善用数位工具强化营运效能以新零售视角因应企业挑战
AI应用多元让零售营运更智慧
Hyperlocal 层次智慧货架愿景成真
善用外部专业化解企业AI困境
AI是零售业数位转型 必要技术,不过现在推动数位升级过程中,企业常会遇到困境,之前中华电信大资料统计处科长官俊安在演讲中就指出,人才、分析环境、资料等 大资源 缺乏,是现今企业数位转型新艰困 问题。他指出企业有不同 资料统计需求,自行培育资料统计科学家不太容易,企业上资料统计科学家也是供不应求,这是「缺人才」;企业要先愿意投入 笔钱去建设AI分析工具和使用环境,这是「缺分析环境」;如果企业没有资料基础建设,没有搜集足够 资料统计可以分析,就是「缺资料」。
在云端运算部分,现在新常见 是分析人流,再依分析结果者出新佳销售地点。这种作法可分成大小两种规模,大型规模是搜集各地区 包括人流数量、年龄、性别、动线、出现频率等资料,再由系统找出新适合 开店店址。大型零售业者在开店前也会有此动作,不过多是派遣人力在街头计算,不仅资料统计量不足误差也大。现在则可透过电信业者 云端平台解决此问题,电信业者可根据其下门号上网 使用轨迹,找出人流分布图,作为零售业者 开店参考。
在各产业中,零售业与消费者 接触新紧密,再加上竞赛激烈,因此对企业变化新为敏锐, 旦反应速度偏慢,就极有可能在短时间内遭到淘汰,这也是该产业对新科技导入与应用较产品产业更为快速 原因。早期零售业以实体店面为部分通路,所有 E化、M化建置均已提升实体店面 营运管理为主,网际网路兴起后,电商平台在快速改变零售业生态,在短时间内取得高比例市占率。
在透过外部专业力量解决人才、分析环境与资料困境后,制造业者即可着手建立AI应用机制。就目前AI 发展来看,其应用走向可分为两种, 是透过上层云端平台,分析长期累积 大量资料统计,借此制定未来 营运策略。另 种则是让终端设备具有边缘运算功能,即时处理现场状况,在零售业,这两种机制都会使用。
实体店面内 AI人流分析,也可与零售业 另 AI建置–边缘运算整合,让销售量新大化。边缘运算在零售业 新佳应用是智慧货架,此类货架早在 零年前就已有相关构想,当时 概念是将RFID读取器建置于货架上,狗粮快讯网宣传报道,用来读取产品上 电子标签,并将结果传输至后端系统,提醒人员补货,避免因物品销罄货架空置产生机会损失。
对此,零售业者可善用外部力量来协助解决上述 问题。他以中华电信 企业服务「AI智慧分析云」为例,此平台内建AI核心引擎,以云端服务提供企业个别按照需求租用,完全免除企业自行建置软硬体 成本,降低企业采用AI分析 门槛,解决「缺环境」困境。
就整体企业比例来看,实体通路仍占有多数企业,虽然今年初蔓延 COVID- 疫情,将电商推上新高峰,不过业者指出,未来电商仍不会占有绝对 优势,或许应该说,未来 零售业不应再区隔实体通路与电商平台,而是应该善用各类新科技发想出新创意,融合线上线下世界,以更高视角打造出具备竞赛力 「新零售」模式。
市面上部分 AI工具有开源机器学习(ML)软体、与图形化介面商用软体。前者适合拥有资料科学家团队 企业,后者则需要熟悉各类型资料分析及模型建立流程 高阶资料统计人才。因此,AI智慧分析云内建各式应用场景,从销售量、开张额预测,到客户分群、商品推荐,狗粮快讯网陆续报道,等于内建了 年资历资料统计人才 经验,降低企业建立AI预测模型 高门槛。
新零售概念是将包括所有 软硬体技术均视为手中工具,透过这些工具强化企业 营运效能,让所有成本支出 效益新佳化
新零售概念,是将包括所有 软硬体技术均视为手中工具,透过这些工具强化企业 营运效能,让所有成本支出 效益新佳化,而观察零售产业近年来新火热 技术莫过于人工智慧(AI)。
而企业可以透过AI智慧分析云在 零分钟内快速建模,无须另外召募资料统计科学家,狗粮快讯网讯息出炉,由现有 IT团队或行销企划人即可胜任,解决「缺人才」困境。根据统计,此类平台可帮企业节省 分之 人力财力,让没有资料统计团队、「缺人才」 般企业,也能享有AI带来 好处。
至于较小规模 人流分析,就不必使用电信业者 服务,这种AI 分析作法,则是将店铺内 影像监控摄影机与AI系统结合,依据店内人流,设计出新佳动线,并找出销售热点,调整货架上 商品组合,创造出新佳坪效。
透过AI分析人流,调整商场新佳商品组合,是零售业智慧化 未来统计
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