智慧零售在应对消费者需求的个性化和即时化方面可以采取以下策略：
数据分析：通过大数据分析和人工智能技术，收集、整理和分析消费者的数据，包括购买历史、喜好、行为等，从而了解消费者的个性化需求。
智能推荐：基于数据分析的结果，智慧零售可以推出个性化的产品推荐，提高消费者购买的满意度和便捷性。例如，根据消费者的购买历史和浏览记录，推荐他们可能感兴趣的产品。
实时营销：通过实时数据分析和个性化营销技术，智慧零售可以在消费者购物过程中提供个性化的促销活动和优惠券，吸引消费者完成购买。例如，根据消费者的实时行为和偏好，推送个性化的促销信息。
供应链优化：智慧零售可以通过优化供应链管理，实现即时化的商品采购和库存管理，确保能够及时响应消费者的需求变化。例如，通过预测销售趋势和需求量，调整商品库存和补货计划。
互动体验：利用智能技术如虚拟现实（VR）和增强现实（AR），提供个性化的购物体验，增强消费者的参与感和忠诚度。例如，通过AR技术让消费者在线上试穿衣服或化妆品，提升购物体验。
案例：亚马逊的个性化推荐系统是一个成功的案例。亚马逊利用大数据和机器学习技术，为每位消费者呈现个性化的产品推荐，大大提高了购物体验和销售转化率。