Shopkick是一款基於當前位置購物服務，獎勵消費者走進商店真實簽到的移動套用，於2010 年8月在美國推出。Shopkick在短短的一年時間內，與全美64個大連鎖商場，25萬家零售店、40個大品牌建立合作關係，並擁有300萬用戶，600萬次真實簽到，1千萬次掃描和10億次商品瀏覽。合作商家中包括百思買、沃爾瑪、斯珀奧體育用品，梅西百貨等零售業巨頭。
功能特點,簽到設備,與O2O關係,中國情況,最新電視簽到,存在問題,
功能特點
Shopkick目前主要擁有3大功能模組，更多的功能也正在陸續開發當中。
自動簽到
Shopkick具有自動獲知你的位置，自動為你“簽到”的功能。自動簽到的好處是，不會出現假“簽到”，商家可以找到真正忠實的用戶，得分和實際回饋也因此能給予真正有價值的用戶。
比如，當用戶走入Best Buy商店的時候，手機會自動識別、自動獲取得分，用戶還會收到一個簡訊，通知在售的商品的信息。用戶還可以使用這個套用掃描物品，因此獲得更多得分或者獲得其他商品信息。
特價商品提示
當用戶走到特價商品附近時，手機會發出提示聲音。具Shopkick開發團隊表示，未來會將注意力集中在“走在店裡”的功能體驗上。
虛擬幣兌換和互通
Shopkick還創造了一種虛擬貨幣“kickbucks”，用戶走進商店和掃描商品都可以獲得一定虛擬幣。這個貨幣可以跟Facebook虛擬幣Credits兌換，在某些合作方商店還可以按照相應真實貨幣價值使用。
除了虛擬貨幣回饋，用戶還可獲得優惠券。只需將手機號告訴給收款員便可使用這些優惠券。
簽到設備
Shopkick的核心就是真實簽到，而真實簽到核心就是Shopkick自主開發的硬體識別系統- Shopkick Signal。與GPS和基站定位不同，Shopkick Signal能夠實現精準的室內定位，只要在需要定位的商家店鋪內安裝上Shopkick Signal即可。
相對於切客、街旁等國內簽到類套用，Shopkick Signal能有效的防止假簽到和誤簽到。Shopkick Signal能夠識別用戶與它之間的距離，規定一定距離內簽到有效，超過則無效。另外，Shopkick Signal還具有根據距離主動Push的功能，通過這個實現自動簽到。
與O2O關係
Shopkick可以說是Foursquare模式一次改良，不過Shopkick不再關注社交，而是試圖通過更加精準的定位和確認，提升線上和線下、商家和顧客之間的價值傳遞。可以說ShopKick在LBS與O2O融合方面，做出了一個積極的嘗試。
顧客在ShopKick合作的商戶進行簽到，獲得積分（ShopKick中稱作kickbucks）。顧客可以使用這些積分線上下商戶直接兌換商品或者優惠。Shopkick通過在商家店鋪內安裝自己的定位設備，來完成Walk in的確認工作。Shopkick的定位設備能夠進一步對顧客在店鋪的行為進行引導。顧客如果離優惠商品越近，所獲得的積分也就越多。通過檢索顧客在店鋪內的位置，推送特定的優惠信息。這些都是傳統LBS簽到套用無法做到的。
中國情況
同其他商業模式不一樣，Shopkick模式在中國比較難複製，原因有三。第一、技術開發周期長、研發成本高，開發類似Shopkick的簽到系統需要比較長的時間和投入。第二、設備安裝成本和維護費用高。為了實現真實簽到，Shopkick需要在每個合作商家的商鋪內安裝設備。第三、需要成熟的市場支持，並獲取商家和消費者的雙重認可，在國內可推廣的城市比較有限。
目前國內大多數的簽到套用還是基於GPS、基站定位或者二維碼技術，切客、街旁、大眾點評等套用也不例外。國內唯一具有類似Shopkick真實簽到的套用就是逛店寶，不過也只在北京、上海、深圳等大城市小規模試行。
最新電視簽到
最近Shopkick將其“走進/簽到得優惠”服務擴張至另一個巨大的市場——電視廣告。Shopkick日前宣布，將與出品過全美超模大賽、緋聞女孩、籃球兄弟等著名影視作品的The CW電視台合作，推看電視簽到得優惠服務。
當用戶在觀看The CW的電視節目時，在智慧型手機上運行Shopkick就能得到優惠信息，並能在電視螢幕上收到推送信息。其中的關鍵點是在手機上自動識別電視裡的廣告內容。Shopkick採用的技術應當跟IntoNow的SoundPrint音頻指紋技術差不多，即通過手機的麥克風識別The CW廣告的音頻內容，繼而向Shopkick用戶推送相應的優惠信息。
存在問題
如同其他新生事物一樣，這款軟體同樣引起諸多爭議。比如，當前把積分兌換成實物並不容易。以價值5美元的代金券為例，使用者需要積攢1250個積分才能兌換。零售商方面表示，今後可能會調整積分系統，讓積分更“值錢”。
不少人擔心這款軟體會侵犯個人隱私。不過，勒丁則說，這一軟體必須由使用者手動開啟，屬於自願使用，因此並不存在侵犯隱私問題。他和其他零售公司負責人還希望軟體能進一步細化，以幫助他們根據顧客的住址、購物習慣、購買歷史等，更有針對性地推薦商品。
