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當消費行為導入AI,零售業未來面臨的4大挑戰

2017-11-15
SmartM/許博涵
當消費行為導入AI,零售業未來面臨的4大挑戰
圖片來源 : Pixabay
【SmartM解讀】Netflix的CEO預測「未來20-50年,行銷工作可能要討好機器人,」現今企業紛紛導入AI,但若消費行為導入AI,企業該如何應對?屆時,企業將面臨物流、客製化、消費者與實體店4面向的新挑戰。
物聯網和AI近年來蓬勃發展,連帶也影響零售業的發展,改變消費者與品牌的互動模式。在未來,消費者不光是線上購物而已,更可能直接讓智能助理協助下訂單、尋找個人化商品,以及尋求購物之外的服務。
在這樣的趨勢下,零售業不再只是販售商品。創意顧問公司Lippincott針對技術和社會發展趨勢,整理出四個傳統零售業所面臨的挑戰:

1.即時送達已不夠快,提前預測需求才是王道

在線上購物的流程中,商品到貨速度是影響消費者滿意度的一大關鍵。過去,從下單到收到商品,期間可能長達一個星期,間隔時間較長,導致消費者購物意願降低;現在,線上購物盛行,消費者只要在家中點擊滑鼠便可下單,方便而直覺,為此,各家廠商不斷改善物流系統,以PChome為例,過去主打24小時到貨,近期更宣布六都100分鐘到貨。
然而壓縮物流運送時間有其限制,在未來,提前預測需求才是勝出關鍵。透過分析平台過去訂單數據、了解商品的熱銷時段,以及需求的分布位置,需求開始得以預測,例如:在開學前夕,學校附近的超商可能會有大量衛生紙訂單,物流就能提前準備。準確預估消費者需求,在需求者都尚未意識到之前將商品有效分配、送至最近的物流中心,不僅縮短商品到貨時間、有效管理庫存,長期而言更能降低企業經營成本。

2.透過數據分析,商品更加客製化

隨著人們上網時間的增加,企業獲得的數據也越來越多。透過消費者的瀏覽紀錄、會員資料,企業能進一步推測出每位使用者的性別、興趣、偏好,並以此為商品推薦或投放廣告的依據,為消費者提供客製化的服務與建議,創造獨特的客戶體驗。
事實上,目前許多零售業者都積極開發數據分析系統。手工藝品買賣平台Etsy近日即收購一家AI公司,讓消費者在平台上的搜尋結果能更符合個人需求;美容諮詢平台HelloAva則以機器學習為技術主軸,透過詢問用戶特定問題以及分析消費者的自拍照,推薦最適合顧客膚況的保養產品。客製化服務總令消費者感到窩心,然而當客戶數量增加,客製化服務量將快速地超出人工負荷,此時,就需AI數據分析來滿足。

3.透過AI購物,未來的客戶主體不再是人類

在AI不斷發展的未來,人類可能不再需要自行下單。透過物聯網的技術,當商品數量即將見底時,物品會提出警訊,智慧助理便依照個人過去消費偏好下單。在智慧助理下單的過程中,機器人幾乎變成了客戶主體,企業也從過去的客戶導向變成了AI導向,對機器人行銷成為未來趨勢。也因此,Netflix已有相關團隊專門研究對機器人銷售這個新興領域,Netflix的CEO Reed Hasting也預測,未來的20-50年,行銷的工作可能更要討好機器人。

4.實體店面不只賣商品,更要創造附加價值

隨著線上購物以及AI技術的盛行,實體零售業者不能再和過去一樣僅專注於商品的買賣,而要提供虛擬通路所無法提供的服務。以運動品牌Asics為例,實體門市讓消費者可以3D量測足部形狀,並根據消費者走路的型態以及頻率建議最適合鞋款,充分為實體購物創造虛擬通路無法達到的附加價值。
另一方面,實體店面也能以教育為目的,提供專業建議。台灣服飾品牌Life8以官網銷售為主,實體店面無法購買任何商品,僅提供消費者專業穿搭建議,創造有別於一般實體店面的功能。
未來,AI將使得需求更細分化,品牌不再只是一種價值主張,而是能創造更多客戶需要的價值,唯有如此,才能在未來的零售中抓住商機。
 
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