作者是商業發展研究院數位創新系統服務中心主任
全球知名的創新設計與品牌顧問公司Frog Design(青蛙設計)對於2018年的12大科技趨勢預測,其中人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)、大數據(Big Data)、機器學習(Machine Learning)仍為主要關鍵核心。
《Forbes》作家Veronika Sonsev於2018年美國國際零售業聯盟(National Retail Federation,以下簡稱NRF)主辦之NRF展採訪七位零售業高階經理人,其認為隨著人工智慧技術日益成熟,更多的零售相關AI技術與應用亦正被採用中。Veronika Sonsev亦認為雖然零售業已有大量的創新作為,但在消費者需求相關方面的技術仍有突出表現,包含增加消費者對於產品的即時需求、人工智慧驅動的對話式界面(例如Facebook Messenger、Web聊天和語音助理(如Apple的Siri或Amazon的Alexa)),以及通過訂閱和高度客製化服務的線上購物。
人工智慧技術在零售業的應用,包含從供應鏈與物流變革,到通路的產品銷售預測,以及客戶體驗優化與顧客關係管理強化,皆是零售業朝智慧零售發展的方向:
一、精進供應鏈與物流
供應鏈包含眾多參與者和運作方式,為改善過去傳統零售業因上、下游資料不對稱而增加供應鏈運作困難與效率降低的情況,零售業者不斷精進採購、庫存、倉儲、物流管理等流程,隨著人工智慧技術進步,將零售資料和人工智慧技術結合,可建構各種情境之模型參數,蒐集各情境所需數據資料後,經由優化後的演算法分析出最適化策略,以提高供應鏈運作效率與降低營運成本。
二、預測產品銷售
零售業應用AI技術進行資料預測,即是透過大數據分析與機器學習,分析現有營運數據資料,相較過去更能準確地預測產品銷售量與種類,進而優化行銷活動、改善商品管理與改造服務或產品型態,有效提升行銷與營運效率。
三、優化客戶體驗
根據美國零售顧問公司Boston Retail Partners(BRP)近期的調查發現,在未來三年內,零售業者對於AI的使用將增加至45%,預計零售業者將使用AI技術改善客戶體驗,至2020年將近半數零售商將採用人工智慧技術。零售業透過AI技術分析,了解顧客的消費行為與瀏覽記錄,提供個人化專屬行銷活動與回饋,全面提升客戶體驗。此外,AI與各種互動式科技結合的智慧裝置,亦可創造獨特的購物體驗,吸引消費者再度上門。例如消費者在試衣間試穿衣服,試衣間的鏡子擁有無線射頻識別功能(RFID)功能,透過讀取試穿衣服的資訊,並回傳其他推薦商品,消費者依喜好選擇顏色與尺碼,店員即可針對消費者接下來的需求,即時提供服務。
四、強化顧客關係管理
為了能在對的時間精確提供顧客個人化的行銷內容,零售業者需從顧客的基本資料、瀏覽記錄、消費行為、回購情況、購後滿意度等資料中,透過AI技術挖掘有用資訊或消費型態分類,除了有利於設定目標族群與設計行銷策略,亦能預測顧客的未來購買需求,主動滿足顧客需求與有效促進消費動能,進而提升客戶忠誠度,使得顧客關係管理的資料獲得更多效益。
隨著人工智慧、機器學習與物聯網的發展,將快速影響著零售業對於顧客生命週期的因應方案,但也激發了更多創新的商業模式與轉型升級空間,對於零售業者而言,主要提升營運效率與聚焦個人化服務,進而創造更多利潤。結合人工智慧技術的智慧零售亦將為消費者帶來嶄新的服務與體驗。現今零售通路的AI發展仍處於萌芽期,漫長的AI旅程已揭開序章。
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