AI 在零售業的助益
由於疫情後的影響，零售商正面臨愈來愈大的壓力以及產業的急劇變化。供應鏈扭曲、顧客購買的商品與方式發生轉變，以及持續的勞動力短缺，暴露了零售商現狀的侷限性和落後的領域。AI 支援的數位計畫正在協助零售商適應現今顧客與業務需求的新現實。
零售業的 AI 以多種方式協助增強員工的能力：
- 推動銷售：AI 支援的工具可最佳化及個人化購物歷程，協助提升銷售和顧客轉化率。
- 提高可見度：零售商需要知道商品的狀態（位置、可提供與否和庫存），以及商店的流量模式與活動、顧客習慣與偏好，以及員工可以在哪方面專注於附加價值更高的活動。AI 驅動的工具能捕捉資料，為零售營運提供更廣泛、更準確的視角，提供對供應鏈、庫存和現場零售地點的可見度。
- 營運與供應鏈效率：從透過購物體驗支援顧客，到監控、自動化和最佳化智慧供應鏈，零售商可利用 AI 在庫存運輸、倉庫儲存和配送以及零售地點，將營運效率發揮到極致。
- 瞭解顧客：AI 驅動的工具可協助建立顧客市場區隔檔案，促進對顧客體驗更精細的深入解析，包括個人習慣、需求與偏好。這些深入解析可助一臂之力，為行銷計畫、促銷活動、忠誠度獎勵與行銷活動藍圖提供資訊。
- 增強顧客體驗：零售商希望制定策略，建立與消費者「零摩擦」的聯繫，即提供更多購物途徑、更強大的功能，並擴大溝通管道，實現互動參與和關係建立。顧客渴望全通路搜尋和購物靈活性，加速互動與個人化的關注。零售業的 AI 可透過品牌參與、客服查詢和問題解決來協助顧客，最終培養顧客的忠誠度。
- 應對複雜的結構：有鑑於零售業的性質（包括多個品牌、混合特許經營與企業結構、頻繁收購、眾多分散式站點，以及線上和實體營運的混合），可能會存在顯著的組織與營運複雜性。智慧 AI 工具有助於統整、精簡及簡化流程，實現整合式管理功能。
零售業的 AI 挑戰
雖然零售業的 AI 有飛黃騰達的前景，但同時也帶來了需要因應的挑戰：
- 負責任的 AI：零售策略中所有 AI 的基礎都在於承諾使用負責任的 AI，實現透明度、問責制、包容性與治理。採取額外的步驟應用負責任的 AI，假以時日便能贏得品牌信任、員工信心和顧客忠誠度。
- 潛在的顧客容忍度極限：零售商必須對顧客怎麼看待行銷和店內營運的數位追蹤策略保持敏感。在考慮零售理念的新 AI 時，請務必考量與其品牌的承諾和聲譽保持一致。
- 資料隱私：新增數位工具、裝置或合作夥伴，表示至少在某種程度上共享顧客資料，並開放潛在洩露的新源頭。在選擇解決方案或合作夥伴或實施新技術時，安全性必須是首要考量。
- 組織投資：升級及新增技術可能是一項重大的舉措，因為所有系統都需要順暢整合才能實現最佳成果。員工訓練也是成功的關鍵。與技術合作夥伴攜手合作，將您的業務需求和現有基礎架構以及合適的 AI 解決方案保持一致，有助於您規劃投資藍圖，可限制干擾並促進更大的報酬。
AI 在零售業的使用案例
零售企業愈來愈考慮到 AI 技術（例如電腦視覺、深度學習或生成式 AI）如何協助他們更完善地預測及回應顧客需求，並在擁擠且競爭激烈的領域中使品牌脫穎而出。
用來在零售業實現 AI 的技術和解決方案差異很大，具體取決於要克服什麼業務挑戰，或正在部署什麼專案。然而，零售使用案例中最常用的 AI 技術包括 AI 硬體，例如 AI 處理器與 AI 加速器；攝影機、感應器或其他邊緣運算技術；以及針對零售業使用情況最佳化的 AI 軟體。
打造零摩擦的購物與結帳體驗
各個零售商（從小型精品店到跨國超市）無不努力提供便捷且個人化的購物體驗。然而，隨著科技達人消費者的崛起，光有便利已無法滿足人們的期望。
現今的顧客期望零摩擦的購物和結帳體驗。智慧 AI 技術與軟體解決方案可協助簡化與零售商的大多數互動。例如無人收銀結帳、智慧自助結帳系統，以及可在條碼遺失或無法讀取時識別產品的整合式影片分析，有助於減少對員工協助的需求。
將零售環境中的大多數交易互動和日常工作（例如價格檢查、顧客服務和自助帶路）自動化後，顧客即可獲得更便利、更精簡的體驗，員工也更有空閒的時間在購物歷程的關鍵點協助顧客。
提供令人難忘的個人化顧客體驗
除了尋求零摩擦的購物體驗外，顧客也希望得到根據自己喜好量身打造的體驗。對於零售商而言，AI 支援的技術可協助個人化顧客參與：
- 內嵌電腦視覺的數位招牌可為特定受眾提供及時廣告。
- 無盡的通道自助服務機可讓顧客查看其他據點的更多產品，支援全通路零售策略。這也能帶來交叉銷售和向上銷售的機會。
- 數位和非接觸式服務機，能識別語音與手勢，提供超便捷的結帳選項、自助服務尋路或店內產品研究服務。
- AI 能收集並分析顧客購物習慣與偏好的資料，協助為產品促銷提供資訊。
- AI 支援的 POS 系統可擷取顧客購物的資料，產生新的產品推薦、支援忠誠會員，或在結帳過程中提供向上銷售的優惠。
個人化同樣有利於零售商，因為擷取及分析所有資料可根據各別顧客的模式與偏好量身打造更精準的市場區隔和體驗。這些全都有助於建立品牌忠誠度、提高顧客留存率，並提升利潤收益。
改善需求預測和銷售
零售商愈瞭解顧客的行為與趨勢，就愈能滿足需求並在適當時間展示最合適的產品。零售業的 AI 可協助改善需求預測、為定價決策提供資訊、最佳化產品訂購與放置，以及追蹤線上通路的資料，為電子商務和數位促銷策略提供資訊。
零售業的 AI 也有助於識別顧客的意圖，相應地最佳化購物歷程。例如零售地點的熱對應利用電腦視覺，顯示哪些產品吸引人們的注意力、被拾起、遭到退貨，以及顧客離開貨架後前往何處。零售商可以利用這種智慧（特別在與交易資料結合時）打造可提高產品可見度與參與度的體驗，並規劃商店的流量模式，實現有效的視覺佈局。
強化損失預防工作
產品損失與遭竊（也稱為零售緊縮）的情形大增，這是現今零售業者面臨的空前挑戰。2022 年，零售緊縮使美國的零售商損失近 1121 億美元。1 零售商整合 AI，可利用物件偵測、自助結帳站的動作分析以及數位感應器，支援損失預防。這些結帳系統結合使用電腦視覺時，能以近乎即時的方式協助減少產品損失。
改善庫存管理並自動化
如何保持準確的庫存是零售業者的一大挑戰。零售業者如果能將營運中的更多部分串連起來，並應用 AI，就能全面瞭解商店、購物者、產品和其供應鏈，這對庫存管理很有幫助。
回應式零售 AI 技術可收集及處理來自大量不同來源的資訊，實現更佳且近乎即時的庫存可見度、準確的產品可用性以及交貨時間資訊。這能促進將庫存轉移到最佳通路/出口，將銷售量最大化。
舉例來說，智慧貨架可快速識別庫存不足或缺貨的商品、定價錯誤，以及顧客選擇購買什麼商品。庫存機器人可提醒員工目前的庫存有錯置的品項，並自動填寫倉庫的訂單。如此一來，零售業者可以提高經營效率，讓員工有更多時間能投入到改善購物體驗上。
AI 支援的倉庫自動化透過倉庫控制系統提高效率。例如，利用標籤和感應器獲取產品和物流資料，並使用邊緣 AI 近乎即時地收集及處理資料，實現更快的運輸決策並減少錯誤。回顧性分析可確保產品一致性，並識別流程中有待加強的地方。連線車隊物流技術可確保從配送中心到零售現場交貨的可見度。
AI 在零售業的前景
零售業的性質是透過實體和線上的嶄新全通路購買體驗，為顧客帶來他們想要的最新產品。隨著 AI 的資料擷取和深入解析的成長，提供新的創新交付方式的機會將不斷擴大。
GenAI 會持續協助減少員工消磨時間的工作和日常工作，讓工作人員專注於建立關係和解決顧客問題等附加價值更高的責任上。
AI 技術會持續提供更深入的供應鏈物流可見度，增強適應環境的韌性，例如車輛維護、交通挑戰和商店之間的庫存需求變化。
總體來說，零售業的 AI 會變得更嵌入式，為顧客提供高度個人化的互動體驗與建議。這將為企業創造新的可能性與機會，讓企業與顧客建立真實的聯繫、將資料轉化為強大的新深入解析，並將營運提升至全新境界。
