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AI 在未來零售業將扮演關鍵角色

本文共1931字

經濟日報 蔡尚勳

身為消費者,我們正迎來新一次消費模式的轉變。受到兩年多的新冠肺炎疫情影響,網路購物發展已突飛猛進,隨著全球各地逐漸放寬居家隔離和其他疫情的相關限制,實體店面也逐漸重返市場,恢復正常營運。

與其說我們在網路購物和實體消費的交叉路口上面臨抉擇,不如說我們正經歷零售業發展的關鍵時刻——品牌業者可以把握時機結合網路和實體購物體驗,讓消費者的購物體驗更上一層樓。

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然而現今品牌業者也面臨不同挑戰:包括如何確保實體店面和網路商店一樣便利;運用客製的推薦內容提供個人化購物體驗;並確保消費體驗充滿樂趣,順應零售業由單純購物轉型為零售娛樂的趨勢。本文將探討如何借助 AI 技術提供更具沉浸式且直觀的購物體驗。

AI 在未來零售業將扮演關鍵角色。 Appier /提供
AI 在未來零售業將扮演關鍵角色。 Appier /提供

AI 實現真正的 OMO 零售體驗

數位化是實體店面轉型的關鍵第一步,包括在店家內張貼 QR 碼、裝設智能鏡或設置 AR/VR 櫃位等。不過,這樣的數位化方法往往只能為實體店面增添趣味,卻無法真正整合實體和網路渠道,以及這兩個渠道所產生的數據。

透過 AI 技術可讓企業商家更進一步融合實體和網路商店,提供無縫接軌的購物體驗。Appier 運用由 AI 驅動的解決方案整合企業所擁有的第一方數據,包括顧客興趣、偏好和所有渠道的購物資料,即時為消費者呈現量身打造的內容。在以往的經驗中,你是否曾經在網路上挑選上衣,再到店內試穿?或是在店內試穿後,想要尋找版型或設計類似的上衣?有了 AI 技術,上述情境都能輕鬆解決,消費者不再需要額外設備,只要使用智慧型手機即可享受尖端科技帶來的便利體驗。

另一個 OMO(Online-Merge-Offline,虛實融合)的進階應用實例就是虛擬試穿衣服,此作法幾乎可完全消弭網路與實體世界之間的藩籬。只要依照自己的身高、身形和尺碼等外型條件設定虛擬替身後,消費者便能立即「試穿」服飾,看看是否合身。上述體驗並非只是 2D 效果,而是以 3D 立體呈現,透過 AI 演算法和感測器拍攝多張商品相片,建立 3D 虛擬影像,帶給消費者有如在門市實際試穿一樣的真實感。

AI 比銷售人員提供更適切的商品推薦

雖然購物的經驗總是令人愉快,但如果消費者不知道從何開始,也將形成一股壓力,而這正是電子商務網站的推薦引擎希望解決的問題。然而,若沒有 AI 協助,這些引擎只能顯示「最多人瀏覽/購買的商品」或「瀏覽/購買過此商品的人也瀏覽/購買的其他商品」。這樣的解決方案無法向消費者呈現最符合其需求的商品,也無法解決「選擇困難」的問題。消費者對於自己要購買的產品往往僅有大略的概念,例如想要購買一件「黑色皮革夾克」,但可能沒有足夠的資訊或時間瀏覽商店的所有商品,尤其當商品清單內容橫跨實體和網路商店時更是如此。換言之,消費者無從得知自己缺少哪些資訊,而選擇太多時,最終可能會放棄將購物車內的商品結帳,導致品牌流失這些顧客群。

運用以 AI 技術驅動的推薦引擎便能精準鎖定每一位消費者的偏好,在消費者瀏覽網站時產生更多個人化推薦內容。以黑色皮革夾克為例,與其根據整體熱銷程度顯示商品,或顯示所有黑色皮革夾克款式,若商店使用 AI 推薦引擎,便能根據特定消費者的興趣和行為,優先顯示最可能吸引該消費者的黑色皮革夾克。

實體店面可以運用智慧型手機、平板或智慧螢幕達到上述的相同效果;在硬體設備不影響購物體驗的前提下,透過 AI 技術優化能夠提供更良好的購物體驗,硬體設備絕對不會造成購物體驗不完善,而 AI 技術能優化更良好的購物體驗,像是如果 AI 可以更精準預測消費者會喜歡最新款的藍色手拿包,又何必仰賴店員來推薦他心中認為適合你的包款呢?不論實體或網路,只要消費者與使用 AI 個人化模型的商店互動次數越多,個人化商品推薦就會更加準確。不久之後,AI 會比消費者更瞭解他們自己。

當企業商家進行 OMO 佈局時,可以讓消費者瀏覽更多商品,運用 AI 技術驅動的推薦引擎扮演著關鍵角色,在最短的時間內將適當的商品推薦給最合適的消費者。

AI 是未來零售體驗的基石

歸根究柢,AI 的強大之處在於學習與預測的能力及其產生可以立刻採取行動的洞察。Appier 持續朝向 AI 普及化的目標邁進,並深信 AI 技術將是未來眾多零售體驗的基石。企業商家可以運用 AI 作為分析工具,找出哪些促銷活動能吸引消費者上門,而品牌業者也可以運用 AI 作為互動工具,打造能夠自動與消費者互動的服務,並更有效率地創建新的推薦模型。

毋庸置疑,科技與零售業如今已密不可分,而 AI 將可讓零售商家瞭解他們提供給消費者的服務體驗中,哪些作法成效是好或不好,接著再進一步優化成效良好的體驗並擴大規模。不論是使用 AR、VR,或是在元宇宙購物,AI 都將在最新的零售體驗中扮演關鍵角色。

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