2020 年剛開年，全球經濟就遭受 COVID-19 重擊，其中零售業受到的衝擊尤其劇烈，多數實體店面的營收大幅衰退，但在一片蕭條的市場環境中，也有企業透過 AI 技術，創造出亮眼成績。日前行動貝果 （MoBagel）就與中華電信、Pure Storage 等合作夥伴共同舉行「AI 零售數位轉型研討會」，邀請業界專家分享建議，協助零售業善用 AI 數據分析，掌握後疫情時代商機。
零售業被迫即刻轉型，行動貝果 （MoBagel）用 AI 升級企業數位競爭力
近年來全球消費行為改變，加上今年 COVID-19 疫情衝擊原有的營運模式，零售業數位轉型的急迫性遠高於其他產業，現在不做就有可能被邊緣化。在「2020 年實體零售業數位轉型趨勢觀察」演講中，行動貝果 （MoBagel）執行長暨共同創辦人鍾哲民就表示，零售業過去習以為常的商業模式已被打破，市場已開始重新洗牌，雖有部分企業的營運因此受到影響，但也有更多企業趁此機會順勢轉型，透過 AI 與各種新技術的導入強化競爭力，而 2015 年在美國矽谷成立的行動貝果 （MoBagel），就是希望透過 AI 協助不同產業的企業，在新時代強化競爭力。
目前已有超過百家企業運用行動貝果 （MoBagel）的 Decanter AI 機器學習引擎強化數據力，其中不乏零售業 AI 商業應用成功案例，像是透過預測消費者行為提升 10～17 倍的名單命中率，或透過預測市場需求及品項銷量改善 10～13% 庫存周轉率等，另外，在數位廣告投放效益優化與消費者異常行為分析的方面，AI 也都有優異表現，助攻零售企業創造價值。從眾多成功案例中可以看出，數據力的強弱已然成為產業競爭的關鍵，AI 也因此被絕大多數企業視為保持競爭力的重要技術，Gartner 的研究報告就指出，2019 年已有 14％ 的企業導入 AI，且超過 75％ 會在接下來的 1～3 年內著手部署。
企業建置 AI 三大挑戰，中華電信「AI 智慧分析雲」逐一突破
不過要讓 AI 成為零售業的最強助力並不容易，中華電信大數據處科長官俊安認為企業的 AI 建置必須解決人才、分析工具與數據量三大挑戰，能否善用外部的專業力量，將是企業 AI 策略的成功關鍵。而中華電信的「AI 智慧分析雲」就以行動貝果 （MoBagel）的 Decanter AI 機器學習引擎為核心，以雲端服務方式提供零售業快速、低成本、低門檻的輕鬆運用 AI 技術，達到精準行銷、精準生產、精準訂貨等目標。
對於零售業如何透過 AI 的力量強化營運效能？官俊安以電信業為例指出，電信業可藉由大數據分析建立預測模型，達到數據驅動行銷。過去的 BI （商業智慧）系統已可做到描述型分析與診斷分析，但在預測與指示兩大類型的分析，就必須倚賴 AI。以預防客群流失為例，藉由中華電信「AI 智慧分析雲」，零售業者除了可以分析客戶的流失狀況與原因外，還應建立預測模型來預測未來可能流失的客戶，並自動生成應對策略，預防流失惡化。
除了客群經營應用之外，中華電信「AI 智慧分析雲」也提供零售業展店選址的分析服務。電信業的數據量龐大且完整，再加上 AI 科技運用，可根據零售業的商店類型找出全台最佳的展店候選區位，以及立地環境因素和狀況。官俊安指出，面對企業 AI 建置的三大挑戰，「AI 智慧分析雲」藉由中華電長期累積的大數據、完整的平台功能與友善的使用介面，可同時解決缺人才、缺工具環境與缺數據的問題，零售業者只需以現有的 IT 系統與團隊，就可享受 AI 帶來的優勢。
零售業進入 4.0 世代，善用 AI 精準區分客群、才能站穩腳步
除了雲端平台外，數據管理能力也是 AI 系統的重要環節，Pure Storage 大中華技術總監何與暉也表示：「 AI 在零售業領域的應用呈現大幅拓展，然而組織及企業智慧轉型的過程中，會產生並且存放大量資料，如何從龐大資訊中創造更高效率的商業流程、以及個人化的用戶體驗更為重要。當 Data 流得越快，需求被處理的速度就越快，客戶體驗也就越好——畢竟客戶體驗，才是零售業最關鍵能影響業績的因素。」
對於零售業的 AI 策略，緯創軟體董事李紹唐則從 AI 在新零售的應用思維方向提出建議。他指出受到新科技的影響，零售業已進入 Retail 4.0 的全通路（Omni-Channel），再加上各族群的需求更加碎片化，現在的消費者已是「千人千面」，單一產品無法滿足所有消費族群，零售業者必須善用 AI 精確區分族群，並針對目標族群設計對應訊息，善用手中的實體店面、網站、手機等所有行銷渠道，打造出無縫購物環境，才能在 Retail 4.0 世代中持續站穩腳步。
發展 AI 智慧零售，從供應鏈、庫存、行銷三大應用開始
在研討會中，行動貝果 （MoBagel）資料科學專案經理莊忻倫也介紹了兩個行動貝果 （MoBagel）在零售業的成功案例，業者可由此看出 AI 在供應鏈策略中的應用要點。她指出現在零售業有供應鏈管理、庫存管理與精準行銷三大應用領域，業者若能釐清分析目標、確認可用數據、設計分析方法及效益衡量指標，即可有效讓 AI 預測體現商業價值。透過這套 AI 應用方法論，行動貝果 （MoBagel）成功協助零售業者降低成本、提升效益，其中不乏如杭州味全等亞洲區大型業者。
由於冷藏品的產品效期極短，杭州味全需要準確預估冷藏品出貨量，強化庫存管理效益，藉此減少存貨過多時的報廢成本，以及缺貨時的通路罰款成本。透過行動貝果 （MoBagel）開發的 Decanter AI 平台，杭州味全以自動化機器學習預測出貨量，大幅提升出貨準確率，每年減少了 1.26 億人民幣的成本。
另一家亞洲知名餐飲業者，由於產品種類多且複雜，備料多寡對營業額與利潤的影響極大，需要事先掌握菜品銷量，讓備料更精準。行動貝果 （MoBagel）的 Decanter AI 平台僅需 3 天就能產出業者所需的準確預估結果，且前 20 項重點品項的預估精準度高達 90％，門市庫存備料可降低 30％，並可優化訂貨排程，提升營運效率。
在研討會最後的座談中，鍾哲民分享，企業在導入 AI 時最常見的困惑在於「要有多少資料量才夠？」對此他則指出，透過行動貝果 （MoBagel）的 Decanter AI 這樣簡便的 AI 解決方案，只要有 1,000 筆資料量以上，就可以開始體驗 AI 帶來的效益。由於 AI 是數位轉型的關鍵，為了深化競爭力，鍾哲民也建議企業可以積極尋找外部的專業協助，勇敢踏出第一步，方能掌握智慧化時代的商機。
（本文提供合作夥伴轉載。）
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