صنعت خرده‌فروشی با رشد فزاینده داده‌ها در حال حرکت به‌سوی یک اکوسیستم فیجیتال است که در آن، یادگیری ماشین نقشی کلیدی در تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملیاتی ایفا می‌کند. هدف این تحول، تحلیل دقیق رفتار خرید مشتریان، پیش‌بینی روندهای آتی و جهت‌دهی فعالانه به تصمیمات مصرف‌کنندگان است. با وجود گسترش پژوهش‌ها، ادبیات موجود از نبود یک چارچوب راهنمای جامع و ساختارمند یا نقشه راهی رنج می‌برد که توالی سرمایه‌گذاری‌های فناورانه و فرآیندهای عملیاتی لازم برای تحقق این اهداف را مشخص کند.
پژوهش حاضر با هدف تدوین چنین چارچوبی، از روش کیفی فراترکیب استفاده کرده است. داده‌ها از ۸۵ مقاله علمی پیشین گردآوری و با بهره‌گیری از کدگذاری باز تحلیل شده‌اند. یافته‌ها به ارائه یک نقشه راه فناوری برای صنعت خرده‌فروشی منجر شد که از سه لایه اصلی اهداف، فرآیند و زیرساخت تشکیل شده است. لایه اهداف شامل تحلیل و پیش‌بینی رفتار خرید، شخصی‌سازی تجربه مشتری، بهبود عملکرد تجاری و سودآوری، نوآوری فناورانه، ملاحظات اخلاقی، و سازگاری با شرایط بازار است. لایه فرآیند، فرآیندهای جمع‌آوری داده، تحلیل، تصمیم‌گیری، تعامل و یادگیری مبتنی بر بازخورد را در بر می‌گیرد. لایه زیرساخت نیز شامل سخت‌افزارهای داده‌محور، شبکه‌های ارتباطی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پلتفرم‌های اطلاعاتی دیجیتال و لایه‌های تعامل با مشتری است.
در مجموع، این مدل جامع به مدیران خرده‌فروشی کمک می‌کند تا سرمایه‌گذاری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را با نتایج مالی قابل اندازه‌گیری و الزامات اخلاقی هم‌راستا کرده و به مزیت رقابتی پایدار دست یابند.