零售篇-电商物流靠大数据、AI 催出消费者购物欲

COVID-19疫情重创实体店面业绩,让全球零售业步入寒冬,根据零售市场顾问公司Coresight Research今年3月份提出的数据指出,在这波疫情中全美约有63万家百货零售门市被迫关闭,更预测未来3个月恐损失超过4000亿美元。

疫情对实体零售业带来巨大冲击,却也让提供「无接触」购物方式的电商物流业者因而受惠、订单暴增,据国内各大电商平台在3月发布的营收成绩,与去年同期相比,均成长约2至5成不等,让「宅经济」成为在疫情中罕见逆势上涨的商机

大数据 找出「需要」的商品

网路盛行以来,许多零售业者推动数位转型、转战电商平台,过去的电商平台往往根据顾客消费纪录,推荐类似的产品,却没考虑到顾客买过了、不再需要,成为电商业者提升业绩的瓶颈。对此,工研院巨量资讯科技中心执行长暨AI人工智慧应用策略办公室副主任冯文生指出,只要透过大数据分析出消费者的购物意图,进而在消费者浏览网页之际,适时的推荐他们「需要」、「想要」的商品,就能发挥提升购物欲望的效果。

工研院长期投入「智慧生活」应用领域,以大数据分析与AI分别开发出「关键消费意图预测技术」与「自动材重辨识系统」,其中关键消费意图预测技术融合十几种演算法,透过电商业者的内部交易与点击资料,也就是分析消费者过往的浏览及交易后,进而在首页推荐商品,之后再根据消费者当次在网页上浏览的商品做即时的推荐商品调整,让电商平台大幅提升智慧服务效能

举例来说,对于一周前才上网购买干洗手的消费者来说,网页若推荐更多他牌的干洗手,很难打动消费者、没考虑到消费者已买过,不如推荐口罩套、耳温枪等其他防疫商品,更容易获得青睐,也保持消费者对购物页面新鲜感。此外,这项技术也不局限在电商领域,亦能符合影音、数位广告、金融、旅游等领域业者,预测消费者下一步需求、助业者抓住消费者的心。

物流爆量 靠AI提高效率

疫情让电商订单暴增的同时,随之而来的庞大物流需求却也令物流业者伤透脑筋,例如全球电商物流龙头亚马逊就在3月宣布暂停对第三方的物流服务,优先处理自家平台的客户订单。这场疫情带给物流业的冲击,不难看出面对市场需求爆量,准确、可靠、有效率的物流管理系统,将是电商决战的最后一哩路。

工研院服务系统科技中心执行长暨AI人工智慧应用策略办公室副主任郑仁杰表示,对物流业者而言,为了要让顾客准时收到货品,流程从订单成立、商品进仓出仓、拣货包货出货以至到货通知,每一个环节都必须控管时间,速度快又准才能获得消费者青睐。工研院针对产业痛点,打造亚洲首座AI高密度动态储拣决策系统,创造仓储空间效能最大化,同时协助新竹物流开发「自动材重辨识系统」,一改过去人工量测的缺点,以往一件物品平均量测耗时10秒,一旦大量货物在短时间进仓,就容易发生失误,造成运费计价的损失,自动材重辨识系统结合摄影机与环境感测器,将物品放进高速运行输送带上,通过量测关口就能即时完成测量与计价。

为进一步提高仓储进出货预测准确率,并事先规划捡货路径,工研院在仓储决策导入AI,以符合后续调度储位配置、路径规划的反应能力与准确度。若遇上销售旺季,就可依据配送物件大小、需求预测与进出货时间点,先行安排最适当的储位空间与最短的拣货路径,将进出货准确度从75%提高至95%,工作人员拣货也可节省53%工时与71%移动距离,有效帮助业者缩短接单到出货的作业时间,高峰期有效提升10倍货量

疫情意外带来的「无接触商机」中,不论是结合大数据的「关键消费意图预测技术」或是结合AI的「自动材重辨识系统与AI动态储拣决策技术」,既可发现潜在客户,也能提升消费者的黏着度,对于一般在家防疫「杀时间」的民众来说,也得到即时收货的喜悦,创造消费者与业者的双赢局面。(本文由工业技术与资讯整理)