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导入 AI 就是胜利?两个案例告诉你「準确的」AI 应用能有

作者: 2020-07-04 浏览: 168 次

导入 AI 就是胜利?两个案例告诉你「準确的」AI 应用能有

AI 人工智慧落实在各行各业,尤以竞争激烈的零售市场最积极导入。研究机构 Research and Markets 估计,全球人工智慧零售产业的产值将由 2017 年的 9.936 亿美元成长到 2020 年的 50.34 亿美元。这反映出零售业大举利用 AI 来改善自身的竞争力,卯足全力要替消费者打造一个「个人化、全通路、差异化」的体验服务。

根据 Deloitte  统计,到了 2020 年,95% 的全球前百大企业软体商会将认知科技整合进入他们提供的解决方案;另一方面,行动 app 的开发也将大爆炸,需求的增速是供给的 5 倍,也就是市场须要 5 倍的 app,但企业内部的 IT 开发产能只能做到需求的 ⅕。

在消费过程中接触到数位行销渠道的顾客将能提升 20% 转换率,另有 56% 消费者表示,如果在数位连结实体的跨通路体验让人满意,感受到高度客製化,就更容易买单。

换言之,即使全球的整体零售市场不断成长,但在各家拼斗角力下, 竞争也更激烈。根据 Digimind 数据,全球的零售业者目前已有 46% 的受众来自跨渠道通路,也就是线上、线下、居家、商场、办公室等无所不在的全通路零售,更能吸引消费者。

在这个情况下,零售厂商为了争取顾客,必须投入的获客成本(CAC)势必提高,但另一方面,投入获客成本后,大多数零售商往往未能掌握合适的工具、获客手段不成熟,以至于与对手提供的服务大同小异,做不出差异化,无法妥善地实现全通路 、无终式的整合销售。

AI 导入不是有做就好,企业应先了解「为何而做」?

因应新型态的跨通路销售,零售商求新思变,常藉由导入 AI 来增进消费者体验,科技演进下 ,AI 已不再是大企业才能触及的领域,放在云端上的诸多 AI 解决方案,让中小企业也可以开始导入智慧服务,同时藉由软体开发团队和 IT 的协作,快速的完成新解决方案的导入。

导入 AI 就是胜利?两个案例告诉你「準确的」AI 应用能有

导入门槛降低,对大多数企业而言都是好消息,但企业在导入 AI 的过程中,应该试着理解消费者「需要什幺」?这件事可以透过重新检视消费者与企业之间的互动流程找到新的利基点,

例如消费者是否需要更方便的互动方式,这个方式要透过脸部辨识、图像辨识、还是语意辨识去达成?实体零售商可能可以透过脸部辨识更清楚认识每个客户,电商可能可以透过语意辨识与消费者进行更进一步的互动,或者是透过消费者更个人化的选购,利用图像辨识去进行推荐商品的选择。

甚至再深入一些,在既有的客户关係维护系统(CRM)、工作流程管理(CMS)中导入 AI,藉由机器学习达到更精準的客 户 分群(Segmentation), 增加回流 , 并减少客户流失 ,并藉此公司的行销资源集中在 20% 贡献 80% 营收的 VVIP 身上,增加客 户 黏性,,也带动公司的整体产能。

当然,AI 导入的场景不仅仅限制在单一场景,例如实体零售商也可以透过语意辨识加深和消费者的互动,并更有效地促使消费者到实体门市完成消费,微软在 2017 年推出的零售业全渠道行销概念影片,就是很好的例子。

整合全通路,零售商该如何创造与消费者的双赢?

微软案例影片中,店家首先透过智慧语音辨识来解析消费者的需求,接着引导至品牌的智能客服,透过串接 客户管理的 资料库 , 或是社群与电商的公开资料 , 了解 客户喜爱的服饰类型,再藉由 AI 图像辨识进行分析,找出与消费者过去喜爱类型接近的产品,并推播给消费者,减少浏览时间,让寻觅喜爱产品不再旷日费时,而变得极为便利。

推荐商品一旦被消费者看中,即可在手机上先行勾选,列入下次到门市时的「试穿清单」。消费者抵达门市时,其手机的 AI 和店员手机的 AI 立即串接,店员就会把「试穿清单」先放进试衣间;消费者在店内浏览时,也有 KIOSK 透过 AI 脸部辨识提供个人化服务,例如最新推荐商品。最后再串接订购平台,消费者在试衣间时就可结帐,系统并将购买品项传给零售商后台,统计热卖款式,根据这些数据来调整库存。

上述案例展示了零售业未来实现全通路行销的各种可能性,从客户在家、前往门市、到完成消费的过程,如何做到有效却不让人反感的讯息促销,这些过去看似前延的概念,正在慢慢成为现实,也成了服务差异化的创新展示场域。

离台湾比较近的案例,也可以看看近期微风利用 脸书 Messenger 结合微软 AI 工具的成果 。

导入 AI 就是胜利?两个案例告诉你「準确的」AI 应用能有微风南山利用了微软合作伙伴爱酷(Accuhit)所建置的 Chatbot,提供互动性和游戏性,快速的进行消费者资讯的收集,并了解会对特定产品感兴趣的消费者面貌,进 行后续的行销,也是非常有趣的应用案例。

上述两个案例,让我们看见了云端 AI 演算串接各种应用载具之后的庞大可行性,过去我们谈的是消费者的最后一哩路,现在,我们尝试从消费者接触产品前就开始行销,将各式各样的 API 工具导入消费者面对的各种沟通渠道,透过影像、声音、VR 等不同方式带来独特而创新的体验。

不仅消费者受惠,零售商也将因此受益。所有的零售商都在提供更客製化的 AI 机器人服务,但如何将获取到的资讯反馈给企业的后台,与云端工具 Omnichannel (支付、 App、Kiosk、网站等等) 结合 ,形成一个有高度的分析视野、有助于未来的营运走向;或者如何主动接触客户(例如各种行销工具可因此客製化及自动化)、甚至如何透过机器学习来对客户进行评比分类…… 等,诸如种种,既充满挑战、也让人兴奋,因为它将带来无限可能性。

美国连锁超市 Kroger 的 AI 进化,与解决方案商的共创双赢

导入 AI 就是胜利?两个案例告诉你「準确的」AI 应用能有

零售业与解决方案商的合作达成最大效益化,最近也有一起很重要的案例可供参考。

美国最大连锁超市 Kroger 近期与微软达成新的战略合作—智慧货架。Kroger 导入微软既有的 AI 套件,开发出专属的 App,消费者走进卖场,开启 App,就能在经过适合自己的商品时,看到属于自己的客製化图标,让消费者更便利就能找到符合需求的商品。

除此之外,消费者也可先在 Kroger 的 App 预先下单,一旦抵达商场,Kroger 员工会直接将订单品项放进消费者的后车厢,Kroger 统计,这个作法让每笔订单的完成时间降低一半以上。主要解决的会是消费者在大卖场进行採购, 需要面对排队结帐的痛点. 再拿了就走这种深度学习进入量产前, 此举不外乎是一个折衷的解决方案.

此外, 对于 Kroger 来 说, 和微软合作打造新的解决方案,能把消费数据转换成新的 API 工具,让其他零售商也能导入符合自身需求的功能, 对传统的零售业者或是製造业者, 不外乎是製造了一个新的生财工具 ,策略性的转型成解决方案商 。微软在零售的触角,在 Walmart 带枪投靠的效应下,日渐茁壮。

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