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| 凱樂奇非接觸式解決方案 |
目錄：
- 人工智慧關鍵趨勢正在徹底改變零售業
- 什麼是零售業中的人工智慧？
- 人工智慧驅動的客戶體驗：利用人工智慧實現個人化零售
- 人工智慧驅動的零售分析：數據驅動的決策
- 零售自動化中的人工智慧：簡化營運並降低成本
- 利用人工智慧提升店內體驗：擴增實境和智慧設備
- 人工智慧用於庫存管理：減少浪費並提高庫存準確性
- 人工智慧與客戶洞察：改善目標定位與行銷策略
- 人工智慧在零售業的應用挑戰與倫理考量
- 人工智慧在零售業的未來：即將到來的創新
- 結論：利用人工智慧在數位時代實現零售業的成功
零售業正在經歷的變革，可以與 18 世紀的工業革命相提並論。但與蒸汽機不同的是，我們擁有了一種新的驅動力 —— 人工智慧。
人工智慧還能提高勞動生產力、流程自動化、推動商業發展，並影響整體社會文化和科技進步。
但就像工業革命一樣，使用人工智慧的零售自動化，是一個複雜且多面向的過程。
「我們已經踏上它的軌道，而且勢不可擋。但人工智慧在零售市場的巔峰何時到來？我們只能猜測。或許是十年後，或許是幾個世紀後。有一點是肯定的：人工智慧不僅僅是一項技術，而是一種新的思考方式。無法適應這種思維方式的企業家很快就會被市場淘汰。」
© AI Development Department Employee, Wezom
透過本報導，你將了解零售業的人工智慧應用，如何改變客戶體驗，哪些關鍵趨勢正在重塑產業，以及為什麼沒有人工智慧，零售業的未來將不可想像。
準備好學習如何在零售業務中應用人工智慧，並成為這場持續變革的一部分了嗎？
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| 上敦 AXXON 台灣總代理 |
人工智慧關鍵趨勢：徹底改變零售業
讓我們從一些統計數據開始。預計到 2025 年，美國零售業的人工智慧市場規模將達到 2,437 億美元。
有趣的是，2016 年的預測則不那麼樂觀。專家預測 2025 年，市場規模僅 388 億美元。而我們卻超出了他們的預期六倍多！
這是一個值得我們反思的訊號：人工智慧和零售業發展如此迅速，以至於我們甚至很難預測明天會發生什麼。
但我們不應依賴預測，而應依賴已知的事實。塑造現代零售業的關鍵趨勢是：
個性化。零售店中的人工智慧，比顧客自己更了解他們的需求。它可以建立個人化推薦，提供實用建議，甚至常常左右我們的選擇。人工智慧驅動的零售客戶細分，還能實現個人化訂價和折扣。
全通路體驗。線上線下商店之間的界限幾乎被打破。人工智慧驅動的客戶體驗，創造了一個無縫的購物空間，顧客可以選擇最方便的方式與品牌互動。
自動化。利用機器人、無人機、語音助理、語言模型和其他技術，實現從回答顧客問題，到安排配送等所有流程的自動化。
虛擬實境 (VR) 和擴增實境 (AR)。零售業的人工智慧，實現了沉浸式體驗。顧客已經習慣了足不出戶，就能「試穿」衣服或家具。
顧客行為分析。零售企業的人工智慧工具，可以分析顧客行為、辨識偏好並預測未來購買。這使得零售商能夠制訂有效的行銷策略，並優化產品組合。
我們將在本報導中，更詳細地討論其他趨勢。
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| tyco 監控攝影機系列 總代理上敦企業 |
什麼是零售業的人工智慧？
我們不會給出字典式的定義。
相反，我們將討論目前發展階段，有哪些可用的工具，以及如何使用它們。也許你現在正計劃，購買用於零售業的人工智慧技術。無論如何，這些理解將使我們能夠更深入地探討這個主題。
零售業目前有五種主要的人工智慧解決方案：
機器學習 (ML) - 分析大量資料（例如購買歷史和顧客行為），並辨識模式的演算法。
原因：它有助於預測需求、個人化優惠和優化訂價。
深度學習 - 機器學習的一個子集，它使用神經網路處理影像，或語音命令等複雜資料。常用作零售客戶洞察的人工智慧技術。例如：用於個人化優惠，或智慧門市影像分析的臉部辨識。
自然語言處理 (NLP) - 使電腦能夠理解和處理人類語音。其應用領域：聊天機器人、語音助理（如 Alexa）和顧客評論分析。
電腦視覺使機器能夠「查看」和分析圖像。應用：支援人工智慧的 POS 系統：智慧攝影機用於追蹤顧客移動、自動掃描貨架和防盜。
機器人流程自動化 (RPA) - 出售的零售人工智慧軟體，可自動執行訂單處理、庫存管理和報告等日常任務。
這並非嚴格的分類。擴增實境和預測分析（使用資料和演算法預測未來事件，例如產品需求或客戶行為）可以分開分類。關鍵在於，現在你了解了人工智慧在零售業的應用。此外，Wezom 專家幾乎可以找到任何基於這些技術的解決方案。
人工智慧驅動的客戶體驗：利用人工智慧實現個人化零售
企業想要什麼？盡可能多地銷售（理想情況下，以更高的價格銷售）。客戶想要什麼？對購買感到滿意，覺得這是必要的，而且很划算。
我們如何將這些願望結合在一起？透過在零售店中應用人工智慧。
主要的個人化方法：
1. 推薦系統。在零售店中應用人工智慧可以分析購買歷史、瀏覽量，甚至行為模式。基於此，系統會推薦可能引起特定客戶興趣的產品。
2. 零售訂價策略的人工智慧解決方案（即時）。演算法可以根據需求、競爭和個人客戶偏好，動態調整價格。
3. 個人化行銷活動。一款提升零售額的卓越人工智慧工具！系統會根據目標受眾的興趣，產生針對性的優惠和促銷郵件。
另一個工具是視覺搜尋。雖然它並非直接的個人化，但卻是所有人工智慧零售平台，都應具備的一項基本功能。其運作方式：顧客上傳所需商品的圖片，系統會從商店的商品中，選擇最接近的配對商品。
聊天機器人和虛擬助理增強客戶互動
人工智慧在零售業最重要的成就之一，是聊天機器人和虛擬助理的引入。這些基於自然語言處理 (NLP) 演算法，和機器學習的技術，無需人工干預，即可提供全天候客戶支援。
人工智慧在零售業的優勢顯而易見：
- 即時回應－聊天機器人快速解答客戶諮詢，提供產品庫存、配送時間、退貨政策等資訊。
- 完美的諮詢和產品選擇 — 透過與 CRM 系統綜合，聊天機器人可以分析客戶偏好，並推薦符合其興趣的產品。
- 不間斷服務 － 零售業的人工智慧聊天機器人全天候運行，確保與客戶持續互動。它們不會要求獎金，不會休假，也不會因為心情不好而粗魯地回應。
- 處理退貨和換貨 － 自動化系統可協助客戶處理退貨，並推薦替代產品。
結果：人工智慧在零售業的應用不僅提升了客戶服務，也顯著降低了營運成本。如果你打算為零售店購買人工智慧工具，聊天機器人應該是你的首要考慮因素之一。
人工智慧驅動的零售分析：數據驅動的決策
« 謊言有三種：謊言、彌天大謊和統計數據 »
© popular saying
當然，1907 年，當馬克吐溫在雜誌上發表這句話時，並沒有人想到這些數據，有一天會由零售業的人工智慧提供。如今，從人工智慧系統獲得的數據是企業主（或任何其他利害關係人）能夠獲得的最客觀、可靠和準確的資訊。基於這些數據，制訂策略、戰術和營運決策變得更加容易。
零售業人工智慧應用範例：
場景：你想開發一款目標受眾喜愛的新產品。
解決方案：訓練演算法辨識趨勢和隱藏模式。研究現有客戶群的行為，並分析競爭對手的行為。
場景：你正在努力應對庫存短缺或積壓問題。
解決方案：人工智慧分析歷史資料、季節性趨勢和外部因素（例如天氣或事件）來預測需求。
場景：你想改善客戶服務，並提升銷售量。
解決方案：人工智慧分析客流量和銷售數據，以預測何時需要增加員工。
假設你擁有一家咖啡館，人工智慧分析顯示，週五晚上的客流量增加了 50%。基於這項洞察，你招募了更多員工來改善服務，並最大化收入。
如你所見，基於數據做出決策是一種現代且有效的管理方法。透過將機器學習應用於零售業，你可以獲得更好的結果並確保業務成功。
零售自動化中的人工智慧：精簡營運，降低成本
所有管理者都會面臨另一個難題：「如何降低和優化成本？」 零售人工智慧也能幫你解決這個問題，這真是太棒了。具體來說，它探討的是機器人流程自動化 (RPA) ，如何重塑零售供應鏈。例如，你可以：
- 使用機器人系統加快倉庫內的產品處理和配送速度。
- 應用電腦視覺進行庫存管理和品質控制。
- 使用智慧演算法簡化訂單處理，最大限度地減少錯誤並提高訂單履行速度。
- 利用無人機和自動堆高機等自動駕駛運輸工具在倉庫內運送貨物。
因此，訂單履行、庫存管理和其他流程中出現錯誤的可能性降低。訂單處理速度提高，人力成本降低。你將贏得，對服務速度和品質感到滿意的客戶。
利用人工智慧提升店內體驗：擴增實境和智慧設備
你是否應該在你的線上和線下門市中應用擴增實境？或者，它仍然有些過度，並非完全必要，更像是一種噱頭，而非真正的決策因素？
不妨看看這個事實：根據領英的數據，擴增實境應用可以將電商轉換率提高 200%。這是一個在零售店中整合人工智慧的令人信服的理由。但還有其他原因嗎？理由有很多！
- 提升顧客便利性。
- 降低員工和物流成本。
- 透過個人化提升銷量。
- 提高安全性並防止損失。
以下是一些零售業中常見的人工智慧應用案例：
擴增實境技術用於產品互動。例如：IKEAPlace 允許顧客在購買前，使用擴增實境技術將家具「擺放」在家中。提示：投資於幫助顧客在購買前直觀查看商品的技術。
智慧門市技術：人工智慧攝影機和感測器。貨架感應器追蹤庫存水準，並在需要補貨時自動通知店員。電子價簽可以根據需求、促銷或價格變化自動更新。
互動式試衣鏡和智慧試衣間。例如：H&M門市配備了人工智慧試衣鏡，可提供造型技巧，並允許顧客無需離開試衣間，即可選擇不同尺寸。
機器人助手。例如：Lowe's 門市使用 LoweBot 機器人，協助顧客尋找商品並解答問題。它們減輕了店員的工作量，並提升了客戶服務。此外，它們還能成為一種獨特的吸引力，鼓勵顧客多次光顧。
即時個人化推薦。例如：絲芙蘭使用 Color IQ 系統，分析顧客膚色，並提供個人化產品。
自動結帳和支付系統。例如：Amazon Go 採用「Just Walk Out」技術，讓顧客無需收銀機即可購物。
人工智慧用於庫存管理：減少浪費，提高庫存準確性
人工智慧驅動的庫存管理，不僅可以優化庫存補貨，還能大幅減少因庫存過剩和過期而造成的損失：
- 配備攝影機的機器人可以掃描貨架，偵測商品庫存，並在需要補貨時通知員工。
- 物聯網和無線射頻辨識 (RFID) 技術，可以即時提供來自各個 POS 的即時資訊。
- 自動化倉庫系統可以分析商品的保質期和庫存水準，並提出及時銷售的策略。
人工智慧已成為零售業數據分析、需求預測，以及優化物流和倉庫流程不可或缺的工具。
例如：我們可以開發一個易腐爛商品的系統。該系統將提出庫存週轉策略（FIFO —— 先進先出），以最大限度地減少損失。它會自動向銷售部門和現場顧問發送通知，並推薦折扣，並通知行銷人員促銷活動的必要性。
人工智慧與客戶洞察：改善目標客戶定位與行銷策略
統計數據顯示，使用人工智慧的零售商擁有更佳的參與度和銷售額，同時也能深入了解顧客的偏好、行為和購物習慣。
該系統會追蹤客戶在各個管道（線上、線下、行動應用）的互動，以辨識常見模式：例如經常購買的商品或偏好的購物時間。
此外，零售行銷中的人工智慧會分析評論、社群媒體貼文和回饋，以評估情緒並相應地調整行銷訊息。
收集到的資訊可以整合到客戶資料平台 (CDP) 中。你將獲得一個統一的客戶檔案（基於來自不同來源的資料），從而實現更精準的受眾定位。
零售業應用人工智慧的挑戰與倫理考量
零售業的人工智慧解決方案，面臨著與其他行業相同的挑戰：隱私和資料保護、資料不準確可能導致特定客戶群受到歧視，以及「黑盒子」問題（許多演算法複雜且難以邏輯解釋，導致客戶和監管機構之間產生不信任）。
我們不要忘記倫理層面的問題，以及員工的抵制情緒，他們擔心零售業的人工智慧應用會搶走他們的工作。此外，還存在數位不平等，和缺乏統一標準的可能性（這使得在跨國公司實施人工智慧變得複雜）。
如何解決這個問題？我們認為有四個解決方案：
- 透明度。公司應該公開，如何使用人工智慧和客戶資料。
- 培訓和認知。員工和客戶應該接受培訓（可以使用零售人工智慧軟體演示），並了解其可能性和限制。
- 道德委員會。成立內部委員會，評估人工智慧的道德使用。這不僅有助於找到最佳的零售自動化解決方案，還能確保公平性和準確性。
- 定期審查。檢查演算法是否有偏差和錯誤，並更新資料和模型。
零售業人工智慧的未來：即將到來的創新
如果有人問我們押注於哪些領域，答案顯而易見：押注於能夠提升便利性、個人化和永續性的技術。這些趨勢將定義零售業的未來。
一些專家預測，全自動商店（沒有銷售人員，顧客僅與人工智慧系統互動）很快就不再是創新，而是成為我們日常生活的新現實。另一些人則認為，虛擬試衣間、智慧鏡子和無人機送貨上門將成為標配。我們甚至可能看到全像銷售人員與顧客互動，協助顧客選擇。
無論如何，人工智慧將繼續幫助零售商更好地了解顧客，並為他們提供所需的產品。它將接管許多日常工作，讓銷售人員專注於更重要的事情。當然，AR/VR、聊天機器人和語音助理都將被積極開發並融入零售業。
結論：利用人工智慧在數位時代取得零售成功
如果你實施我們在本報導中討論的技術，你將不會獲得競爭優勢。為什麼？因為所有這些不再是趨勢或創新；而是一個新的現實。我們不會認為公司按時將商品送達客戶正確地址，是一種競爭優勢，對嗎？同樣，你的客戶也正期待透過人工智慧打造個人化零售體驗。
你需要人工智慧零售解決方案嗎？我們公司隨時準備為你提供全方位的協助：從分析現有流程、實施用於庫存管理，和個人化行銷的人工智慧解決方案，到培訓你的團隊並提供營運支援。我們提供已驗證其有效性的現成解決方案，以及個人化方法，幫助你的企業快速適應新形勢，並保持領先一步。
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