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財團法人海峽交流基金會

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用AI預測你的消費意圖◆文/陳建瑋

  • 更新日期:109-07-29

無論你是否用過網路電商購物,肯定聽過「雙11購物節」。中國大陸電商集團-阿里巴巴將傳統零售淡季.變成讓全中國網路和物流都癱瘓購物盛會,其背後的秘密,就是人工智慧,讓我們一起來看看,AI 如何洞悉消費者?進而創造千億營收。

2019年雙十一購物節,阿里巴巴再次刷新紀錄,單日營業額高達 2,684億人民幣,而在10年前這場小小的促銷活動,業績不到5 千萬人民幣。在集團強大運營之下,雙11營業額年年攀升,2014 年已經達到500億人民幣的驚人紀錄,是5年前剛開始的1000倍。

俗話說「百尺竿頭進步難」,已經成長了千倍的銷售活動,要再成長並不容易,但就在這一年阿里巴巴啟動了祕密武器,讓他們在接下來5年,更進了不只一步,那個武器就是「人工智慧」。

大數據餵養:人工智慧大展身手

「2015 年之前,雙11是由運營人員決定推薦什麼產品給用戶,2015 年開始啟動轉型,透過大數據與演算法進行個性化推薦。」阿里巴巴 AI 設計專案負責人吳春松說,這項「千人千面」計畫是阿里巴巴質變的起點,讓平台可以對上億的用戶量身打造推銷計畫,減少了用戶在千百萬產品中盲目尋找的時間,提高成交效率。

進入電商人工智慧領域,首先要了解,什麼叫做「基於數據進行個性化推薦」?想像你是一個雜貨店老闆,可能想在天氣熱的時候賣冰,天氣冷的時候賣熱可可,或是在情人節賣巧克力、聖誕節賣珠寶首飾,這就是傳統「營運者」角度出發的商品推薦,店家要去「猜」消費者可能想買的東西。

但是在大數據來看,則是反過來操作。同樣是雜貨店老闆,許多客人進門就問「巧克力在哪?」(搜尋),而且幾乎拿了就付錢(加入購物車),因此你根本不需要去猜,而是快速進貨巧克力,並且把產品擺到最顯眼的位置,甚至幫它做個海報跟促銷,這就是電商運用大數據能達成的效果。

人工智慧則更進一步,AI 分析數據後發現,買巧克力的客人對於玫瑰花也很有興趣(購物紀錄、瀏覽記錄),因此接下來買巧克力的客人,都會收到一個玫瑰花的促銷優惠,完成大量的向上銷售。

隨著數據越多、類型越多元,AI 的推薦也更加精準,透過手機、行動支付,AI 能夠分析的時間軸變得更長。他可能會發現,買巧克力的用戶,在過去半年內有一些共通點,例如買兩張電影票、去高級餐廳吃飯,因此平台就會向過去半年內有共同消費行為的人,推薦巧克力。

想像一下用戶每個行為,都被放在時間軸內紀錄,最終 AI 就能夠更加精準的預測用戶現在最想要的產品,這就是所謂「基於數據與演算法的個性化推薦」。

如果你還沒感受到威力,再聽聽這個:「在雙11這天,阿里巴巴旗下天貓平台就進行了超過 453 億次個性化推薦,完全由系統自動運行」。即使推薦一百次只能成交一次,那就產生了 4.5 億筆成交。相對於人力運營,AI 能夠更深、更廣的去預測用戶喜好,並海量展開推銷,而且數據越多,成效越好,而拉開平台的領先優勢。然而,AI 的威力並不僅限於線上,一場新零售革命已經展開。

AI攜手物聯網:建構新零售生態

2016年是人工智慧發展最重要的一年,深度學習技術被廣泛應用,其中成長最快的就是影像辨識,來自台灣的新創公司SkyRec,把這套技術跟店舖監視器結合,成為強大銷售利器。

「影像辨識、手機定位加上熱感應系統,搭配人工智慧運算,就可以最佳化店舖內商品配置。」SkyRec共同創辦人謝凱蒂指出,店家常常憑感覺來擺放商品,卻忽略客戶動線與興趣,只要透過數據調整,就能提昇業績,她的客戶包含Uniqlo、特力屋和阿瘦皮鞋等大型品牌,導入 AI 後,業績提昇15至30%。

在電商人工智慧當道之際,實體零售依然有相當的誘因-「新零售」,透過AI將線上線下虛實整合,又稱為「O2O」(online to offline),舉例來說,如果實體店面客人少,可以透過線上購物門市取貨的方式,以現場優惠券為誘因,將客戶帶到店裡,搭配數據優化店舖擺設,增加用戶額外消費的機會。同時還可以再利用購物紀錄,來個性化推薦商品給客戶,創造新的銷售機會。

「線上推薦,線下體驗」兩者的結合,是新零售時代的重要環節,而還有另一種武器,可以讓 AI 從更底層開始預測消費者的購物動機。在5年前聲勢浩大的物聯網AIoT,沈寂一段時間後,隨著人工智慧成熟而成為了絕佳夥伴,AIoT成為新零售超前佈署的好工具,從產品設計製造階段,就導入銷售數據。

家裡做代工廠的鍾哲民最了解製造業的痛苦,「產品做的好不好跟能否拿到訂單,基本上沒有關係」共同創辦MoBagel行動貝果的鍾哲民說,最可怕的是原本做好好的,廠商突然說去年業績不好,所以要停產撤單了。

AIoT技術有機會解決這個狀況,MoBagel 的大數據模型中,將上下游資訊整合,製造商能夠快速掌握銷售狀況,來預測訂單;零售端能夠根據生產狀況調配營銷策略。

物聯網技術可以應用在所有硬體產品上,讓每一個產品都具備連網能力,進而反饋使用狀況給廠商,做為改進優化的參考,最有名的案例就是電動車廠商特斯拉的digital-twins(數位孿生),特斯拉售出的每一輛車都擁有連網能力,回傳車輛狀況讓系統分析,當發生共同問題時,就可以透過線上更新解決。

透過大數據、物聯網加上人工智慧,台灣新創 Mobagel 現在已經打入全球頂尖產業圈,在台灣則有像中華電信、研華科技等合作大廠,幫助他們快速建立預測模型,即時解決問題。

人工智慧雖然威力強大,然而並非萬能。首先,現階段人工智慧仍然只是一套工具,如果不懂得用法,即使整套照抄也沒有效果;其次,AI仰賴大量數據餵養,才能訓練出精準模型,缺乏數據的廠商用起來效果自然打折。最後,透過人工智慧協助預測消費,雖然很美好,但實際上還要克服個資與隱私問題,然而人工智慧已經證明了它的威力,未來將會持續進化,而人類的當務之急,就是盡快理解並掌握AI的優勢,勝過停在原地望塵莫及。

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