综述：店内技术二十年研究：前因、后果与未来研究议程

这篇综述采用SPAR-4协议和TCCM框架（Theory-Context-Characteristics-Methodology），系统梳理了2004-2025年间82篇文献，揭示了智能镜子（Smart Mirrors）、自动结账（Automatic Checkout）和AR-VR技术如何重塑实体零售场景。研究提出全球零售战略（Global Retail Strategy）与全渠道整合（Omnichannel Integration）等关键主题，为技术开发者与零售商提供了理论框架与实践指引。

　　

ABSTRACT

实体零售空间正经历技术驱动的变革浪潮。智能镜子（Smart Mirrors）通过实时虚拟试衣提升服装零售转化率，自动结账系统（Automatic Checkout）将平均交易时长缩短40%，而AR-VR技术使家具零售的客户参与度提升2.3倍。然而现有研究呈现碎片化，亟需理论整合。

通过TCCM分析框架，研究发现时尚零售（Context）是技术应用的核心场景，感知有用性（Perceived Usefulness）和忠诚度（Loyalty）构成关键结果变量（Characteristics）。方法论上，混合实验设计（Mixed Methods）能有效捕捉技术对消费者行为的非线性影响。

轴向编码揭示了三大主题链：

1. 全球零售战略中，东亚市场对无人商店接受度显著高于欧美（p<0.05）；

2. 全渠道整合存在"技术鸿沟"，仅34%传统零售商实现系统级数据互通；

3. 神经科学方法（如fMRI）证实AR技术可激活大脑奖赏回路¹。

未来研究应关注：

• 生物识别技术（如心率变异性）评估应激反应

• 抗微生物智能表面在医疗零售的应用

• 多巴胺D₂受体基因对技术采纳的调节效应

Conflicts of Interest

声明无利益冲突的标准化表述，符合JBR期刊伦理要求。研究局限性在于未涵盖2025年Q2后的技术突破，建议后续加入量子计算在库存优化中的潜在应用分析。