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零售大數據導入AI 精算商機

2017-01-03 04:52台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋

年關將至,家家戶戶採買年貨,這段期間是百貨零售業的重要銷售時機。推廣資料科學之故,近年對零售業有些認識,瞭解其相當重視資料的蒐集管理,包含倉儲管理、物流管理、企業資源規畫、資料倉儲、商業智慧等等系統通常導入得十分齊全,收集大量資料輔助決策。問題是,這些資料通常以資料啟發(data-informed)方式被使用,而非透過人工智慧技術來做資料驅動(data-driven)的決策輔助。透過幾個例子與大家分享。

從店鋪選址開始,常見的做法是蒐集人流、車流、金流、天氣、房價、人均所得、現有商店的營業績效等資料後,疊劃在地圖上,以肉眼比較何處設點效益最高。但在超過三個維度的問題空間裡找最佳解,應該使用機器學習技術,預測在某處設點的營業額,其次是不同商品類別的營業額,可比目前人工選址準確許多。

至於店鋪內的動線及商品擺設,通常依店內空間及慣例來設計,例如食物跟非食物各據一方,生鮮食品最靠牆等,但這離最佳化尚遠。例如,有些區域是顧客必經之地,包括門口及結帳前的區塊,多依店長的經驗來決定擺放策略,可能是熱門、長銷、最新、折扣、高毛利或主打商品等,雖然店鋪本身可做些實驗來比較,若沒有嚴謹的實驗設計及統計分析,只能驗證假設是否正確以及累積經驗直覺,無法做到最佳化。

對於擁有大量店鋪的零售商來說,我建議,利用店鋪間原本就存在差異性,來分析不同動線設計及商品擺設策略對商品銷量及營業額的影響。當然,必須考量到分店所在,以及顧客的消費能力、習慣和喜好,並不是簡單地跑跑統計分析,在分析方法是有門檻的。

此類分析所能帶來的效益十分巨大且具體,例如可以直接精算出,若把結帳櫃台前的區塊由擺放A類商品改為B類,可以帶來每日營業額上升5%;而動線上,先讓顧客看到C類商品再逛到D類,營業額可上升1.2%等。這樣的精確量化分析正是所謂導入人工智慧(AI)技術進入商業決策。

還有,零售業最常見的資料應用之一,和金融業一樣,是廣告文宣的發送。針對某個文宣,篩選出哪些客戶可能較感興趣,畢竟發送文宣是有成本的,同時也避免收件者反感。暫且不論顧客對於廣告文宣興趣的計算是否準確,絕對可以進一步做得更好的是個人化文宣。

個人化文宣指的是,內容並不是人工篩選而是演算法,根據顧客的屬性及購買行為來自動構成(及排版)。例如,孕婦收到的文宣會是依她的消費能力及喜好量身推薦的孕期商品;在她的小孩出生後,所收到的文宣就會由產婦及幼兒照護所需的商品組成。依機器學習演算法來推薦,百萬份文宣內容可能沒有兩份是完全相同的。因紙本文宣有製版費用,折衷方法是以演算法將顧客分為最相像的幾個群組,對各群組製作一份文宣,來達到最有效的行銷。

當然,個人化文宣將造成流程上的巨大改變,傳統上,文宣是行銷及美術企劃的心血結晶,得變成是由企劃將文宣的骨幹做好,商品內容由資料科學家以演算法來自動製成,要做這樣的改變自然不容易。

老話一句:大數據是生牛肉,不是牛排,不要拿到就吃,要有機器學習來料理才行。資料分析結果不應只是口頭報告,結果要導入系統,直接輔助決策甚至自動進行,才不枉辛苦蒐集大數據。

零售業 大數據 金融業

陳昇瑋

作者為台灣人工智慧學校執行長、人工智慧科技基金執行長及中央研究院資訊科學研究所研究員。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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