AI 如何助攻零售電商業？三大優勢搶先看

機器學習能幫助電商零售瞭解他們的客戶，透過消費者使用品牌網站、APP 以及社群媒體等蒐集來的大數據，了解各個客戶的喜好與習慣，提供個人化的體驗。想像你常逛的服飾網站，能根據特定需求、天氣或是約會目的等因素，客製化給你的建議，方便你快速選擇合適的樣式、顏色與尺寸，如此貼心的個人化服務，是否會加深你對品牌的忠誠度？

根據報導，PChome 為確保雙 11 活動順暢，分析往年銷售數據得出各個地區熱門商品，而提前佈局人力與物流，與 14 家物流業者合作且增設取貨地點，以順利應對 8 倍訂單量的挑戰。由此可見，AI 賦能數據所帶來的準確預測，將協助電商零售業備戰包含線上線下的通路，不僅提高營運效率，更為企業品牌節省更多時間與預算。

AI 應用在零售電商制定供應與發展計畫時，發揮重要影響。以瑞典服飾品牌 H&M 為例，由於快時尚所帶來的資源浪費與環境破壞而飽受批評，使得 H&M 為轉型永續品牌，投入 AI 應用在生產過程。透過精確預測消費者可能購買的產品，設計少量但多樣的供應鏈，不只自動補貨、減少庫存、有效掌握物流時間，同時也展開有利永續發展的雙贏策略。

去年由數位時代與 CloudMile 主辦的「C-Suite跨界私塾會」活動，台灣家樂福數位資訊科技處長丁平碩便表示，「家樂福近年來積極推動數位轉型，其中一大目的就是透過 AI 與 ML (機器學習) 等新科技應用，驅動全通路成長，例如採用 AI 進行客戶分群分類、跨平台銷售等，讓線下的消費行為轉到線上，以帶來更多新會員、創造新消費模式。」

英雄所見略同，momo 購物網為了讓商品儘快到消費者的手中，利用 AI 技術輔助擬定包含倉儲管理、物流配送等策略，減少出貨再轉運倉這段的人力運輸成本，成功升級配送效率。

美國 CIO Applications 雜誌指出，推薦系統在打造個人化體驗的旅程中，扮演不可或缺的角色，精準的推薦結果將協助改善消費者的體驗，因為當消費者被認為是獨特、並且受到特別關注時，便會加深對品牌好感。CloudMile 專案經理 Sandra Sin 對此表示，CloudMile 提供的 AI 推薦系統服務，結合視覺辨識與延伸推薦功能，有助企業品牌打造絕佳的個人化體驗。

「CloudMile AI 推薦系統讓消費者拍照上傳想購買的商品照片，就能輕鬆搜尋高度相關的產品，同時提早一步想到顧客可能需要的延伸產品。例如搜尋啤酒時，將分析消費者過往的行為數據，推薦啤酒起泡器、開瓶器等『你可能會喜歡』的商品。同時此推薦系統將整合資料於統一的管理平台，方便管理者分析消費趨勢、匯出報告與隨時尋求 CloudMile 的技術支援。 」 - CloudMile 專案經理

在電商零售業各界爭相轉型的時刻，結合既有大數據導入機器學習技術，活用推薦系統加強個人化消費體驗，才是吸引顧客回流、營收攀升的不二法門。想進一步了解 CloudMile AI 推薦系統服務歡迎聯繫我們。