想像這樣的場景：客人在門市試穿了你的服飾，卻在拿出手機比價後，轉而在競爭對手的網站下單。這是現代零售商的惡夢。
現今，線上與線下融合的購物模式讓零售業面臨多重挑戰，競爭壓力也越來越大。而要避免落入價格戰，必須以更準確的方法培養顧客忠誠度，並致力提升使用者在網路平台的購物體驗。
而 AI 作為零售業數字化轉型的重要推手，已被證明能有效提升運營效率、改善顧客體驗並增加銷售表現。根據
微軟的研究
顯示，近四分之三的消費者表示，如果零售商使用 AI 支援的購物體驗，他們向該零售商購物的意願將會增加，更有 40% 的零售業者已經開始採用 AI。
本文將分別從行銷、顧客關係管理、門店管理、顧客服務、供應鏈物流等5大面向，介紹零售業應用AI的場景，帶您了解AI如何幫助零售業企業贏下挑戰，幫助業者在各種業務場景中保持競爭力。
5個零售業AI策略
行銷：運用AI讓顧客感覺你懂他的需求
機器學習實現精準顧客細分，再以個性化推薦提升轉換率
現代消費者受到太多資訊的曝光，要抓住潛在顧客的注意力，必須仰賴更加個性化的行銷策略。
AI機器學習可以實現更精準的顧客分群，幫助你了解你的客人。只要有顧客的個人資料，例如年齡與地理資料、以及購物歷史紀錄、願望清單中的偏好等數據，便可以用以訓練模型，將消費者細緻地分類為數個值得投資的主要群體。 透過這樣精準的顧客分群，AI能夠幫助零售商生成專屬產品推薦清單，幫助零售商提供高度相關的產品建議、制定更針對性的行銷策略。能做到即時、適切的滿足顧客需求，發揮的效益不容小覷，據Microsoft統計數據顯示，採用個性化推薦的零售商，其銷售轉化率平均提高 20%。
顧客關係管理：智能忠誠度計畫，培養長期顧客價值
根據The futurum Group的統計，76% 的消費者表示忠誠度計劃是他們決定購買的重要因素。
是的，一個為顧客提供個人化福利、優惠和產品建議的忠誠度計畫即為另一個增加顧客黏著度、長期經營銷售成長的關鍵策略。 忠誠度計畫若由AI驅動，零售商將能夠定位出那些顧客可能成為VIP，哪些顧客可能流失。據以提供更具針對性的忠誠獎勵。
參與忠誠度計畫的顧客通常會同意分享許多資料，而零售業者便可以運用機器學習，來探索這些資料以發掘其他見解，當我們收集了顧客的個人資料、購買紀錄與時間區段，退換貨紀錄等，再加上行銷部門的優惠活動檔期，以及節日、氣溫等外部資訊，便能更精準的識別出潛在流失的顧客、有潛力成為VIP的顧客。
有了這樣的洞察，零售業者無論是想要降低顧客流失率，或培養更高的顧客終身價值，都能根據AI分析結果，來設計符合消費者購物習慣的優惠時限，提供符合價格敏感度比例的專屬折扣，從而鼓勵增加購買量或提高購買頻率，使忠誠度計畫與行銷推薦相輔相成，完善整體品牌策略。
門店管理：AI分析讓實體店鋪更智慧，優化顧客體驗
除了線上購物渠道，實體店鋪的購物體驗同樣至關重要，不容忽視。在門市中，AI分析可以整合實體店的POS數據、線上訂單資訊，以及線上下單、店內取貨（BOPIS）等融合模式的數據，作為購物籃分析的基礎。透過這些數據分析，AI能揭示哪些產品通常會被消費者一起購買，進而優化店內商品的陳列與布局。不僅能幫助顧客更輕鬆地找到所需產品，還能激發他們購買原本未計劃購買的商品，提升整體購物體驗與銷售機會。
顧客服務：AI智能客服 24/7 即時支援
當顧客不了解自己的需求可以對應到哪項商品，能及時獲取簡明的答案可能會是影響是否下單的因素。透過將企業資料庫串接、AI能夠讀取產品規格表、操作手冊等資訊，方便顧客以自然語言詢問細節，並即時摘要，以自然語言呈現產品資訊、物流狀況，甚至協助顧客修改訂單等，大幅提升客服效率與品質，推動業務增長。
供應鏈物流：AI預測精準拿捏庫存量
最後，不僅僅是對外的策略，內部的供應鏈管理也是重要一環。在難以預測市場變動的情況下，多數零售商會選擇預備超額的庫存，以防止缺貨。
然而，庫存過剩問題，尤其當商品為食品或有較短的保存效期，將造成許多資源浪費，不僅可能需要降價求售影響利潤，更使現金流周轉不良。
而現今 AI 和機器學習數據分析技術的進步，讓零售商能用僅僅36個月的銷售量數據，來訓練機器學習的模型，呈現精準度更高的需求預測，幫助零售商更精準地控制訂貨量與庫存量。
案例研究：對話式AI整合機器學習預測，助力零售業門市端全面優化
Mckinsey 的深度文章提到一個極佳的應用案例：瑞典零售商 Lindex 推出了名為 "Lindex Copilot" 的生成式 AI 工具，專門為店內員工提供支持。該工具經過公司內部銷售和店舖數據的訓練，能向員工提供有關店鋪運營的個性化建議，例如最佳商品陳列方式、特定客群的個性化產品推薦、如何處理顧客投訴，甚至是日常運營任務的優先次序等。
這種結合數據驅動洞察和日常運營指導的方式，不僅減輕了員工的學習負擔，也讓零售商能夠在不增加人力成本的情況下提供更高質量的服務。這是對話式 AI 如何應用於實際運營的一個典範案例，顯示 AI 如何作為一個輔助的角色，幫助提升內部管理效率，更優化與消費者的互動。
如何開始 AI 轉型旅程
許多零售商將長期的數位轉型計畫納入考量，反而感到龐雜而不知從何開始。
而作為專業的Microsoft Business app顧問公司，企業能將 AI 的導入視為推動計畫的第一步，而非一次性技術更新。這意味著需要設置分階段目標。
第一步：明確業務目標
在導入AI前，零售商應先評估業務流程，識別最需要改進的痛點。這些環節可能包括提升線上銷售轉化率、改善庫存管理效率或提供更好的顧客支持體驗。
第二步：設定關鍵衡量指標
此外，零售商需設定具體的衡量標準（KPI）以評估 AI 的效果，例如：
- 提高購物車轉化率的百分比。
- 縮短顧客投訴回應時間。
- 庫存周轉率的增長率。
目標的清晰化能確保零售商在採用 AI 時聚焦關鍵環節，避免資源浪費。
第三步：選擇合適的解決方案
AI 的應用範圍廣泛，從智能聊天機器人到集成數據分析和機器學習的預測系統，瀚資資訊能根據零售商需求協助規畫最佳AI解決方案，而我們的優勢在於靈活性與整合性，能針對不同的業務需求進行客製化設計，並可以協助企業嘗試從小規模測試（Pilot Project）開始。例如，針對某一特定門店或線上服務測試對話式 AI 的效果，並逐步調整和擴展至全業務範圍。
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Tectura 作為 Microsoft Dynamics 365 的頂尖合作夥伴，具備豐富的行業經驗與技術實力，是您高效部署對話式 AI 的最佳選擇。
深耕零售業，實現成功案例
我們在零售業擁有多項成功案例，能針對您的業務需求提供量身定制的 AI 解決方案，從個性化推薦到智能供應鏈，全面提升運營效率。
技術實力與長期支持
Tectura 擅長將 Microsoft Azure 的生成式 AI 平台與 Dynamics 365 深度整合，提供穩定、先進的技術支持，並提供培訓與持續支持，確保方案長效運行。
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微軟的研究
顯示，近四分之三的消費者表示，如果零售商使用 AI 支援的購物體驗，他們向該零售商購物的意願將會增加，更有 40% 的零售業者已經開始採用 AI。
本文將分別從行銷、顧客關係管理、門店管理、顧客服務、供應鏈物流等5大面向，介紹零售業應用AI的場景，帶您了解AI如何幫助零售業企業贏下挑戰，幫助業者在各種業務場景中保持競爭力。
5個零售業AI策略
行銷：運用AI讓顧客感覺你懂他的需求
機器學習實現精準顧客細分，再以個性化推薦提升轉換率
現代消費者受到太多資訊的曝光，要抓住潛在顧客的注意力，必須仰賴更加個性化的行銷策略。
AI機器學習可以實現更精準的顧客分群，幫助你了解你的客人。只要有顧客的個人資料，例如年齡與地理資料、以及購物歷史紀錄、願望清單中的偏好等數據，便可以用以訓練模型，將消費者細緻地分類為數個值得投資的主要群體。 透過這樣精準的顧客分群，AI能夠幫助零售商生成專屬產品推薦清單，幫助零售商提供高度相關的產品建議、制定更針對性的行銷策略。能做到即時、適切的滿足顧客需求，發揮的效益不容小覷，據Microsoft統計數據顯示，採用個性化推薦的零售商，其銷售轉化率平均提高 20%。
顧客關係管理：智能忠誠度計畫，培養長期顧客價值
根據The futurum Group的統計，76% 的消費者表示忠誠度計劃是他們決定購買的重要因素。
是的，一個為顧客提供個人化福利、優惠和產品建議的忠誠度計畫即為另一個增加顧客黏著度、長期經營銷售成長的關鍵策略。 忠誠度計畫若由AI驅動，零售商將能夠定位出那些顧客可能成為VIP，哪些顧客可能流失。據以提供更具針對性的忠誠獎勵。
參與忠誠度計畫的顧客通常會同意分享許多資料，而零售業者便可以運用機器學習，來探索這些資料以發掘其他見解，當我們收集了顧客的個人資料、購買紀錄與時間區段，退換貨紀錄等，再加上行銷部門的優惠活動檔期，以及節日、氣溫等外部資訊，便能更精準的識別出潛在流失的顧客、有潛力成為VIP的顧客。
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門店管理：AI分析讓實體店鋪更智慧，優化顧客體驗
除了線上購物渠道，實體店鋪的購物體驗同樣至關重要，不容忽視。在門市中，AI分析可以整合實體店的POS數據、線上訂單資訊，以及線上下單、店內取貨（BOPIS）等融合模式的數據，作為購物籃分析的基礎。透過這些數據分析，AI能揭示哪些產品通常會被消費者一起購買，進而優化店內商品的陳列與布局。不僅能幫助顧客更輕鬆地找到所需產品，還能激發他們購買原本未計劃購買的商品，提升整體購物體驗與銷售機會。
顧客服務：AI智能客服 24/7 即時支援
當顧客不了解自己的需求可以對應到哪項商品，能及時獲取簡明的答案可能會是影響是否下單的因素。透過將企業資料庫串接、AI能夠讀取產品規格表、操作手冊等資訊，方便顧客以自然語言詢問細節，並即時摘要，以自然語言呈現產品資訊、物流狀況，甚至協助顧客修改訂單等，大幅提升客服效率與品質，推動業務增長。
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最後，不僅僅是對外的策略，內部的供應鏈管理也是重要一環。在難以預測市場變動的情況下，多數零售商會選擇預備超額的庫存，以防止缺貨。
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在導入AI前，零售商應先評估業務流程，識別最需要改進的痛點。這些環節可能包括提升線上銷售轉化率、改善庫存管理效率或提供更好的顧客支持體驗。
第二步：設定關鍵衡量指標
此外，零售商需設定具體的衡量標準（KPI）以評估 AI 的效果，例如：
- 提高購物車轉化率的百分比。
- 縮短顧客投訴回應時間。
- 庫存周轉率的增長率。
目標的清晰化能確保零售商在採用 AI 時聚焦關鍵環節，避免資源浪費。
第三步：選擇合適的解決方案
AI 的應用範圍廣泛，從智能聊天機器人到集成數據分析和機器學習的預測系統，瀚資資訊能根據零售商需求協助規畫最佳AI解決方案，而我們的優勢在於靈活性與整合性，能針對不同的業務需求進行客製化設計，並可以協助企業嘗試從小規模測試（Pilot Project）開始。例如，針對某一特定門店或線上服務測試對話式 AI 的效果，並逐步調整和擴展至全業務範圍。
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