生成式 AI落地進行式，打破「零售業」獲利僵局
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DIGITIMES
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台北
- 2024-05-30 10:38:27
網路銷售無疑零售業過去20年來最重要的突破，人們運用ICT資通訊技術，打破時空限制，讓買賣雙方在同一個平台上交易，2023年零售業營業額達到4兆5,760億，其中網路銷售高達5,035億，值得我們注意的是，全台電商滲透率11.3%，遠未及美中韓的30%，卻已被各界認為發展飽和、利潤稀薄，可歸咎於「人口結構改變」與「多元通路購買」，連帶也影響實體零售。
如以家庭客為主、訴求大量便宜的大賣場，就因此而逐漸式微，習慣「科技便利消費」的X、Y、Z世代買家更常在網路上比價，選擇最有利的通路購買，不僅讓訴求便宜的大賣場失去競爭力，也讓批發式零售難以競爭，於是零售業們開始從「增加人流、提升體驗」著手，增加消費頻次來增加利潤，同時也企盼AI能提升營運效率、降低維運成本。
AI進行式：零售業導入Generative AI，悄然開始！
事實上，零售業因Generative AI（生成式人工智慧）問世在人工智慧導入上快速成長，正是因為Generative AI可以學習人類的語言邏輯與生活詞彙（透過LLM大型語言模型、NLP自然語言處理、CV電腦視覺），再從資料中生成內容，並且能以「文本、圖像、影片」等形式呈現，許多零售業者就率先將Generative AI導入客戶服務，生成諮詢內容來回應顧客，更一步還能應用於「數位人物、數位鸞生」來代理人類的某些角色。
透過「訓練→生成→回饋」的循環，Generative AI能增強理解準度，依照這個特性，它至少擁有「內容製造、諮詢服務、建議優化、識別判斷」等四種應用將顛覆業界，Precedence Research的調查就曾指出，2022年全球零售業導入AI的規模雖僅為84.1億元，但2032年將可達到457.4億美元，而生成式 AI的生成與圖文辨識能力，也將為零售業帶來「營運優化、體驗提升、行銷分析」三個流程變革：
流程變革１：營運優化，智慧供應體系 精巧運籌
Generative AI簡單來說就是運用大量資料（文本、圖像）供演算法預先訓練，好比許多汽車可以學習駕駛人的踩油門習慣，我們同樣可以將「銷售、成本、售價」資料用來訓練AI，預測供應鏈的需求量、進貨量、採購價格，甚至進一步結合「網路商品觀看數、門市架上眼球數（透過IoT設備）、商品結帳銷售數」，做到與通路連動的即時商品管理，如越多人看時立即提供促銷價。
此時，供應系統可以智慧自動的安排物流排程，以供備貨數量調度，生成商品數據分析報告，協助業者優化決策。想想看，若再結合用戶資料，掌握「商品」被怎樣的客戶購買，客戶背後又有的年齡、居住地、工作、性別、收入、消費頻次、消費金額、其他購買商品等資料，就能洞察商品與用戶的關係，供決策之用。如
AWS Supply Chain就能提供即時化視覺地圖，顯示庫存量、庫存點的運作狀況，搭配Amazon Q生成式人工智慧助理來提供管理人員最佳的建議方案。
流程變革2：體驗提升，智慧顧問助經營 會員服務
Generative AI最常被建議的應用莫過於「智慧客服」，助力顧客體驗，不僅減少人力維運，也讓客服可以24小時運作，精準生成滿意的回應內容，是零售業最適合導入AI應用場景之一，相同的技術也被用來打造「數位助理」，為消費者解決消費上的購買問題，其中還加入「視覺搜尋、語音搜尋」以智能店長的角色推薦商品，並且加以解說，當然背後也是由生成式 AI生成內容。如Booking.com與DoorDASH就導入
聊天機器人／虛擬助理Amazon Lex優化顧客體驗，
生成式 AI也用於「會員經營」，從會員的購買紀錄、行為偏好、入店次數、瀏覽習慣分析出機會點，給予個人化的商品推薦、優惠折扣，吸引回購或觸發再行銷，提高買家們再來線下門市、線上網站的機會，讓觀看轉換成訂單，一方面提高銷售率、一方面協助客戶解決買東西的問題，也提升了忠誠度、滿意度、貢獻值。這方面AWS也推出
Amazon Personalize，搭配Amazon Bedrock來建造Generative AI基礎模型，就能快速佈建會員的個人化經營，
流程變革3──行銷分析，比你更瞭解買家 想要什麼
在行銷流程階段，則可用於顧客消費分析，從中挖掘商機洞察中，投放個人化的精準廣告，也能進一步監測網路社群上的消費評價、熱門消息，讓Generative AI扮演行銷助理，提供目標買家有感的文本回覆、產品說明、優惠資訊、圖影簡介，並且依照這些資料生成出市場洞察報告，協助業者制定行銷策略、素材、資源。試想，近年流行的直播帶貨，不正是下一個應用場景嗎？
Generative AI在行銷上的應用，有望協助業者突破近年廣告投放成本節節高升的窘境，達成更有意義的深度溝通，提升購買綠，減少無用行銷的發生次數、降低投入成本。除此之外，門市也能導入人工智慧、物聯網、大數據分析，採集消費者的數據將更完整，不僅可用於廣告投放，也能用來優化實體的商品種類、位置陳列、價格調整、促銷方案。
為此，AWS也推出
QuickSight搭配內建的Amazon Q，行銷人員用人類的直觀自然語言與AI溝通，就能得到由機器學習而來的生成式商業智慧，找出消費者洞察。此外，
Amazon Connect也能加持銷售顧問功力，依據客戶資料識別問題，為一線人員提供最佳的顧客服務建議，
98%業者躍躍欲試，零售生成式 AI價值逾6千億美元
知名管顧公司麥肯錫指出，2030年以前生成式AI將有望為零售業創造4,000~6,600億元的營收價值，而NVIDIA，在未來18個月有計畫導入生成式AI的零售業者，高達98%。對於業者而言，它表示零售業對於AI的應用滿了需求水位，但也同樣表示競爭對手有著一樣的想法，甚至早已採取行動。
如同上述的各樣案例，AWS為零售業切入生成式AI端出牛肉，包含基礎層、技術層、應用層都有雲端服務可以快速佈署，且符合國際資訊安全與保密規範，如生成式AI的Amazon Bedrock、生成式商業智慧的Amazon Q，以其他對應的基礎架構服務。行銷學權威Philip Kotler飛利浦柯特勒認為，行銷5.0是運用科技提供消費者更好的個人化體驗，零售業下一個20年的關鍵，也正在Generative AI加持的道路上發生。
