智慧零售是當前蓬勃發展的領域,其主要意涵是將新興智慧科技如大數據、人工智慧、物聯網、雲端運算等運用於購前、購中或購後的零售價值鏈。隨著AI技術的持續精進,更多AI在零售領域的不同應用被探索、發掘而實現。智慧型手機與行動通訊技術的發展更提供了消費者新的體驗環境與模式,加速了消費者消費行為的改變。
圖1是研究機構QYResearch在2020年4月報告中所做的預測,全球智慧零售市場規模將會以13.1%的年複合成長率,由2019年124億美元增長到2026年的307億美元(QYResearch, 2020)。基於COVID-19對零售業的衝擊評估差異,QYResearch的數字與其他研究機構對智慧零售市場規模的預測或有不同,但整體對智慧零售應用發展持續增長,以及AI加速導入智慧零售應用的看法是一致的。
資料來源:QYResearch (2020),本研究整理
圖1 全球智慧零售市場規模預測2019-2026
智慧零售在結合了IoT、Big Data、5G、AI、AR/VR等新興智慧科技後,不斷有新進展,出現了智慧文案、智慧導購、人流追蹤、虛實融合等新興應用。本篇將針對AI在智慧零售的二個應用:(1)影像辨識人流追蹤與(2)OMO虛實融合購物進行介紹。
人流分析是實體商店掌握不同時段、不同店址人流分布,進而規劃營業時間、店內動線與行銷模式等的重要依據。過去人流分析聚焦在進出實體商店的人潮統計,透過入口上方的影像掃描裝置,掌握進出的人員數量統計,從而人流對時段與地點等區隔的交叉分析。這樣的分析有效地協助實體店家規劃營業時段與商品進貨上架時間,也提供了不同地區分店的營業狀況比較等資訊,但對於店內營業實況的掌握,如人流動線、商品擺設或特定商品受消費者關注的狀況等,仍缺乏了解。
圖2呈現了人流分析技術的應用情境。利用日漸成熟的AI影像辨識技術,結合實體商店位於各點的監控攝影機,實體商店的人流分析得以進化,透過影像掌握消費者在店內移動的軌跡、人潮較多的熱點、停留較久的商品區域,甚或通過特定區域的消費者樣態(男女老少等),經分析後提供了更多的應用面,例如:
在運用店內既有監控攝影機之前提下,人流分析技術的導入將是以軟體開發與測試為主,對商家而言,在建置的時間與經費成本上是具有高接受度的。
資料來源:網站資訊,本研究整理(2020)
圖2 智慧零售人流分析技術與應用情境
圖3展現了虛實融合購物的技術與應用情境。過去零售商務明顯區隔了線上購物與實體商店購物。線上購物可以節省前往實體商店所需的時間,方便消費者快速瀏覽選購不同店家的商品,但是線上購物的消費者缺乏事先驗看商品的機會,也受限於物流運送的時間與方式,在收貨端的體驗並不理想;相對於線上購物,實體商店購物的消費者,具有試用、試穿商品的直接體驗,但必須受限於實體商店的營業時間與地點以及進貨銷售狀況,面對熱銷商品,可能必須在人潮洶湧的時段前往購物,也可能因為存貨不足無法購得商品。
OMO虛實融合的新購物就是希望能消除單純線上購物或實體商店購物對消費者的限制。如圖3所示,運用智慧科技可將線上購物與店內購物的模式進行多元組合,產生了多種可適用於不同類型消費者需求的購物模式,例如:
這些新的購物模式,或是結合線上購物的便利以及部分實體商店才有的試用機會,改善了消費者在實體商店的購物體驗,增加了消費者透過實體商店購物的意願;又或參考了消費者生活的時間安排需求,結合線上購物與快速物流配送,避免消費者必須進入實體商店購物的限制,都大幅增進了消費者購物的意願,對於提升零售業績有明顯的助益。
資料來源:網站資訊,本研究整理(2020)
圖3 智慧零售虛實融合技術與應用進展
【結論】
綜合上述二個智慧零售的新興應用情境,可以看到智慧科技的導入對零售業而言是有絕對正面的意義,每一位店家都應該開始檢視導入需求與選擇特定應用。不過,筆者在此有幾點最終的提醒:
智慧零售仍將持續進步,隨著AI、5G、AR/VR等智慧科技的進展,會有更多智慧科技融入零售流程中,提供更多元的購物模式。想像未來的人事物都有數位分身,消費者無需出門,就可以在家試衣、試用、試駕,將會是全然不同的消費體驗。
資料來源:
王志清
區塊鏈應用落地 、 縱深防禦資安策略與管理(Build Security In 、 ISMS) 、 建置大型敏捷團隊(Scrum@Scale 、 Large-Scale Scrum) 、 企業數位賦能/轉型 、 先進研發架構規劃(DevOps 、 DevSecOps) 、 新事業發展策略與規劃(Lean Startup 、 Customer Development)
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數位資產/虛擬資產/虛擬通貨等相關財務諮詢 、 稅務規劃 、 法務諮詢 、 風控諮詢 、 資安規劃 、 智能合約審計與投融資