消化大數據整理資料後,
漸進式排名
,可分析客戶消費數據,
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,提供客製化消費體驗。 分享 facebook 關於人工智慧(AI),
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,在近年民眾想像中,
專營FB粉絲團
,可能是從早期機器人失控的科幻電影,
關鍵字優化
,至近期Alpha Go戰勝棋王的新聞、手機內Siri與Android語音助手等。AI已非過往科幻藍圖描繪的遙不可及,而是確實可應用的科技產品。在科技產業創新外,亟待突破傳統零售業亦獲得AI助益,更催生工業4.0時代來臨,而AI如何帶領零售業科技變革,可由消化大數據、連接物聯網、機器人應用三大方向思量。運用大數據口號喊得響亮,但實際應用卻有其困難。大數據資料浩繁,以人力處理曠日費時。AI可藉機器學習方法,將大數據梳理為結構性資料,提高解讀效率。去蕪存菁後的大數據,可分析客戶消費數據,描繪明確消費者輪廓,建立清晰人物誌,提供現有顧客更精確的推薦項目。更可藉消費者實際購物行為累積的資料模型,建構未來可能的目標消費者,進而預測其購買行為。此外,AI梳理後的大數據資料,能提供更精緻的客製化消費體驗。如Facebook、Line等社群網絡平台積極推動的聊天機器人,就是藉由AI與消費者間互動來擷取、推測消費者偏好,提供更契合消費者需求的商品推薦。企業亦可探究AI與消費者間互動之資訊,做為研發新產品之依據。全然以消費者需求思考,C2B商業模式將益發蓬勃發展。另一個因AI發展更形蓬勃的科技,非物聯網莫屬。AI背後的演算法,能協助物聯網處理消費者當下產生的行為資訊,提供迅速、切合需求的推薦。利用AI建立的電腦視覺技術,能辨識臨櫃的消費者臉部資訊,即刻檢測來店顧客消費樣貌,並提供經演算法判斷後,消費者最可能感興趣的商品推薦。此外,結合電腦視覺及相關設備,可建立更擬真的3D人體模型,提供精確的虛擬試衣服務。藉雲端運算技術,未來消費者可望使用手中設備,隨時隨地檢視電商服裝實際穿上身效果。對時尚產業而言,此種虛擬試衣服務可取得消費者端體型、偏好等數據,對調整未來產品方向有相當助益。AI連接物聯網更使智慧商店成為可能。以Amazon Go為例,只要持有APP及會員帳號,進入商店後,智慧型手機就成為物聯網的一環。消費者拿起貨架商品,商店即可自行掃描消費者決定購買的商品。商店更可於消費者步出店門時自動結算,直接於會員帳戶扣款,為消費者創造嶄新服務體驗。AI背後的演算法若應用於機器人技術,能衍生多種零售場域應用可能性。演算法能使機器人姿態轉化的更為人性、靈活,語音感知技術則可讓機器人成功與消費者互動。而在其後支撐機器人內容,使其靈活應對者,則是AI構築的龐大資料庫。機器人應用於零售業,能協助消費者進行商場的導覽與選購,提供大型商場更有效率的購物選擇。機器人除應用於零售商場導覽,在零售業的庫存補貨、倉儲管理亦有其成效。機器人能化身為物聯網一環,在巡視商場及倉庫時,即時掌握現有貨量、庫存狀況,提供管理建議。(作者是商業發展研究院研究員),