫推出配備面部識別技術的「智能貨架」，通過使用重量傳感器和動作追蹤器來識別購買者及其購買的產品和份量，甚至探測顧客的七種主要情緒(悲傷、憤怒、恐懼、厭惡、鄙視、驚訝和快樂)，為其產品小組提供顧客訊息。例如在顧客怒氣衝衝的時候，在店內安排更多員工或為顧客提供商品樣本。
使用消費者行為追蹤技術收集個人資料的零售品牌應慎重考慮私隱問題，尤其是極易受到黑客攻擊的應用程序。而且部分消費者對商店使用顧客數據或追蹤顧客行為的做法表示反感。
其中一個對策是新零售商對消費者坦誠相告使用追蹤技術，並允許消費者選擇不被追蹤。有些人不希望新零售商獲取太多個人資料，但也有消費者為了方便或省錢願意犧牲一點私隱。例如填報個人資料參加商店的顧客忠誠計畫。
無法從網路上獲得的購物體驗是促使購物者進店購物，並將更多路過的顧客轉換成消費者的關鍵。深入瞭解顧客的蹤跡、情緒和想法，有助於新零售商找到增加收入的方法。雖然在技術競爭中會有成敗，但無阻躍躍欲試的新零售商不斷創新。
