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趨勢觀察/零售業數位轉型 導入AI優化體驗

2020-12-17 02:20經濟日報 王皓正
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疫情催化下,零售業的消費行為快速從線下轉到了線上。(圖片/SAS提供)
疫情催化下,零售業的消費行為快速從線下轉到了線上。(圖片/SAS提供)
2020年全球受疫情衝擊最大產業,零售服務業勢必在列:消費行為快速從線下轉到了線上、客戶對品牌忠誠度失靈、供應鏈斷鏈等,加上社群媒體化身消費旅程接觸點等,這些通路與物流的劇烈變動,凸顯迎向數位化,取得自動化及預測力,以即時回應客戶,成為零售服務業勢在必行的轉型要件。

資源整合布局通路

以人工智慧(AI)解決方案獲Forrester評為「客戶分析技術」領導者的SAS(賽仕電腦),其台灣業務顧問部副總經理陳新銓提出觀察:「在台灣,疫情給予企業的意義比較在於敲響警鐘──凸顯出面對快速移轉、更加複雜的消費者互動通路,企業必須重新評估其『自動化』和『預測』能力,才得以加速團隊採取即時且有效的行動,形塑客戶體驗。」

實體通路未來可能不再是零售業者營運主力。(圖片/SAS提供)
實體通路未來可能不再是零售業者營運主力。(圖片/SAS提供)

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然而人力、技術、資源未必都到位狀況下,該如何施力?陳新銓建議零售服務業進入數位轉型,可分為三階段來進行:

首先,「竭盡所能蒐集數據」,做出基礎會員分群、行銷活動與經營績效報表。再來,「發展個人化行銷」,從會員交易紀錄,購物籃分析到關聯分析等,開始蒐集更多通路資訊,打造個人化推薦模型。

第三階段即可著重「全通路整合」,連結自家電商平台或是外部夥伴數位通路,整合線上線下數據,開始識別客戶行為,後續再藉由AI模型做到「自動化」推薦商品,或為同屬性客群進行跨售。

陳新銓以歐洲最大百貨集團英格列斯百貨發展為例,一開始該百貨先是優化店內資料的蒐集,包含顧客店內商品選購行為、櫃位擺放方式的比對。

後續開始整合客戶在線上瀏覽行為,進行線上線下行為串連,並建立AI模型即時分析出客戶偏好與模式,進行商品推薦。

這次疫情衝擊,也凸顯零售業另一個營運挑戰:供應鏈管理。SAS即有一位零售客戶,經歷了一夜間線上購物激增200%的情況,導致供應鏈與替代品調度不及的窘況,引發消費者取消訂單。

零售業可運用AI預測,協助包括訂貨、庫存管理與物流等供應鏈規劃。(圖片/SAS提...
零售業可運用AI預測,協助包括訂貨、庫存管理與物流等供應鏈規劃。(圖片/SAS提供)

零售業如果難以「預測」未來消費需求,即無法準確地進行包括訂貨、庫存管理與物流等供應鏈規劃,也就容易出現資金積壓在庫存、消費者買不到商品等問題。

只可惜到目前為止,台灣許多零售業仍然利用Excel表格進行銷售預測,使用平均值或是同期推估,再根據今年的業績目標,以經驗法則進行微調。

這種作法的問題在於,很難量化「事件」影響程度。易忽略異常的歷史資料、地理因素如分店人口結構、競爭者活動等造成的影響,導致預測結果不精確。

提升自動化預測力

因此陳新銓建議,可導入AI建立需求預測模型,其可匯入銷售和庫存歷史記錄,讓模型學習時間趨勢的變化。再來可建立事件資料庫,紀錄如固定節日促銷活動,還有偶發促銷事件的消費者行為變化。

此外,還可再納入外部資料,包括線上商店流量、經濟指標趨勢、網路口碑與情感分析結果,或如這次新冠肺炎個案數等。

全球最大食品公司雀巢,即已「主動超前部署」導入AI,協助其超過1萬種產品,每天製造10億份產品的生產線進行需求預測。

零售業可運用AI預測,協助包括訂貨、庫存管理與物流等供應鏈規劃。(圖片/SAS提...
零售業可運用AI預測,協助包括訂貨、庫存管理與物流等供應鏈規劃。(圖片/SAS提供)

他們除了計算客群結構、歷史銷售記錄,並將促銷、特惠活動以及天候等外部資料的影響因子,都納入統計模型,以確保消費者隨時都買得到喜愛的食品,甚至是難保存的生鮮產品。

法國零售龍頭家樂福也同樣透過SAS平台處理來自店鋪、倉庫及電子商務平台等來源的資料,改善下游消費預測及上游供應商訂貨結果,以減少庫存過剩問題。

陳新銓提醒,台灣受疫情衝擊小,但也揭露出零售業高度仰賴人工經驗值的盲點,此時正是時候以國際為借鏡,加速啟動數位轉型布局。

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